一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或通义万相等），通过自然语言描述生成对应的图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越具体、结构越清晰的提示，生成效果越精准。
二、构建高效提示词的黄金公式
一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确画面主角（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风”）
- 环境与背景：如“在樱花纷飞的京都庭院中”
- 光照与色调：如“柔光、暖色调、黄昏氛围”
- 技术参数暗示：如“8k超高清、景深效果、电影级构图”
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机、不可控。
✅ 优质提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡青色汉服，站在江南水乡石桥上，细雨朦胧，背景有白墙黑瓦和垂柳，柔焦镜头，电影感色调，8k细节” → 画面高度可控且富有意境。
三、常用风格关键词参考
- 写实类：photorealistic, ultra-realistic, DSLR photo
- 动漫类：anime style, Makoto Shinkai, Studio Ghibli
- 艺术流派：Van Gogh style, cyberpunk, steampunk, ukiyo-e（浮世绘）
- 质感增强：intricate details, sharp focus, volumetric lighting
四、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
负面提示用于排除不想要的元素，例如：
- 避免低质量：blurry, low resolution, distorted face
- 避免风格偏差：cartoon, 3D render（当你想要写实时）
- 避免内容错误：extra fingers, deformed hands, text in image
五、平台与模型选择建议
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件
- 通义万相（Qwen-Image）：中文提示友好，集成于阿里生态，适合中文用户快速上手
六、实战案例：生成一张“未来城市中的东方侠客”
正向提示：
“一位身穿黑色高科技唐装的东方侠客，站在霓虹闪烁的未来都市高楼边缘，雨夜，全息广告牌反射蓝紫光，蒸汽朋克与赛博朋克融合风格，动态姿势，电影级广角镜头，8k超细节”
负面提示：
“low quality, cartoon, western clothing, smile, bright daylight”
结语
AI绘画不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能像导演一样，指挥AI生成心中所想的画面。多尝试、多迭代，你的AI创作效率将大幅提升！
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