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），通过解析用户输入的自然语言描述（即“提示词”或Prompt），自动生成对应的图像。理解这一机制是写出有效提示词的第一步。
二、构建高质量提示词的四大要素
一个高效的Prompt通常包含以下四个关键部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格与媒介：指定艺术风格（如“水墨画”“赛博朋克”“3D渲染”）；
- 环境与构图：包括背景、光照、视角（如“黄昏下的樱花庭院，柔光，低角度仰拍”）；
- 技术参数暗示：如“8k分辨率”“超精细细节”“电影感色调”等，引导模型提升画质。
三、实战示例：从普通提示到专业级Prompt
普通写法：
“一只猫” → 结果可能模糊、风格随机。
优化后Prompt：
“一只银灰色布偶猫，坐在阳光明媚的窗台上，窗外是春天的花园，柔焦镜头，胶片质感，85mm人像摄影，高细节，4k”
这样的描述能显著提升生成图像的准确性与艺术性。
四、常用风格关键词参考
- 写实类：photorealistic, ultra-realistic, DSLR photo, natural lighting
- 插画类：anime style, Pixar 3D, watercolor illustration, children's book art
- 艺术流派：Van Gogh style, cyberpunk, steampunk, ukiyo-e（浮世绘）
- 画质增强：sharp focus, intricate details, cinematic lighting, 8k resolution
五、避免常见误区
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的房子”）；
- ❌ 矛盾描述（如“白天+夜晚”“写实+卡通”）；
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt），如不加“blurry, deformed hands”，可能导致手部畸形或画面模糊。
六、进阶技巧：结合图像生成平台特性
不同平台对Prompt的响应略有差异。例如：
- Midjourney：擅长艺术风格，支持--v 6.0、--style raw等参数；
- Stable Diffusion：可搭配ControlNet、LoRA模型实现更精准控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，支持“中国风”“新中式”等本土化关键词。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要策略与创意的协作过程。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能从“随机出图”迈向“精准创作”。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，生成属于你的AI杰作吧！