一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E 3、Midjourney 和 Qwen-Image 等，均依赖高质量的文本输入来引导图像内容、风格、构图和细节。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
好的Prompt = 主体 + 风格 + 细节 + 负面排除。以下是构建有效提示词的关键要素：
- 明确主体：清晰描述你要画什么，例如“一位穿着汉服的年轻女子”而非“一个人”。
- 指定艺术风格：如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”、“写实摄影”等。
- 添加细节修饰：包括光线（“柔光”、“黄昏逆光”）、视角（“低角度仰拍”）、情绪（“宁静”、“紧张”）等。
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、文字水印”。
示例 Prompt：
A serene young woman in traditional Hanfu, standing by a lotus pond at dawn, soft golden light, misty background, Studio Ghibli style, highly detailed, 8k --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- 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等高级控制；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 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。
四、优化生成参数提升画质
除了Prompt，以下参数也影响最终效果：
- 分辨率与比例（--ar）：如 --ar 16:9 适合横屏，--ar 9:16 适合手机壁纸；
- 生成步数（Steps）：通常20–50步，步数越高细节越丰富（但边际效益递减）；
- CFG值（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面生硬；
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、后期处理与实用技巧
生成后可结合以下操作进一步提升质量：
- 使用AI工具放大图像（如Upscale功能）而不失真；
- 通过背景移除或换背景适配不同用途（如电商、PPT）；
- 多图对比+微调Prompt，采用“迭代优化”策略逼近理想效果。
结语
AI绘画不是“一键出图”，而是“人机共创”的过程。掌握提示词工程、理解模型特性、善用参数与后期，你就能稳定产出专业级图像。现在就去 text2img.pro 尝试你的第一个高质量AI作品吧！