一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术通过深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Qwen-Image等）将自然语言描述转化为视觉图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越具体、结构越清晰的提示，生成的图像越符合预期。
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”、“吉卜力工作室风格”）
- 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、电影感构图”
示例Prompt：
“一位穿未来科技感银色战甲的女战士，站在火星红色荒漠上，背后是巨大的地球，赛博朋克风格，霓虹灯光效，动态姿势，8k细节，Unreal Engine渲染，电影级景深”
三、避免常见误区
- ❌ 提示词过于模糊（如“一张好看的图”）
- ❌ 关键词冲突（如同时要求“写实”和“卡通”）
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）——建议添加“blurry, low quality, distorted face”等排除低质元素
四、进阶技巧：控制构图与细节
部分平台（如text2img.pro）支持：
- 图像比例设置：16:9（横屏）、9:16（竖屏）、1:1（正方形）
- CFG Scale调节：值越高越贴近提示词，但过高可能导致画面生硬（建议7–12）
- 种子（Seed）固定：用于微调时保持基础构图不变
五、实战案例：生成电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机设计简约科技风主图
Prompt：
“白色无线蓝牙耳机悬浮在深空背景中，极简主义设计，柔和蓝光环绕，高清产品摄影，干净背景，商业广告风格，4k细节，无文字”
配合Negative Prompt：text, logo, people, messy, shadow
六、结语
AI绘画不是“输入一句话就完事”，而是人机协作的创意过程。通过不断优化提示词、理解模型特性，并结合后期微调（如使用AI图片放大或背景移除工具），你将能稳定产出可用于社交媒体、电商、插画等场景的高质量图像。
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