一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成与之匹配的图像。其核心在于语义理解与视觉生成的结合。
二、写出高质量Prompt的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确图像中的主要对象（如“一位穿汉服的少女”）。
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”）。
- 环境与背景：说明场景（如“在樱花盛开的庭院中”）。
- 光照与色彩：控制氛围（如“柔光、暖色调、黄昏时分”）。
- 技术参数（可选）：如分辨率、镜头类型（“85mm人像镜头”）、画质关键词（“4k, ultra-detailed”）。
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机、不可控。
✅ 精准提示：“一位18岁东亚少女，穿着淡蓝色汉服，站在江南水乡的石桥上，细雨朦胧，柔焦镜头，电影感色调，8k高清” → 生成图像更具细节与一致性。
三、常用AI绘图工具与平台推荐
- Midjourney：艺术感强，适合插画与概念设计（需通过Discord使用）。
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署与模型微调。
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业文案配图。
- 国内平台：如通义万相、文心一格、LiblibAI，中文支持更友好。
四、提升出图质量的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“blurry, deformed hands, extra fingers”。
- 迭代优化：根据初稿调整关键词，逐步逼近理想效果。
- 参考图引导（Image Prompt）：上传参考图+文字描述，实现风格迁移。
- 控制生成步数与CFG值：步数（Steps）影响细节，CFG值控制提示词遵循强度（通常7–12为佳）。
五、应用场景与案例
- 自媒体配图：快速生成封面、插图。
- 电商产品概念图：展示未上市商品的视觉效果。
- 游戏/影视概念设计：辅助美术团队产出灵感草图。
- 教育与科普：将抽象概念可视化（如“量子纠缠的视觉表现”）。
结语
AI文生图不是魔法，而是语言表达能力 + 审美判断 + 技术理解的综合体现。掌握Prompt工程思维，你就能把想象力高效转化为视觉作品。立即在 text2img.pro 上尝试你的第一个AI图像吧！