一、为什么你的AI图片总是“差点意思”？
许多用户在使用AI文生图工具（如text2img.pro）时，常遇到画面模糊、构图混乱、风格不符等问题。根本原因往往不在于模型本身，而在于提示词（Prompt）的表达方式和生成参数的合理配置。
二、写出高效果提示词的三大核心原则
1. 具体 > 抽象
避免使用“好看”“酷炫”等主观词汇，改用可视觉化的描述。例如：
- ❌ “一个美丽的女孩” <
- ✅ “一位20岁东亚女性，杏眼、黑长直发、穿白色丝绸连衣裙，站在樱花树下，柔光逆光，85mm人像镜头”
2. 结构化分层描述
建议按以下顺序组织提示词：
- 主体（人物/物体/场景）
- 细节特征（服装、表情、材质）
- 环境与背景
- 艺术风格（如“赛博朋克”“吉卜力动画”“写实摄影”）
- 技术参数（如“4k, ultra-detailed, sharp focus”）
3. 善用负面提示（Negative Prompt）
明确排除不想要的元素，大幅提升成图质量。常用负面词包括：
- blurry, low quality, distorted hands, extra fingers, text, watermark, deformed face
三、实战案例：生成一张“未来都市夜景”
正向提示词（Prompt）：
cyberpunk city at night, neon lights reflecting on wet streets, towering skyscrapers with holographic ads, flying cars in the sky, rain mist, cinematic lighting, by Syd Mead and Blade Runner concept art, ultra-detailed, 8k resolution
负面提示词（Negative Prompt）：
daytime, sunny, people, trees, cartoon, sketch, low contrast, blurry
配合使用text2img.pro的Qwen-Image模型，并设置CFG Scale=7.5、Steps=30，可获得极具电影感的未来城市图像。
四、进阶技巧：风格参考与ControlNet控制
若你已有参考图，可结合以下功能提升一致性：
- Style Reference：上传一张风格图，让AI模仿其色调与笔触
- ControlNet：通过边缘检测或深度图控制构图，确保建筑透视准确
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词堆砌过多形容词 → ✅ 聚焦关键视觉元素
- ❌ 忽略分辨率与采样器选择 → ✅ 高清图建议用DPM++ 2M Karras，Steps≥25
- ❌ 一次生成就放弃 → ✅ 同一提示多次生成，挑选最佳结果微调
结语
AI文生图不是“魔法”，而是结构化表达 + 迭代优化的过程。掌握提示工程的核心逻辑，你就能稳定产出可用于设计、插画、自媒体甚至商业项目的高质量图像。立即访问 text2img.pro，用本文方法实践你的第一个专业级AI作品吧！