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——越精准、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：明确画面核心（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力动画风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）
- 环境与背景：补充场景信息（如“在樱花纷飞的京都庭院中”）
- 光照与镜头：提升质感（如“柔光、85mm人像镜头、浅景深”）
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）
示例Prompt：
A serene Chinese girl in traditional Hanfu, standing under blooming cherry trees in Kyoto garden, soft morning light, cinematic atmosphere, Studio Ghibli style, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0
三、常用风格关键词参考
- 写实类：photorealistic, ultra-detailed, DSLR photo
- 动漫类：anime style, Makoto Shinkai, Kyoto Animation
- 艺术流派：Van Gogh brushstrokes, Art Deco, Ukiyo-e
- 科幻/奇幻：cyberpunk city, fantasy landscape, neon noir
四、参数调优技巧
在text2img.pro等平台中，合理设置参数可显著提升出图质量：
- CFG Scale（提示相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面生硬
- Steps（采样步数）：20–30步通常足够，更高步数收益递减
- Resolution（分辨率）：优先选择平台支持的原生比例（如1024x1024、768x1344）
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调
五、常见问题与优化建议
- 人物手部畸形？ → 在Negative Prompt中加入“mutated hands, extra fingers”
- 画面太杂乱？ → 简化Prompt，聚焦核心元素
- 风格不统一？ → 使用具体艺术家或作品名作为风格锚点（如“in the style of Hayao Miyazaki”）
六、实战：从构思到成图
需求：生成一张“未来城市中的东方茶馆”概念图。
Prompt：
A futuristic tea house in Neo-Tokyo, blending traditional Japanese architecture with neon lights and holograms, rainy night, reflections on wet streets, cyberpunk aesthetic, detailed matte painting, by Syd Mead and Moebius --ar 3:2 --q 2
通过迭代调整关键词和参数，最终可获得兼具文化韵味与科幻感的高质量图像。
结语
AI绘画不是魔法，而是精准沟通的艺术。掌握提示工程（Prompt Engineering）方法，结合对视觉美学的理解，你就能稳定产出令人惊艳的AI图像。立即访问 text2img.pro 开始你的创作之旅吧！