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描述（即“提示词”或Prompt），自动生成对应的图像。要获得理想效果，关键在于清晰、具体且结构化的提示词。
二、构建高效Prompt的四大要素
- 主体描述：明确图像核心对象，如“一位穿汉服的少女”。
- 风格与媒介：指定艺术风格（如赛博朋克、水墨画、3D渲染）或媒介类型（如油画、摄影、插画）。
- 环境与氛围：包括场景（森林、城市夜景）、光线（柔光、霓虹灯）、情绪（梦幻、紧张）等。
- 技术参数：如分辨率、视角（俯视、特写）、画质关键词（8k、超细节、锐利）。
三、实战示例：从普通Prompt到优化版
普通写法：
“一只猫”
优化后Prompt：
“一只橘色虎斑猫，坐在阳光明媚的窗台上，背景是绿意盎然的庭院，日系插画风格，柔和光影，8k高清细节，可爱治愈氛围”
四、常用增强技巧
- 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”。
- 权重控制：通过括号或语法强调重点，如“(cyberpunk city:1.3)”提升赛博朋克城市权重。
- 参考图引导：部分平台支持上传参考图（img2img），结合文本生成更精准结果。
五、推荐工具与平台
初学者可尝试：text2img.pro（支持中文Prompt、多模型切换、图片放大与背景移除）；进阶用户可使用Stable Diffusion WebUI本地部署，实现更高自由度。
六、常见误区提醒
- 避免过于抽象或矛盾的描述（如“透明的金属”）；
- 不要堆砌无关关键词，保持逻辑连贯；
- 不同模型对Prompt敏感度不同，需针对性调整。
掌握这些方法后，你不仅能生成美观图像，还能高效应用于设计、自媒体、电商等场景。立即在text2img.pro上实践你的创意吧！