一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画依赖于文生图模型（如Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E等），通过解析用户输入的文本提示（Prompt）来生成图像。因此，提示词的质量直接决定了输出图像的效果。
二、构建高效提示词的四大要素
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：指定艺术风格，如“吉卜力风格”、“赛博朋克”、“水墨画”等。
- 细节修饰：包括光线、构图、表情、背景等，例如“柔和晨光”、“特写镜头”、“微笑”、“樱花背景”。
- 技术参数：如分辨率、比例（--ar 16:9）、模型版本（--v 6.0）等（视平台而定）。
三、实战案例：从普通提示到高质感插画
普通提示：
“一个女孩在森林里”
优化后提示：
“A serene young woman in a flowing white dress standing in an enchanted forest at dawn, soft golden sunlight filtering through ancient trees, mist swirling around her feet, Studio Ghibli style, highly detailed, 8k resolution --ar 3:4 --v 6.0”
对比可见，加入氛围、服装、光线、艺术风格和画质参数后，生成图像更具故事性和视觉冲击力。
四、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 具体化人物特征、环境、情绪
- ❌ 混淆多种冲突风格 → ✅ 聚焦单一主导风格（如不要同时写“写实+像素风”）
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）→ ✅ 添加如“blurry, low quality, extra fingers”以排除瑕疵
五、进阶技巧：使用参考图与LoRA模型
部分平台支持上传参考图（Image Prompt）或加载自定义模型（如LoRA），可进一步控制角色一致性或特定画风。例如，在ComfyUI或Fooocus中，结合LoRA微调模型能实现更精准的角色复现。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人与AI协作创作的过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能像导演一样，指挥AI为你绘制心中所想的画面。立即在 text2img.pro 上尝试这些技巧，开启你的AI艺术之旅吧！