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，自动生成对应的图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量与模型对语义的理解能力。
二、写出高效的提示词（Prompt）
一个优秀的Prompt应包含以下要素：
- 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“在樱花树下”、“未来城市夜景”）；
- 细节修饰：包括光影、色彩、构图等（如“柔光、浅粉色主调、特写镜头”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不希望出现的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）。
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的年轻女子站在古风庭院中，樱花飘落，阳光透过树叶形成斑驳光影，85mm人像镜头，柔焦效果，电影感色调，高清细节 --ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地或WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 通义万相 / 文心一格：中文提示支持更优，适合本土化创作。
四、调整关键参数提升出图质量
- CFG Scale（提示词相关性）：通常7–12之间，值越高越贴近提示，但可能失真；
- Steps（采样步数）：20–50步较常见，步数越多细节越丰富；
- Resolution（分辨率）：建议至少1024×1024，高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 使用具体词汇：避免“美丽”“酷”等主观词，改用“金色卷发、霓虹灯光、蒸汽朋克机械臂”；
- ✅ 分层构建Prompt：先写主体，再加风格，最后补充细节；
- ❌ 堆砌过多关键词：可能导致模型混淆，优先级混乱；
- ❌ 忽略负面提示：易出现手部畸形、文字乱码等问题。
六、结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人机协作的创意过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，结合反复测试与迭代，你将能稳定产出专业级图像。现在，就去你的AI绘图工具中试试这些技巧吧！
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