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或通义万相等），通过分析用户输入的文本描述（即“提示词”或“prompt”），自动生成符合语义的图像。其核心在于模型对语言与视觉元素之间关联的理解能力。
二、写出高效提示词的关键要素
一个优秀的提示词应包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格指定：如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”；
- 细节补充：包括表情、动作、服饰、背景、光照等（如“微笑、手持油纸伞、站在樱花树下、柔光”）；
- 质量关键词：如“高清”、“8k”、“超细节”、“电影感”；
- 避免歧义：使用具体词汇，避免模糊表达（如用“金发碧眼”代替“漂亮”）。
三、实战示例：从普通提示到优质成图
普通提示：“一只猫” → 结果可能模糊、缺乏特色。
优化后提示：“一只橘色虎斑猫，坐在阳光明媚的窗台上，窗外是城市天际线，高清摄影风格，8k，景深虚化，温暖色调”
后者能引导AI生成更具画面感和艺术性的图像。
四、常用风格与关键词参考
- 写实摄影：photorealistic, DSLR, f/1.8 aperture, natural lighting
- 动漫插画：anime style, vibrant colors, cel shading, by Makoto Shinkai
- 油画古典：oil painting, renaissance style, dramatic chiaroscuro
- 科幻未来：cyberpunk city, neon lights, rain-soaked streets, futuristic architecture
五、进阶技巧：负向提示与参数调节
许多平台支持负向提示（Negative Prompt），用于排除不想要的元素，例如：
negative prompt: blurry, low quality, extra fingers, distorted face
同时，合理设置CFG Scale（提示词相关性）、Steps（生成步数）和Seed（随机种子）也能显著影响成图质量与一致性。
六、应用场景建议
- 自媒体配图：快速生成封面、插图；
- 电商产品概念图：展示未实物化的设计；
- 游戏/影视概念设计：辅助美术前期构思；
- 教育与科普：可视化抽象概念（如“量子纠缠”、“古代丝绸之路”）。
结语
AI文生图不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词的构建逻辑，结合对风格与参数的理解，你就能稳定输出高质量图像。不妨在 text2img.pro 等平台多加练习，从模仿开始，逐步形成自己的创作语言。