引言：为什么你的AI图片总是“差点意思”？
许多初学者在使用如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相等AI绘画工具时，常遇到生成结果模糊、风格不符、细节混乱等问题。其实，问题往往出在提示词（Prompt）的写法和参数控制上。本文将从零开始，教你写出精准有效的提示词，并通过风格参考、负面提示、分辨率设置等技巧，大幅提升出图质量。
一、提示词（Prompt）的黄金结构
一个高效的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：清晰说明你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”）
- 细节修饰：包括光影、构图、表情、服饰材质等（如“柔光、85mm镜头、丝绸长裙、眼神坚定”）
- 技术参数暗示：如“4k、超高清、电影感”可引导模型提升画质
示例对比：
❌ 模糊提示：“一个女孩” → 结果随机、缺乏焦点
✅ 精准提示：“一位18岁东亚少女，身穿红色丝绸汉服，站在樱花树下，柔光逆光，浅景深，85mm镜头，电影感，4k超高清，吉卜力工作室风格”
二、善用负面提示（Negative Prompt）
负面提示能有效排除不想要的元素，比如：
- 低质量：blurry, low resolution, pixelated
- 畸形：deformed hands, extra fingers, distorted face
- 风格干扰：photorealistic（当你想要插画风时）
例如，在生成动漫角色时加入：negative prompt: realistic, photograph, blurry, text, watermark
三、风格控制的三大方法
1. 直接引用知名风格
使用公认的艺术家或作品名作为关键词，如：
in the style of Van Gogh、Makoto Shinkai background、Studio Ghibli character design
2. 使用LoRA或ControlNet（进阶）
如果你使用本地部署的Stable Diffusion，可通过加载特定LoRA模型（如“汉服LoRA”、“赛博朋克LoRA”）来锁定风格。ControlNet则能控制姿势、线稿、景深等。
3. 图生图（Img2Img）+ 风格迁移
上传一张参考图，配合提示词进行风格迁移。适合已有草图但想转为特定艺术风格的场景。
四、分辨率与放大技巧
多数AI模型原生输出为512x512或768x768。若需高清大图，建议：
- 先生成小图确认构图和风格
- 使用AI放大工具（如ESRGAN、Real-ESRGAN、text2img.pro的“图片放大”功能）进行无损放大
- 避免直接生成超高分辨率（如2048x2048），易导致细节崩坏
五、实战案例：生成“未来都市中的机械猫”
Prompt：
A cyberpunk mechanical cat with glowing blue eyes, sleek metallic body, neon lights reflecting on wet streets, Tokyo night scene, rain, cinematic lighting, 8k, Unreal Engine render, by Syd Mead and Beeple
Negative Prompt：
furry, cartoon, sketch, blurry, human, text
效果：生成一只兼具未来感与生物感的机械猫，背景为霓虹雨夜的东京街景，细节丰富，风格统一。
结语：好图是“调”出来的
AI绘画不是一次生成就完美的魔法，而是迭代优化的过程。通过不断调整提示词、尝试不同风格关键词、结合负面提示与后期放大，你将逐步掌握生成高质量AI图片的核心能力。现在，就去text2img.pro试试这些技巧吧！