一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出理想图像。
二、写出有效的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 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：如“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、背景（城市夜景、森林）、情绪氛围等。
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“电影感构图”、“超精细纹理”等可引导模型提升画质。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏特色。
✅ 高效Prompt：“一位身穿红色丝绸汉服的东亚少女，站在樱花树下，阳光透过花瓣洒在脸上，柔焦镜头，梦幻唯美风格，8k高清” → 画面具体、风格鲜明、细节丰富。
三、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
负面提示用于排除不希望出现的元素，如“模糊、畸变、多手指、文字水印、低分辨率”等。合理使用可显著提升图像质量与合理性。
四、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源灵活，适合自定义训练与精细控制。
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对东方美学支持良好，适合中文用户快速上手。
五、实战案例：生成一张“未来城市中的猫”
正向Prompt：“一只银灰色机械猫，蹲在霓虹灯闪烁的未来都市屋顶，雨夜，反射着全息广告牌的光影，赛博朋克风格，电影级打光，4k细节”
负面Prompt：“模糊、卡通、低对比度、多余肢体、人类”
通过调整关键词权重（如使用 (mechanical cat:1.3) 强调主体），可进一步优化结果。
六、常见误区与优化建议
- 避免堆砌过多矛盾关键词（如“写实”+“卡通”）。
- 优先使用具体名词而非抽象形容词。
- 多次迭代测试，微调关键词比一次性写完美更有效。
- 结合图生图（Image-to-Image）功能进行局部重绘或风格迁移。
结语
AI绘画不是魔法，而是“语言的艺术”。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能像导演一样，用文字指挥AI绘制出心中所想。立即在 text2img.pro 等平台实践这些技巧，开启你的AI创作之旅吧！