一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术通过深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等）将自然语言描述转化为视觉图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越具体、结构越清晰的提示，生成的图像越接近预期。
二、构建高效提示词的四大要素
- 主体描述：明确画面核心对象（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”、“皮克斯3D动画”）。
- 环境与细节：补充背景、光照、天气、材质等（如“黄昏下的樱花林，柔光，丝绸质感”）。
- 技术参数：可加入宽高比（--ar 16:9）、版本（--v 6.0）、是否高清（--style raw）等指令（依平台而定）。
三、实战案例：从模糊想法到精准Prompt
原始想法：“画一个未来城市的夜景。”
优化后Prompt：
“A futuristic neon-lit cityscape at night, towering skyscrapers with holographic billboards, flying cars in the sky, rain-soaked streets reflecting colorful lights, cyberpunk style, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k --ar 16:9 --v 6.0”
中文版可写作：
“未来主义霓虹夜景城市，摩天大楼布满全息广告牌，空中有飞行汽车，雨后街道反射多彩灯光，赛博朋克风格，电影级光影，超精细细节，8K画质”
四、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的风景”）→ ✅ 加入具体元素与风格。
- ❌ 堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）→ ✅ 明确主风格，次要元素用权重控制（如“(cyberpunk:1.3)”）。
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）→ ✅ 添加“low quality, blurry, extra fingers”等避免低质输出。
五、进阶技巧：结合参考图与ControlNet
部分平台支持上传参考图（Image Prompt）或使用ControlNet控制构图、姿态、边缘等。例如，在生成人物时，可先上传草图，再用AI填充细节与风格，大幅提升可控性。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是语言与视觉的翻译工程。掌握结构化提示词、理解模型特性、不断迭代测试，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅！