一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或通义万相等），通过解析用户输入的自然语言描述（即“提示词”或Prompt），自动生成对应的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效果提示词（Prompt）的关键要素
一个优质的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格指定：艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”）
- 细节补充：表情、姿势、服饰纹理、光影效果等
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“景深模糊”、“电影级打光”
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）
示例对比：
❌ 普通提示：“画一个女孩”
✅ 优化提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡青色丝绸汉服，站在樱花树下微笑，柔光逆光，浅景深，8k超高清，吉卜力工作室动画风格 --v 5.2 --style raw”
三、常用AI绘画平台与模型选择
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，需通过Discord使用
- Stable Diffusion（WebUI）：开源灵活，支持本地部署，可加载不同LoRA/ControlNet插件
- DALL·E 3（OpenAI）：理解复杂语义能力强，适合商业场景
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，支持文生图、图像编辑、风格迁移等
四、提升出图质量的实用技巧
- 分层构建Prompt：先写核心主体，再叠加风格与细节
- 使用权重控制：如“(silk dress:1.3)”强调丝绸裙子
- 结合参考图（Image Prompt）：部分平台支持以图生图（img2img）
- 多次迭代优化：根据初稿调整关键词，逐步逼近理想效果
五、常见问题与避坑指南
- ❌ 提示词过于模糊 → ✅ 具体化描述（颜色、材质、环境）
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 添加“low quality, blurry, deformed hands”等
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 保持逻辑连贯，避免冲突描述（如“写实+像素风”）
六、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：“未来主义城市夜景，霓虹灯闪烁的摩天大楼，空中飞行汽车穿梭，雨后湿滑街道反射灯光，赛博朋克风格， cinematic lighting, ultra-detailed, 8k --ar 16:9”
Negative Prompt：“daytime, cartoon, low resolution, people”
结语
AI文生图不是魔法，而是语言与视觉的精密翻译。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，结合平台特性不断实践，你也能稳定产出惊艳作品。现在就去 text2img.pro 或你常用的AI绘图工具中，试试今天学到的技巧吧！