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），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉之间的映射关系，最终生成对应的图像。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下几个核心部分：
- 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：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：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、情绪（忧郁、欢快）等。
- 技术参数暗示：如“8k超高清”、“景深模糊”、“电影感构图”。
示例对比：
❌ 低效提示：“画一个女孩”
✅ 高效提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色汉服站在樱花树下，柔光午后，浅景深，新海诚动画风格，8k高清”
三、常用AI绘图平台与模型选择
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；需通过Discord使用。
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件，适合进阶用户。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，集成于阿里生态，支持文生图、图生图、手绘草图生成等。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景快速出图。
四、优化生成效果的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、文字水印”。
- 调整采样步数与CFG值：步数越高细节越丰富（通常20–50），CFG值控制提示词遵循强度（建议7–12）。
- 结合参考图（Img2Img）：上传草图或风格参考图，引导AI生成更可控的结果。
五、应用场景与案例
AI文生图已广泛应用于：
- 自媒体配图（公众号、小红书封面）
- 电商产品概念图（无需实拍）
- 游戏/影视角色设定
- 教育插图与科普可视化
六、注意事项与伦理边界
避免生成侵权内容（如模仿特定艺术家风格）、敏感人物或虚假信息。尊重版权，合理使用AI生成内容。
结语
掌握Prompt工程是释放AI绘图潜力的关键。通过不断实验、迭代和学习优秀案例，你将能稳定产出专业级图像。现在就去text2img.pro尝试你的第一个高质量AI作品吧！