引言：AI绘画正在改变创意工作流
随着Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E等模型的普及，AI绘画已成为设计师、插画师乃至普通用户创作图像的重要工具。然而，许多初学者在使用文生图（text-to-image）服务时，常遇到生成图像质量不稳定、风格不符预期等问题。本文将以text2img.pro为例，系统讲解如何通过精准的提示词（Prompt）和参数设置，高效生成高质量插画。
一、理解AI绘画的核心：提示词（Prompt）结构
AI模型对自然语言的理解依赖于关键词的组合与权重分配。一个高效的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确你要生成的对象（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）；
- 细节修饰：包括光照、镜头、材质、情绪等（如“柔光、85mm镜头、丝绸质感、宁静氛围”）；
- 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Prompt：
a serene young woman in traditional Hanfu, standing by a lotus pond at dawn, soft morning light, delicate ink wash painting style, elegant composition, high detail --ar 16:9 --v 6.0
二、风格控制的关键技巧
AI对风格的理解高度依赖训练数据中的标签。因此，使用具体、公认的风格名称效果更佳：
- ✅ 推荐："Studio Ghibli style", "Van Gogh oil painting", "anime key visual"
- ❌ 避免："好看的艺术风格"、"酷炫的效果"（过于模糊）
你还可以通过添加艺术家名字来引导风格，例如："in the style of Hayao Miyazaki" 或 "inspired by Moebius"。
三、提升图像质量的实用策略
1. 使用高分辨率生成
在text2img.pro等平台，选择更高分辨率（如1024×1024或以上）可减少模糊，但需注意部分模型对超大尺寸支持有限，可配合图片放大（Upscaling）功能后处理。
2. 合理设置CFG Scale与采样步数
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间。过高会导致图像生硬，过低则偏离提示。
- 采样步数（Steps）：20–30步通常足够，超过50步收益递减。
3. 利用种子（Seed）复现与微调
固定Seed可重复生成相同构图，便于在保持布局不变的前提下调整细节（如更换服装颜色、背景元素）。
四、常见问题与解决方案
| 问题 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 人物手部畸形 | 模型对手部细节训练不足 | 添加“perfect hands, five fingers”到Prompt；或使用ControlNet辅助姿势 |
| 风格混乱 | 提示词冲突（如同时写“写实”和“卡通”） | 明确单一主导风格，避免矛盾描述 |
| 图像模糊 | 分辨率低或CFG过低 | 提高分辨率 + 使用图片放大功能 + 调整CFG至9–11 |
五、实战案例：生成一张国风插画
目标：具有东方美学意境的女性角色插画
Prompt：
elegant Chinese woman with flowing silk robes, holding a paper lantern, cherry blossoms falling, misty mountain background, traditional Chinese ink painting style, soft brush strokes, muted colors, peaceful mood, masterpiece, best quality --ar 3:4 --style raw
Negative Prompt：
blurry, low quality, western architecture, photorealistic, text, signature
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解模型逻辑、精心设计提示词的创造性过程。通过掌握上述技巧，你不仅能提升生成图像的质量，还能更高效地将创意转化为视觉作品。立即访问 text2img.pro，尝试你的第一个高质量AI插画吧！