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、Qwen-Image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——越精准、结构越清晰的提示，生成的图像越符合预期。
二、构建高效提示词的黄金公式
一个高质量的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确画面主角（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”）
- 环境与背景：如“在樱花纷飞的京都庭院中”
- 光照与色调：如“柔光、暖色调、黄昏氛围”
- 技术参数暗示：如“8k超高清、电影级景深、细节丰富”
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的东方少女，站在雨后的竹林中，微风吹起衣袂，阳光透过竹叶洒下斑驳光影，新海诚动画风格，8k高清，柔焦，梦幻色调”
三、避免常见误区
- ❌ 提示词过于模糊（如“好看的图片”）
- ❌ 关键词冲突（如同时要求“写实”和“卡通”）
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt），导致出现不想要的元素（如多手指、扭曲人脸）
建议使用负面提示排除干扰项，例如：
low quality, blurry, extra fingers, deformed face, text, watermark
四、进阶技巧：控制构图与视角
通过添加摄影或绘画术语，可精确控制画面：
- “特写镜头（close-up shot）”
- “广角俯视（wide-angle top view）”
- “三分法构图（rule of thirds）”
- “动态模糊（motion blur）”
五、实战案例：生成电商产品图
假设你要为一款智能手表生成宣传图：
Prompt：
“A sleek smartwatch on a marble desk, surrounded by coffee cup and notebook, soft natural lighting from window, minimalist lifestyle photography, product focus, 4k commercial quality, shallow depth of field”
六、后续优化：图片放大与背景移除
生成基础图后，可借助AI工具进一步处理：
- 使用AI图片放大（如ESRGAN）提升分辨率
- 通过背景移除功能快速抠图，用于电商或海报设计
结语
AI文生图不是魔法，而是结构化表达 + 迭代优化的过程。掌握提示词工程，你就能像导演一样“指挥”AI创作出理想画面。立即访问 text2img.pro 开始你的AI绘画之旅吧！