一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本描述（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、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt应包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么（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”、“吉卜力动画风格”）；
- 细节修饰：包括光影、构图、色彩、背景等（如“柔光、浅景深、樱花飘落”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多手指”）。
示例Prompt：
a cyberpunk girl wearing neon-lit hanfu, standing on a rainy Tokyo street at night, cinematic lighting, bokeh background, highly detailed, 8k --v 5 --style raw --no blurry, deformed hands
三、选择合适的AI模型与平台
不同平台和模型擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署与精细控制；
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合写实与创意结合；
- 通义万相 / 文心一格：中文支持好，适合本土化内容创作。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale：控制AI对提示词的遵循程度（通常7–12为佳）；
- Steps：生成步数，影响细节精细度（20–50步较常用）；
- Resolution：分辨率越高细节越丰富，但需注意显存限制；
- Sampler：采样器类型（如Euler a、DPM++）影响生成速度与质量。
五、后期优化与实用技巧
生成后可结合以下方法进一步提升效果：
- 使用AI图片放大工具（如Upscale）增强分辨率；
- 通过Inpainting局部重绘修正瑕疵（如手部、面部）；
- 叠加ControlNet控制姿态、边缘或深度图，实现精准构图；
- 多次生成并筛选最佳结果，微调Prompt迭代优化。
结语
AI文生图不是“输入文字就出图”的黑箱，而是一个需要理解、调试与创意结合的过程。掌握提示词工程、模型特性与参数调优，你就能稳定产出专业级图像，无论是用于设计、营销还是艺术创作。
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