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”、“水墨风”、“吉卜力动画”）；
- 细节修饰：包括光影、构图、色彩、背景等（如“黄昏暖光”、“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”、“文字水印”）。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“一个女孩”
✅ 高效Prompt：“一位身穿红色汉服的东方少女，站在樱花树下，微风轻拂发丝，柔焦镜头，日系动漫风格，8k高清，温暖午后光线 --ar 16:9 --v 6.0”
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：中文提示支持好，本土化风格更佳。
四、调整关键参数提升质量
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高可能失真（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但耗时增加（通常20–50）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现相同结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 分层构建Prompt：先写主体，再加风格，最后补细节；
- ✅ 使用权重语法：如“(red dress:1.3)”强调红色裙子；
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格” + “卡通人物”；
- ❌ 勿堆砌无关关键词：AI会混淆重点，导致画面杂乱。
六、进阶应用：图生图与ControlNet
在文生图基础上，可结合图生图（Image-to-Image）或ControlNet实现更精准控制：
- 上传草图，让AI按结构生成细节；
- 使用姿态/边缘/深度图引导构图；
- 保留原图色彩或构图进行风格迁移。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是语言表达 + 技术理解 + 审美判断的结合。掌握提示词工程与参数调优，你就能稳定产出专业级图像，无论是用于设计、创作还是商业项目。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI绘画之旅吧！