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、Qwen-VL等），通过解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的关联，最终生成对应图像。理解这一机制有助于我们更有效地“指挥”AI。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。一个优质Prompt通常包含以下要素：
- 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”、“吉卜力工作室风格”）。
- 细节修饰：包括光照、构图、色彩、情绪等（如“柔光、特写、温暖色调、宁静氛围”）。
- 排除项（Negative Prompt）：避免不想要的内容（如“模糊、畸变、多余手指”）。
示例对比：
低效Prompt：“画一个女孩” → 结果随机、不可控。
高效Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿红色丝绸汉服，站在樱花树下，阳光透过树叶洒在脸上，柔焦摄影风格，85mm镜头，浅景深，高清细节，--ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源、可本地部署，适合精细控制，社区模型丰富（如Realistic Vision、DreamShaper）。
- DALL·E 3：理解复杂语义强，适合创意概念图。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，支持中文Prompt，适合本土化内容创作。
推荐平台：text2img.pro、Leonardo.ai、Midjourney（需Discord）、国内可用的通义app或魔搭社区。
四、调整关键参数提升质量
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高会失真（建议7–12）。
- Steps（采样步数）：步数越多细节越精细，但边际效益递减（20–50为常用范围）。
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高显存或使用分块生成（如1024x1024）。
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、后期优化：放大与修图
原始生成图可能分辨率不足或存在瑕疵，可借助以下工具优化：
- 使用AI图片放大工具（如Upscale.media、Topaz Gigapixel）提升清晰度。
- 用背景移除工具（如remove.bg）快速抠图。
- 在Photoshop或Canva中进行色彩校正、局部重绘等精修。
六、常见误区与避坑建议
- ❌ 过度堆砌关键词 → 导致语义冲突，AI“困惑”。
- ❌ 忽略负面提示 → 容易出现手部畸形、文字乱码等问题。
- ✅ 善用参考图（Img2Img）→ 提供构图或风格锚点。
- ✅ 多轮迭代测试 → 微调Prompt比一次写完美更高效。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“人机协作”的创作过程。掌握提示工程、理解模型特性、结合后期处理，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI视觉创作之旅！