一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）模型通过深度学习大量图文对，学会将自然语言描述转化为视觉图像。主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney以及国内的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖提示词（Prompt）作为输入指令。
二、写出高效果提示词的四大要素
一个优秀的Prompt通常包含以下四个维度：
- 主体描述：明确画面核心对象（如“一位穿着汉服的少女”）；
- 风格与媒介：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”“3D渲染”）；
- 环境与氛围：包括光线、天气、背景（如“黄昏下的东京街头，霓虹灯闪烁”）；
- 技术参数暗示：如“8k超高清”“景深模糊”“电影感构图”等提升画质的关键词。
示例对比：
❌ 普通提示：“一只猫”
✅ 优化提示：“一只橘色虎斑猫坐在窗台上，阳光透过百叶窗洒在它身上，温暖柔和的光影，写实摄影风格，85mm镜头，f/1.8光圈，8k细节”
三、常用风格关键词参考
- 写实类：photorealistic, ultra-detailed, DSLR photo, cinematic lighting
- 动漫/插画：anime style, Studio Ghibli, Makoto Shinkai, vibrant colors
- 艺术流派：Van Gogh style, cyberpunk, steampunk, ukiyo-e (浮世绘)
- 3D/游戏：Unreal Engine 5 render, Pixar 3D animation, low-poly
四、进阶技巧：负向提示与参数控制
除了正向描述，使用负向提示（Negative Prompt）可排除不想要的元素，例如：
negative prompt: blurry, deformed hands, extra fingers, low resolution, text, watermark
同时，合理设置以下参数能显著提升出图质量：
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面僵硬；
- Steps（采样步数）：20–50步通常足够，步数越高细节越丰富但耗时增加；
- Resolution：优先选择平台支持的原生分辨率（如1024×1024），避免拉伸失真。
五、实战案例：生成一张“未来城市中的东方侠客”
正向提示：
a lone wuxia swordsman in flowing black robes standing on a neon-lit skyscraper in 2077 Shanghai, rain falling, holographic dragons in the sky, cinematic composition, cyberpunk meets traditional Chinese ink painting, highly detailed, 8k
负向提示：
low quality, cartoonish, western cowboy, smile, crowd, daytime
在text2img.pro等平台输入上述内容，即可生成兼具东方美学与科幻感的独特图像。
六、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词堆砌过多导致冲突 → ✅ 聚焦核心元素，逻辑清晰；
- ❌ 忽略比例与构图 → ✅ 加入“centered composition”“rule of thirds”等构图关键词；
- ❌ 盲目追求高分辨率 → ✅ 先用中等分辨率测试效果，再放大精修。
结语
AI绘画不是魔法，而是语言与视觉的精准翻译。掌握提示工程（Prompt Engineering）的本质，你就能像导演一样“指挥”AI生成心中所想。立即访问 text2img.pro，用本文技巧开启你的AI创作之旅！