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或通义万相等），通过分析用户输入的文本描述（即“提示词”或Prompt），自动生成符合语义的图像。其核心在于模型对自然语言的理解能力与图像生成能力的结合。
二、写出高效提示词的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下几部分：
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨风”、“吉卜力动画风格”、“写实摄影”等。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、背景（森林、城市夜景）、情绪（忧郁、欢快）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多手指、畸变”等。
示例Prompt：
“一位穿着红色汉服的东方少女站在樱花树下，微风吹起她的衣袖，阳光透过花瓣洒在脸上，吉卜力工作室动画风格，柔和色彩，高清细节，8k --v 5 --style raw”
三、常用AI绘图工具与平台推荐
- Midjourney：艺术感强，适合插画与概念设计，需通过Discord使用。
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署，可自定义模型（如ChilloutMix、Counterfeit等）。
- 通义万相（Qwen-Image）：阿里推出的中文友好型文生图模型，支持中文Prompt，集成于text2img.pro等平台，操作简便。
- DALL·E 3：由OpenAI开发，理解复杂指令能力强，适合商业场景。
四、实战案例：从想法到成图
需求：为一款国风茶饮品牌设计社交媒体封面图。
构建Prompt：
“中国风茶馆室内场景，木质桌椅，青花瓷茶具冒着热气，窗外有竹林和细雨，暖色调灯光，宁静禅意氛围，写实插画风格，高分辨率 --ar 16:9”
在text2img.pro上使用通义万相模型输入该提示词，调整CFG Scale（建议7–9）、采样步数（20–30），即可生成符合品牌调性的高质量图片。
五、常见问题与优化建议
- 图片细节模糊？ 增加“高清细节”、“8k”、“sharp focus”等关键词，或使用后期放大工具（如Real-ESRGAN）。
- 人物手部畸形？ 在负面提示中加入“mutated hands, extra fingers”，或使用专门修复手部的LoRA模型。
- 风格不统一？ 明确指定单一艺术风格，避免混搭过多流派（如“梵高+赛博朋克”易冲突）。
六、结语
AI文生图不是魔法，而是“精准表达+反复迭代”的过程。掌握提示词工程、理解模型特性、结合后期处理，你就能稳定产出可用于设计、营销、创作的高质量AI图像。立即访问 text2img.pro，用中文轻松开启你的AI绘画之旅！