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“柔光、浅景深、樱花背景”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指”）。
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的东方少女，站在古风庭院中，樱花飘落，柔光，高清细节，8k，电影感构图，吉卜力工作室风格 --ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台和模型擅长的风格各异：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion：开源灵活，可本地部署，支持自定义LoRA模型；
- 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（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）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清模型，避免模糊；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 分层构建Prompt：先定主体，再加风格，最后补细节；
- ✅ 使用权重语法：如“(red dress:1.3)”强调关键词；
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格 + 卡通人物”；
- ❌ 勿堆砌过多关键词：会导致AI混淆，降低一致性。
六、进阶：结合ControlNet与图生图
若需精确控制构图，可使用ControlNet（姿态/边缘/深度图引导）或图生图（Image-to-Image）功能，在草图基础上生成精细作品，大幅提升可控性。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是人机协作的艺术。掌握提示工程、理解模型特性、不断迭代测试，你才能真正驾驭AI，创造出惊艳的作品。现在，就去text2img.pro试试你的第一个高质量Prompt吧！