一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术通过深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Qwen-Image等）将自然语言描述转化为视觉图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越具体、结构越清晰的提示，生成的图像越符合预期。
二、构建高效提示词的黄金公式
一个优质的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：包括光影、构图、色彩、材质等（如“柔光、85mm镜头、浅景深、丝绸质感”）
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指、文字水印”）
示例Prompt：
a serene Japanese garden in spring, cherry blossoms falling, traditional wooden bridge over koi pond, soft morning light, ukiyo-e style, highly detailed, 4k --ar 16:9 --v 6.0
三、常用风格与关键词参考
| 风格类型 | 推荐关键词 |
|---|---|
| 写实摄影 | photorealistic, Canon EOS R5, f/1.8, natural lighting |
| 动漫插画 | anime style, vibrant colors, cel shading, by Makoto Shinkai |
| 奇幻艺术 | fantasy concept art, epic landscape, dramatic clouds, by Greg Rutkowski |
| 极简主义 | minimalist design, flat colors, clean lines, white background |
四、提升图像质量的关键参数
在text2img.pro等平台中，合理设置以下参数可显著优化输出效果：
- 分辨率（Resolution）：建议至少1024×1024，避免拉伸失真
- 采样步数（Steps）：通常20–50步，步数越高细节越丰富（但耗时增加）
- CFG Scale：控制提示词遵循强度，7–12为常用范围（过高易失真）
- 种子（Seed）：固定种子可复现相同结果，便于微调
五、实战技巧与避坑指南
- ✅ 分层描述：先写主体，再加环境，最后补充风格和细节
- ✅ 使用权重符号：如“(cyberpunk city:1.3)”强调关键词
- ❌ 避免矛盾描述：如“白天”和“星空”同时出现会导致模型混乱
- ❌ 慎用抽象词汇：如“美丽”“酷”等主观词缺乏视觉指向性
六、进阶：结合图生图（Img2Img）与局部重绘
若对AI生成图有局部不满意，可上传原图，使用局部重绘（Inpainting）功能仅修改特定区域（如更换服装、修复手部结构），大幅提升创作效率。
结语
掌握AI绘画并非一蹴而就，但通过科学构建提示词、理解模型特性并不断迭代测试，你完全能稳定产出惊艳作品。立即访问 text2img.pro，用本文技巧开启你的AI艺术之旅！