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，越能引导模型生成符合预期的画面。
二、构建高效提示词的黄金公式
一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确画面核心对象（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”、“吉卜力工作室动画”）
- 环境与背景：补充场景信息（如“在樱花纷飞的京都庭院中”）
- 光照与色调：控制氛围（如“黄昏暖光”、“高对比度霓虹”）
- 技术参数暗示：如“8k超高清”、“电影级景深”、“精细纹理”
示例Prompt：
“一位身穿未来感银色战甲的女战士，站在火星红色沙漠上，背后是巨大的地球升起，赛博朋克风格，动态光影，8k细节，Unreal Engine渲染 --ar 16:9 --v 6.0”
三、常见风格与关键词参考
| 风格类型 | 推荐关键词 |
|---|---|
| 写实摄影 | photorealistic, Canon EOS R5, f/1.8 aperture, natural lighting |
| 动漫插画 | anime style, vibrant colors, cel shading, Studio Ghibli |
| 油画古典 | oil painting, Baroque style, Rembrandt lighting, textured brushstrokes |
| 极简扁平 | flat design, minimalism, pastel colors, clean lines |
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）可有效排除不想要的元素，例如：
- 避免低质量：`blurry, low resolution, distorted face`
- 避免特定内容：`text, watermark, extra fingers`
同时，合理设置参数如：--ar（宽高比）、--v（模型版本）、--style raw（关闭默认美化）等，能进一步提升输出可控性。
五、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。
Prompt：
“中国风茶馆室内，木质窗格透入晨光，桌上青瓷茶具冒着热气，窗外竹林摇曳，柔和水墨质感，淡雅配色，4k高清 --ar 9:16 --style raw”
配合负向提示：modern furniture, plastic, logo, text，即可生成干净、符合品牌调性的原创图像。
六、总结与建议
AI绘图不是“输入即完美”，而是迭代优化的过程。建议：
- 从简单描述开始，逐步添加细节
- 善用社区Prompt库（如Lexica、PromptHero）学习优秀范例
- 结合图像放大（Upscale）与背景移除工具进行后期处理
掌握这些方法，你就能在text2img.pro等平台上稳定产出高质量AI图像，无论是用于设计、营销还是创意表达，都将事半功倍。