一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画（如Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E等）依赖于文本到图像生成模型，通过分析用户输入的提示词（Prompt），结合训练数据中的视觉知识，生成符合描述的图像。因此，提示词的质量直接决定输出图像的效果。
二、构建高效Prompt的四大要素
一个优秀的Prompt通常包含以下四个核心部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿着汉服的少女”）。
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”）。
- 细节修饰：包括光线、构图、表情、材质等（如“柔光、特写、丝绸质感、微笑”）。
- 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”）。
示例对比：
❌ 普通Prompt：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏细节。
✅ 优化Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿红色丝绸汉服，站在樱花树下，柔光逆光，高清细节，85mm镜头，浅景深，吉卜力工作室风格 --ar 16:9 --v 6.0”
三、常用艺术风格关键词参考
不同风格能极大改变画面氛围，以下是高频实用风格词：
- 写实类：photorealistic, ultra-realistic, DSLR photo
- 动漫类：anime style, Makoto Shinkai, Studio Ghibli, Pixar
- 艺术流派：oil painting, watercolor, cyberpunk, steampunk, Art Deco
- 平台专属：在Midjourney中可使用
--style raw获得更原始控制；Stable Diffusion可加载LoRA模型强化特定风格。
四、参数调优技巧
除了Prompt，合理设置生成参数同样关键：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高会导致画面生硬（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20–30步足够）。
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免崩坏。
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，微调Seed可探索相似变体。
五、实战案例：生成电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机设计宣传图。
Prompt：
professional product photography of wireless Bluetooth earbuds on white marble surface, soft studio lighting, reflective highlights, minimalist design, 4K, sharp focus --ar 3:2 --style raw
Negative Prompt：
blurry, text, logo, human hand, dust
通过此Prompt，可快速生成干净、专业、可直接用于电商平台的主图。
六、常见误区与优化建议
- ❌ 堆砌过多关键词 → 导致语义冲突。✅ 聚焦核心元素，优先级排序。
- ❌ 忽略负面提示 → 出现畸形手、多余物体。✅ 明确排除项提升质量。
- ❌ 盲目提高分辨率 → 图像崩坏。✅ 先生成基础图，再用Upscaler放大（如ESRGAN、SwinIR）。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人机协作的创意过程。掌握Prompt工程、风格控制与参数调优，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”。现在就去text2img.pro等平台实践吧！
延伸阅读：如何用AI生成人物一致性图像？如何训练自定义LoRA模型？欢迎关注我们的AI绘画教程系列。