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提示（Prompt），自动生成符合描述的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效提示词（Prompt）的关键要素
一个优质的Prompt通常包含以下几部分：
- 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：包括光照、色彩、构图、情绪等（如“柔和晨光”、“高饱和度”、“特写镜头”）。
- 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樱花树下，微风轻拂，阳光透过花瓣洒落，吉卜力动画风格，高清细节，8k分辨率 --v 5 --style raw --ar 16:9”
三、常用AI绘图平台与参数设置
不同平台支持的参数略有差异，但核心逻辑相通：
- Midjourney：使用--v（版本）、--style、--ar（宽高比）、--q（质量）等参数。
- Stable Diffusion：可调节CFG Scale（提示词相关性）、Steps（采样步数）、Sampler（采样器）等。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：更依赖自然语言描述，无需复杂参数。
四、实战案例：从文字到成图
需求：为一款国风香水设计宣传图。
Prompt：
“一瓶青瓷香水瓶置于古风木质梳妆台上，周围有梅花、宣纸和毛笔，背景为朦胧山水画，中国水墨风格，淡雅色调，静谧氛围，4k高清 --ar 3:4”
生成后可根据需要使用AI工具进行图片放大或背景移除，进一步优化效果。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的女孩”）→ ✅ 具体化特征（“20岁亚洲女性，杏眼，齐肩黑发，穿浅蓝连衣裙”）。
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 添加“low quality, blurry, extra limbs”等避免常见缺陷。
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 保持语句通顺，优先级高的关键词放前面。
结语
掌握AI文生图并非一蹴而就，但通过理解模型逻辑、打磨提示词、反复测试优化，你完全可以驾驭这项技术，无论是用于设计、营销还是创意表达。现在就去text2img.pro尝试你的第一个AI作品吧！