一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Qwen-Image等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉的关联，最终生成对应图像。理解这一机制是写出有效提示词的第一步。
二、构建高效提示词（Prompt）的四大要素
一个优质的Prompt通常包含以下四个核心部分：
- 主体描述：明确你要生成的对象，如“一位穿着汉服的年轻女子”。
- 风格与艺术媒介：指定画风，如“赛博朋克风格”、“水彩插画”、“3D渲染”或“宫崎骏动画风格”。
- 环境与背景：补充场景信息，如“站在樱花树下，黄昏时分”。
- 技术参数关键词：如“8k分辨率”、“超精细细节”、“电影级光影”等，可引导模型提升画质。
三、实战示例：从普通提示到专业级Prompt
普通写法：
“一只猫”
优化后Prompt：
“A fluffy Persian cat sitting on a sunlit windowsill, soft morning light, bokeh background, photorealistic style, 8k resolution, ultra-detailed fur texture”
对比可见，后者通过增加细节、光线、风格和画质关键词，显著提升了生成图像的可控性与质量。
四、常用模型与平台选择建议
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署，适合高级用户自定义模型（LoRA、ControlNet等）。
- Midjourney：操作简单，艺术感强，适合创意设计与概念图。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解能力强，对中文Prompt支持更友好，适合国内用户快速上手。
五、避坑指南：常见误区与优化技巧
- ❌ 避免模糊词汇：如“好看”“酷”——AI无法理解主观审美。
- ✅ 使用具体名词与形容词：如“银色机械臂”“霓虹蓝发色”。
- ✅ 善用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“blurry, low quality, extra fingers”。
- ✅ 迭代测试：首次生成不满意？微调关键词或权重（如使用“(cyberpunk:1.3)”加强风格）。
六、结语
AI文生图不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能像导演一样，指挥AI为你绘制心中所想。现在就去text2img.pro尝试你的第一个专业级Prompt吧！