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、Midjourney或通义万相等），通过解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元素的对应关系，最终生成匹配描述的图像。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。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，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”、“超写实摄影”等。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、背景（城市夜景、樱花林）、情绪氛围等。
- 技术参数暗示：如“8k分辨率”、“电影感构图”、“景深模糊”等可引导模型提升画质。
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机、质量不可控。
✅ 优质提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色丝绸汉服，站在樱花树下微笑，柔光午后，浅景深，背景虚化，吉卜力工作室动画风格，高清细节” → 生成图像更具一致性与艺术感。
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对东方美学支持良好，适合中文用户快速上手。
四、进阶技巧：使用负面提示与参数调节
为避免常见问题（如畸形手、模糊脸），可添加负面提示（Negative Prompt），例如：
low quality, blurry, extra fingers, deformed hands, bad anatomy
同时，合理调整以下参数能显著提升效果：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近提示，但过高会失真（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越精细，但收益递减（通常20–50步）；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战案例：生成一张“未来都市中的猫武士”
Prompt：
“一只拟人化的黑猫武士，身穿霓虹发光铠甲，手持等离子武士刀，站在雨夜的未来东京街头，全息广告牌闪烁，赛博朋克风格，电影级光影，8k超高清，细节丰富 --v 6.0 --style raw”
Negative Prompt：
“cartoon, sketch, low resolution, disfigured, extra limbs”
通过上述结构化提示，AI能更准确理解你的创意意图，输出专业级图像。
六、总结与建议
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。掌握提示工程（Prompt Engineering）、理解模型特性、不断迭代测试，才能释放AI的最大潜力。建议初学者从模仿优秀Prompt开始，逐步构建自己的风格库。
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