一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）是通过自然语言描述生成对应图像的技术。主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney和通义万相等，均依赖于“提示词（Prompt）”来理解用户意图。
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt应包含主体、风格、细节、光照、构图等关键元素。
二、构建高效提示词的5大要素
- 1. 明确主体：如“一只穿着西装的柴犬”比“狗”更具体。
- 2. 指定艺术风格：例如“赛博朋克风格”、“水彩插画”、“写实摄影”或“宫崎骏动画风”。
- 3. 添加细节描述：包括表情、动作、服饰、背景环境等，如“在东京雨夜街头，霓虹灯闪烁，手持雨伞”。
- 4. 控制画面氛围：使用“梦幻”、“阴郁”、“温暖阳光”、“高对比度”等词汇引导情绪。
- 5. 排除干扰项：用负面提示词（Negative Prompt）避免不想要的内容，如“模糊、畸变、多手指、文字水印”。
三、实战Prompt示例
案例1：商业产品图
高清产品摄影，一瓶透明玻璃装的天然矿泉水，瓶身有水珠，放在白色大理石台面上，柔和自然光，极简主义风格，8k --ar 16:9 --v 6.0
案例2：奇幻角色设计
一位精灵女战士，银色长发，绿色瞳孔，身穿藤蔓编织的铠甲，站在月光下的森林中，电影级光影，虚幻引擎5渲染，史诗感 --style raw
四、模型与参数选择建议
不同平台支持的模型和参数各异：
- Midjourney：适合艺术创作，使用
--v指定版本，--style控制风格。 - Stable Diffusion：开源灵活，可通过CFG Scale、采样步数、种子值精细调控。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，支持中文Prompt，适合快速生成电商、插画类图像。
五、生成后处理技巧
即使AI生成图像质量较高，后期优化仍能显著提升效果：
- 使用AI工具进行图片放大（如Real-ESRGAN、text2img.pro的超分功能）；
- 通过背景移除突出主体，适用于电商或社交媒体；
- 局部重绘（Inpainting）修正手部、文字等常见瑕疵。
六、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的风景”）→ ✅ 改为“阿尔卑斯山日出，雪峰倒映在湖面，晨雾缭绕，4K风光摄影”；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 始终加入
low quality, blurry, extra limbs等； - ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 保持语义连贯，优先级高的关键词放前面。
结语
AI文生图不是魔法，而是“精准表达+技术理解”的结合。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，配合合适的工具链，你就能稳定产出专业级图像。立即在text2img.pro尝试你的创意吧！