一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画依赖于文生图模型（如Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E等），通过输入自然语言描述（即“提示词”或Prompt），模型会根据训练数据生成对应的图像。因此，提示词的质量直接决定了输出图像的效果。
二、构建高效提示词的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下几个核心部分：
- 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：指定艺术风格，如“吉卜力风格”、“赛博朋克”、“水墨画”等。
- 细节修饰：包括表情、姿势、服饰纹理、光影效果等，如“微笑、长发飘逸、逆光、柔焦”。
- 技术参数：部分平台支持添加分辨率、宽高比、采样器等参数，提升画面质量。
三、实战案例：从模糊想法到精准成图
假设你想生成一幅“未来城市中的孤独旅人”插画，可逐步优化提示词：
- 初版：未来城市，一个人
- 优化版：夜晚的霓虹未来都市，一位身穿银色风衣的孤独旅人站在天桥上，雨后湿滑的地面反射灯光，赛博朋克风格，电影感构图，8k超高清
对比可见，后者提供了更丰富的视觉线索，AI更容易生成符合预期的画面。
四、常见误区与避坑建议
- 避免矛盾描述：如“写实风格 + 卡通人物”会导致模型混淆。
- 慎用抽象词汇：“美丽”“震撼”等主观词对AI无意义，应替换为具体视觉元素。
- 合理使用负面提示：在支持negative prompt的平台（如Stable Diffusion），可排除“模糊、畸形手、多余肢体”等常见问题。
五、进阶技巧：结合参考图与LoRA模型
除了文本提示，你还可以：
- 上传参考图（img2img）引导构图或色彩；
- 使用LoRA微调模型，快速实现特定角色或画风的一致性；
- 利用ControlNet控制姿态、深度或边缘，提升生成可控性。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是一门需要不断迭代与调试的艺术。掌握提示词工程，你就能更高效地将创意转化为视觉作品。不妨现在就打开text2img.pro，尝试用本文方法生成你的第一幅AI插画吧！