一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney 和国内的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
二、写出有效提示词（Prompt）的关键要素
一个高效的Prompt通常包含以下结构：
- 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”、“吉卜力动画风”）；
- 细节修饰：包括光照、色彩、构图、情绪等（如“柔光、黄昏、暖色调、微笑”）；
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“电影级景深”、“超现实细节”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、质量不稳定。
✅ 优质提示：“一位身穿红色汉服的东方少女，站在樱花树下，柔光黄昏，浅景深，吉卜力动画风格，8k高清细节” → 画面具体、风格统一、质量高。
三、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
负面提示用于排除不希望出现的元素，如“模糊、低分辨率、多手指、扭曲人脸、水印”等。合理使用可显著提升图像可用性。
四、模型与平台选择建议
- Stable Diffusion：开源灵活，适合本地部署和精细控制；
- Midjourney：艺术感强，适合创意设计，需通过Discord使用；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，支持中文Prompt，适合中文用户快速上手；
- DALL·E 3：与ChatGPT深度集成，擅长理解复杂语义。
五、实战案例：生成电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机生成科技感产品图。
Prompt：
“白色无线蓝牙耳机悬浮在深空背景中，蓝色霓虹光效环绕，极简科技风格，金属质感，高清产品摄影，8k，商业广告级”
Negative Prompt：
“模糊、文字、logo、手指、人像、低对比度”
六、常见误区与优化建议
- 避免堆砌无关关键词（如同时写“写实”和“卡通”）；
- 优先使用模型训练数据中常见的术语（如“cinematic lighting”比“好看的光”更有效）；
- 多次迭代测试，微调关键词顺序和权重（部分平台支持 (keyword:1.3) 语法）；
- 结合图生图（Image-to-Image）功能进行细节 refinement。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言工程 + 审美判断”的结合。掌握提示词写作逻辑，理解模型特性，你就能稳定产出高质量图像，无论是用于设计、营销还是个人创作。立即在 text2img.pro 等平台实践这些技巧，开启你的AI视觉创作之旅！