一、为什么你的AI绘画效果不如预期？
很多初学者在使用AI文生图工具（如text2img.pro）时，常常遇到画面模糊、风格混乱、细节缺失等问题。根本原因往往不是模型不够强，而是提示词（Prompt）写得不够精准。
二、高质量Prompt的四大核心要素
一个优秀的AI绘画提示词应包含以下四个维度：
- 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“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）
- 细节修饰：包括光照、构图、表情、服饰纹理等（如“柔光、特写镜头、丝绸质感”）
- 技术参数暗示：如“8k分辨率”、“超精细细节”、“电影感景深”等，引导模型提升输出质量
三、实战案例：从普通Prompt到高阶Prompt
初级写法：
一只猫
优化后写法：
一只橘色虎斑猫坐在窗台上，阳光透过百叶窗洒在它身上，毛发细腻有光泽，背景是模糊的城市街景，摄影风格，85mm镜头，f/1.8光圈，8k高清 --ar 16:9
对比可见，后者通过场景+光影+镜头参数+画质要求的组合，极大提升了生成图像的专业度和可控性。
四、风格控制技巧：如何精准复现特定艺术风格？
AI对风格的理解依赖于训练数据中的知名艺术家或作品标签。推荐使用以下方式：
- 直接引用艺术家名字：如“by Studio Ghibli”, “in the style of Van Gogh”
- 使用平台验证过的风格标签：如“anime, cel shading, vibrant colors”（适用于动漫）
- 结合多风格融合：如“cyberpunk meets traditional Chinese ink painting”
注意：部分模型（如Qwen-Image、Stable Diffusion）对中文提示支持良好，可直接使用“水墨风”、“浮世绘”等中文关键词。
五、进阶技巧：利用负面提示（Negative Prompt）排除干扰
除了正向描述，负面提示同样关键。例如：
Negative prompt: blurry, low quality, extra fingers, distorted face, watermark
这能有效避免常见AI生成缺陷，提升图像可用性。
六、结语：持续迭代，建立你的Prompt库
AI绘画不是“一次生成即完美”，而是通过测试→分析→优化的循环不断逼近理想效果。建议你将每次有效的Prompt保存下来，形成自己的风格模板库。在text2img.pro等平台上，还可利用“图片放大”、“背景移除”等功能进一步精修作品。
掌握这些方法，你离专业级AI插画师只差一次点击生成的距离。