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“一位穿着汉服的少女”）
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”）
- 环境与背景：如“在樱花纷飞的古街”、“夜晚霓虹灯下的城市”
- 光照与镜头：如“柔光”、“逆光剪影”、“85mm人像镜头”
- 质量关键词：如“4k, ultra-detailed, masterpiece, best quality”
示例 Prompt：
A cyberpunk samurai girl, neon-lit Tokyo street at night, rain-soaked pavement reflecting colorful lights, cinematic lighting, sharp focus, 8k resolution, trending on ArtStation
三、避免常见误区
- 过于模糊：如“一张好看的图”——缺乏具体信息，AI无法准确理解
- 矛盾描述：如“写实风格的卡通人物”——风格冲突导致输出混乱
- 堆砌无关关键词：盲目添加“best quality, masterpiece”等词未必提升效果，反而可能干扰模型
四、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，例如：
Negative prompt: blurry, low-res, deformed hands, extra fingers, text, watermark
这能显著提升图像的清晰度与合理性，尤其在人物生成中非常关键。
五、模型与参数调优建议
- 采样器（Sampler）：DPM++ 2M Karras 或 Euler a 适合细节丰富的图像
- CFG Scale：通常设为7–10，值越高越贴近Prompt，但过高可能导致画面僵硬
- Steps：20–30步通常足够，超过50步收益递减
- 分辨率：建议起始尺寸为512×512或768×768，避免直接生成超高分辨率导致显存溢出
六、实战案例：生成电商产品图
需求：为一款无线蓝牙耳机生成宣传图
Prompt：
A sleek wireless Bluetooth earphone on a white marble surface, soft studio lighting, minimalistic product photography, clean background, 4k, commercial use, high detail
Negative prompt：dust, fingerprints, logo, text, shadow too harsh
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“精准沟通”的艺术。掌握结构化Prompt写作、合理使用负面提示、并配合参数微调，你就能稳定产出专业级图像。无论是用于设计、营销还是创意表达，这些技巧都将大幅提升你的效率与作品质量。
想快速体验？欢迎访问 text2img.pro，支持中文Prompt输入，一键生成高清AI图片！