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以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的提示词来准确理解用户意图。
二、写出高效果提示词的关键要素
一个有效的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”）；
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”“吉卜力动画风”）；
- 环境与背景：补充场景信息（如“站在樱花树下，黄昏时分”）；
- 技术参数暗示：如“8k超高清”“景深模糊”“电影级打光”等可提升画面质感；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“低分辨率、畸变、多余手指”）。
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：“一位身穿红色丝绸汉服的东亚少女，站在古风庭院中，樱花飘落，柔光逆光，8k细节，写实摄影风格，--ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等进阶控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对东方美学支持好，适合国风创作；
- DALL·E 3：与文本理解深度结合，适合广告、图文内容生成。
四、实战技巧：提升出图质量的5个方法
- 使用关键词权重：在部分平台可用 (keyword:1.3) 调整强调程度；
- 参考图+文生图（Img2Prompt）：先上传参考图反推提示词，再优化生成；
- 分步细化：先生成草图，再用Inpainting局部重绘细节；
- 固定种子（Seed）：便于微调时保持构图一致；
- 结合后期处理：用AI工具如Upscaler放大图片，或用PS调整色彩。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 过度堆砌形容词 → 导致语义冲突；
- ❌ 忽略比例与视角 → 人物肢体易畸形；
- ❌ 不设负面提示 → 容易出现水印、文字或奇怪物体；
- ✅ 建议：建立自己的Prompt模板库，按“人/物/景/风/质”分类积累。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”，而是“人机协作的艺术”。掌握提示工程（Prompt Engineering）思维，你就能把想象力精准转化为视觉作品。现在就去 text2img.pro 或你常用的平台，试试用本文方法生成你的第一张高质量AI图吧！