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），通过解析用户输入的文本提示（Prompt）来生成图像。因此，提示词的质量直接决定了最终图像的表现力。
二、构建高效提示词的四大要素
- 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：包括光线、构图、表情、背景等，例如“柔和晨光”、“特写镜头”、“樱花飘落的庭院”。
- 技术参数：如分辨率、比例、是否高清修复（Hires.fix）等（适用于支持参数设置的平台）。
三、实战示例：从模糊想法到精准Prompt
原始想法：“我想画一个未来城市的夜景。”
优化后的Prompt：
futuristic cyberpunk city at night, neon lights reflecting on wet streets, towering skyscrapers with holographic billboards, flying cars in the sky, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k resolution, by Syd Mead and Blade Runner concept art style
这个Prompt包含了主体+环境+风格参考+画质要求，能显著提升生成图像的准确性和艺术性。
四、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的图片”）→ ✅ 具体化元素和风格。
- ❌ 堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）→ ✅ 保持风格一致性。
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）→ ✅ 添加如“blurry, low quality, extra fingers”等避免常见缺陷。
五、推荐工具与资源
你可以在 text2img.pro 等平台实践上述技巧，该网站支持Qwen-Image等先进模型，并提供Prompt模板、风格库和图片放大/背景移除等后期功能，一站式完成AI绘画创作。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人与AI协同创作的过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能从“随机出图”进阶到“精准控制”，真正释放AI的创意潜力。