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。主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来引导图像内容、风格、构图和细节。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 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：如“赛博朋克”、“水墨风”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 环境与背景：例如“在樱花纷飞的庭院中”、“夜晚的城市街道”。
- 光照与色彩：如“柔和晨光”、“高对比度”、“莫兰迪色系”。
- 技术参数暗示：如“8k超高清”、“景深模糊”、“电影感构图”。
示例 Prompt 对比
❌ 低效提示：“画一个女孩” → 结果模糊、缺乏细节。
✅ 高效提示：“一位身穿红色丝绸汉服的年轻女子，站在江南水乡的石桥上，细雨蒙蒙，远处有白墙黑瓦，柔焦镜头，电影感色调，8k高清” → 画面具体、风格鲜明。
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源灵活，适合自定义训练与精细控制，支持LoRA、ControlNet等插件。
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，但需通过Discord使用。
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业场景与精准还原。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对本土文化元素（如古风、国潮）支持良好。
四、优化生成参数提升质量
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- 采样步数（Steps）：通常20–50步，步数越高细节越丰富，但边际效益递减。
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面僵硬，过低则偏离描述。
- 分辨率：高分辨率（如1024×1024）可提升细节，但部分模型有尺寸限制。
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、后期处理与迭代优化
AI生成的图像常需后期调整：
- 使用Photoshop或在线工具（如text2img.pro的图片放大、背景移除功能）增强细节。
- 若人物手部、文字等细节出错，可结合Inpainting局部重绘。
- 记录有效Prompt模板，建立自己的“提示词库”，提升创作效率。
六、常见误区与避坑指南
- ❌ 堆砌过多关键词导致冲突（如“写实+卡通+油画”）。
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt），应加入“blurry, deformed hands, extra fingers”等避免常见缺陷。
- ❌ 盲目追求高分辨率而忽略构图逻辑。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握结构化提示词写作、理解模型特性、善用参数与后期工具，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅！