一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或通义万相等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉元素的对应关系，从而生成全新的图像。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。一个优质的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一只穿着西装的柴犬”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“皮克斯3D动画”）；
- 细节修饰：包括光照、色彩、构图、背景等（如“金色夕阳、柔焦、浅景深、城市天台背景”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指、文字水印”）。
示例Prompt：
“一位东方少女站在樱花树下，身穿汉服，微风轻拂发丝，柔和晨光，浅粉色色调，唯美插画风格，8k高清 --v 5 --ar 16:9 --no blurry, text, watermark”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台和模型擅长不同风格：
- 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等插件；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合中文用户快速生成；
- DALL·E 3：逻辑严谨，对复杂指令理解准确。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也影响最终效果：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近提示，但过高会失真（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免崩坏；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、后期优化与实用技巧
生成后可结合以下方法进一步提升：
- 使用AI图片放大工具（如Real-ESRGAN）增强细节；
- 通过背景移除/替换工具快速适配不同场景；
- 利用Inpainting（局部重绘）修正瑕疵（如手部结构错误）；
- 建立自己的Prompt模板库，提高创作效率。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是“精准沟通+迭代优化”的过程。掌握提示工程、理解模型特性、善用后期工具，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个高质量AI作品吧！