一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画（Text-to-Image）是通过自然语言描述（即“提示词”或Prompt）驱动图像生成模型（如Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E等）自动绘制图像的技术。其核心在于语义与视觉的映射——你描述得越精准，生成结果越接近预期。
二、构建高效提示词（Prompt）的四大要素
一个优秀的Prompt通常包含以下四个部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）。
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）。
- 环境与氛围：包括背景、光线、天气等（如“黄昏下的樱花林，柔光”）。
- 技术参数暗示：如“8k分辨率”、“超细节”、“电影感构图”等提升画质的词汇。
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的少女站在樱花树下，微风轻拂，花瓣飘落，吉卜力动画风格，柔和光影，8k高清，电影级景深”
三、常见风格及其适用场景
| 风格 | 关键词示例 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 动漫/插画 | anime style, illustration, vibrant colors | 角色设计、轻小说封面、社交媒体头像 |
| 写实摄影 | photorealistic, DSLR, f/1.8 aperture | 产品展示、广告素材、虚拟模特 |
| 奇幻艺术 | fantasy art, Greg Rutkowski, epic landscape | 游戏原画、小说插图、世界观构建 |
| 极简/扁平 | flat design, minimalism, clean lines | UI图标、PPT配图、品牌视觉 |
四、进阶技巧：控制构图与避免常见问题
1. 使用负面提示（Negative Prompt）
告诉AI“不要什么”，可有效规避畸形手、模糊脸、多余元素等问题。例如：
Negative prompt: blurry, deformed hands, extra fingers, low quality, text
2. 调整CFG Scale与采样步数
- 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）。
- 采样步数（Steps）：影响细节丰富度，一般20–50步足够，过高收益递减。
3. 利用参考图（Img2Img或ControlNet）
若已有草图或照片，可通过图生图功能保留构图，仅改变风格或细节，大幅提升可控性。
五、实战案例：生成一张商业可用的插画
需求：为一款国风茶饮品牌设计社交媒体插画。
Prompt：
A serene Chinese tea girl holding a porcelain cup, surrounded by bamboo and misty mountains, traditional ink painting style with soft watercolor accents, elegant and calming, 4k detailed --ar 9:16 --v 6.0
Negative prompt：
modern clothing, western architecture, photorealistic, logo, text
通过此Prompt，可生成符合品牌调性的高质量插画，直接用于小红书或Instagram宣传。
六、总结与建议
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是人机协作的艺术。掌握提示工程、理解模型特性、不断迭代测试，才能稳定产出优质内容。建议新手从模仿优秀Prompt开始，逐步建立自己的风格库。
如果你正在使用 text2img.pro 等在线工具，不妨尝试将本文技巧结合平台功能，快速生成可用于商业项目的AI插画。