一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画依赖于文本到图像的生成模型（如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相等），其核心在于提示词（Prompt）的质量。模型根据你输入的文字描述，结合训练数据中的视觉知识，生成对应的图像。
二、构建高效提示词的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下几个部分：
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿汉服的少女”。
- 风格关键词：指定艺术风格，如“赛博朋克”、“水墨风”、“吉卜力动画风格”。
- 细节修饰：包括光影、构图、色彩、表情、动作等，例如“柔光、特写镜头、樱花背景”。
- 技术参数（可选）：如分辨率、宽高比、是否使用高清修复等。
三、实战案例：从普通提示到高质量输出
普通提示：
“一个女孩在森林里”
优化后的提示：
“一位长发及腰的精灵少女站在晨雾弥漫的魔法森林中，身穿银色藤蔓编织的长裙，手持发光水晶球，吉卜力工作室动画风格，柔焦镜头，8k高清，梦幻光影”
对比可见，后者通过具体化角色、环境、材质、光源和艺术风格，显著提升了画面的表现力与可控性。
四、常见误区与优化建议
- 避免模糊词汇：如“好看”“漂亮”等主观形容词对AI无意义，应替换为具体视觉特征。
- 合理使用负面提示（Negative Prompt）：例如排除“低质量、畸变、多余手指”等常见问题。
- 迭代测试：首次生成不满意时，微调关键词而非完全重写，逐步逼近理想效果。
五、推荐工具与资源
你可以使用以下平台实践本文技巧：
- Text2Img.Pro：支持多模型切换，提供Prompt模板与图片放大功能。
- PromptHero、Lexica：搜索他人优质提示词作为参考。
- 通义万相（Tongyi Wanxiang）：阿里推出的AI绘画工具，中文支持优秀。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人与AI协作的艺术创作过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能更高效地驾驭AI，生成真正属于你的视觉作品。