一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）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。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E 3、Midjourney和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出理想图像。
二、写出高效果提示词（Prompt）的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”“皮克斯3D动画”）；
- 细节补充：包括表情、姿势、服饰、背景、光照等（如“站在樱花树下，阳光透过树叶洒在脸上”）；
- 技术参数暗示：如“8k超高清”“电影感构图”“景深模糊”等可引导模型提升画质。
示例对比：
低效Prompt：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏细节。
高效Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色丝绸汉服，站在春日樱花林中，微风轻拂发丝，柔光逆光拍摄，8k高清，写实摄影风格” → 画面清晰、氛围感强。
三、选择合适的AI绘图模型与平台
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；
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合创意广告图；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，支持中文Prompt直接生成，适合中文用户快速上手。
四、进阶技巧：使用负面提示与参数调节
除了正向描述，还可使用负面提示（Negative Prompt）排除不想要的元素，例如：
- 避免低质量：“blurry, low resolution, distorted face”
- 避免不当内容：“extra fingers, deformed hands, text, watermark”
同时，合理设置以下参数可显著提升效果：
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间；
- Steps（采样步数）：20–50步通常足够；
- Seed：固定种子可复现结果，便于微调。
五、后期优化：放大与背景处理
生成图像后，常需进行：
- 图片放大：使用AI超分工具（如ESRGAN、Real-ESRGAN）提升分辨率而不失真；
- 背景移除：利用AI抠图工具（如Remove.bg或通义万相内置功能）快速提取主体；
- 局部重绘：对不满意区域（如手部、面部）进行Inpainting修复。
六、实战案例：生成一张电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机设计简约科技感主图。
Prompt：
“A sleek wireless Bluetooth earphone floating in mid-air, minimalist tech style, white and silver color scheme, soft studio lighting, clean white background, product photography, 8k ultra HD, sharp focus --ar 16:9 --v 6.0”
配合负面提示：text, logo, shadow, cluttered background
生成后使用AI放大至4K，并去除多余阴影，即可用于电商平台。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握提示词工程、理解模型特性、善用后期工具，你就能稳定产出高质量图像。无论是设计师、自媒体人还是电商运营，都能从中获益。
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