一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成与之语义匹配的图像。其核心在于提示词的质量与模型对语义的理解能力。
二、写出高效的提示词（Prompt）
一个优秀的Prompt通常包含以下几个要素：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿着汉服的少女”）。
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”）。
- 细节修饰：包括光线、色彩、构图、背景等（如“柔光、浅粉色主调、樱花背景”）。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指”）。
示例Prompt：
A beautiful young woman in traditional Hanfu, standing under cherry blossoms at sunset, soft lighting, pastel colors, cinematic composition, ultra-detailed, 8k --v 5 --style raw --no blurry, deformed hands
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台和模型擅长的风格各异：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计。
- Stable Diffusion（本地或WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件，适合精细控制。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合创意广告图。
- 通义万相 / 文心一格：中文提示支持好，适合本土化内容创作。
四、优化生成效果的关键参数
除了Prompt，以下参数也影响成图质量：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高可能失真（建议7–12）。
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但耗时增加（通常20–50步）。
- 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、实战技巧：提升出图成功率
- 分层构建Prompt：先写主体，再加风格，最后补细节。
- 使用权重强调：如 (Hanfu:1.3) 提高关键词影响力。
- 参考图+文字混合输入：部分平台支持图生图（img2img）结合文字提示。
- 多次迭代测试：微调关键词比一次性写完美更高效。
六、常见问题与解决方案
- 人物手部畸形 → 加入“perfect hands”或使用ControlNet姿势控制。
- 画面杂乱 → 简化Prompt，或增加“minimalist background”。
- 风格不符 → 明确指定艺术家名（如“in the style of Hayao Miyazaki”）。
结语
AI绘画不是魔法，而是语言表达 + 技术理解 + 审美判断的结合。掌握Prompt工程的核心逻辑，你就能像导演一样，指挥AI生成心中所想的画面。现在就去尝试吧——你的下一个杰作，可能只需一行精心设计的提示词。