文生图的秘密：为什么你生成的图很丑，高手却能出神图？

很多人觉得AI作图就是打几个字，然后“砰”一下，一张神图就出来了。但自己一上手，生成的图要么奇形怪状，要么就是一股廉价的塑料感。 问题到底出在哪？根本原因在于，你和高手之间差的不是AI工具，而是与AI沟通的方式。AI听不懂“好看一点”、“酷一点”这种模糊的话，它需要的是像说明书一样清晰、具体的指令。

1. 别说模糊的话，要学会“指名道姓”

很多人写提示词（Prompt）时习惯用“一个女孩”、“一栋建筑”这种笼统的词。但AI不知道你想要什么样的女孩和建筑。高手会把这个描述变得具体。

• 普通人写的：“一个女孩在看书”
• 高手写的：“一个穿着复古浅蓝色连衣裙的金发年轻女孩，面带微笑，坐在木窗边，温暖的阳光从窗外照进来，手里捧着一本厚厚的旧书，人像摄影风格。”

你看，第二个描述把主体（女孩）、穿着（连衣裙）、动作（微笑坐着）、环境（木窗、阳光）、风格（人像摄影）全都定义清楚了。 AI拿到这样的指令，想画歪都难。

怎么做到具体？记住一个基本公式：主体 + 环境 + 风格 + 细节。

• 主体 (Subject)：画的是谁？什么东西？
• 环境 (Environment)：主体在哪里？室内还是室外？背景是什么？
• 风格 (Style)：想要照片、油画还是动漫风格？想模仿梵高还是宫崎骏？直接告诉它。
• 细节 (Details)：光线是怎样的？（比如“逆光”、“电影感灯光”） 颜色是鲜艳还是柔和？从哪个角度拍？（比如“广角镜头”、“特写”）

把这些要素组合起来，用逗号隔开，就是一个不错的提示词了。词语的顺序也很重要，越重要的信息越要往前放。

2. 光说要什么还不够，还要说“不要什么”

你有没有发现，AI画的手指头总是很奇怪？ 或者画面里总出现一些莫名其妙的东西？这是因为AI在学习海量数据时，也学到了很多错误和不合理的东西。

这时候就要用到“反向提示词”（Negative Prompts）。简单说，就是告诉AI，画面里绝对不能出现什么。 这是区分新手和老手的一个关键点。

举个例子，画人物的时候，很多人会被多余的手指、扭曲的四肢或者崩坏的五官困扰。在反向提示词里加上“多余的手指 (extra fingers)”、“画质差 (low quality)”、“模糊 (blurry)”、“变形 (deformed)”这类词，就能有效避免这些常见问题。

常用的反向提示词可以存一个清单，每次都用：

• 画质类：low quality, blurry, jpeg artifacts
• 人体类：ugly, deformed, disfigured, extra limbs, extra fingers, bad anatomy
• 杂项类：watermark, text, signature

加上这些，等于给AI的创作加了一道“滤网”，把不好的结果过滤掉。

3. 不要一次就想搞定，高手都是不断试出来的

很少有人能一次就生成完美的图片。AI绘画更像是一个反复试验和调整的过程。 高手会利用一些参数和技巧来控制生成过程，直到满意为止。

迭代和微调是核心。 第一次生成的结果可能不理想，但可以把它当成一个基础。 比如，你觉得构图不错，但风格不对。那就固定一个叫“种子（Seed）”的参数，这个参数能保证AI每次都生成构图相似的图片。然后你就可以只修改提示词里关于“风格”的部分，反复尝试，直到找到你想要的感觉。

还可以用“图生图”（Image-to-Image）功能。 你可以自己画一张简单的草图，或者找一张参考图，然后让AI在这张图的基础上进行创作。 这样AI就不是凭空想象，而是有了一个明确的起点，最终结果会更接近你的预期。

4. 工具和模型也很关键

不同的AI绘画工具有不同的特点。Midjourney的默认风格更偏艺术感，如果你不给太多限定，它也能生成不错的图片。 而Stable Diffusion则更灵活，你可以加载各种社区训练好的模型（Checkpoint或LoRA），这些模型专注于特定的风格，比如二次元、写实人像或者科幻场景。

选对模型，等于成功了一半。比如你想画一个逼真的亚洲女性，那么就应该去找一个专门训练过亚洲人脸数据的模型，而不是用一个默认的欧美模型。这样能从根本上避免生成出来的脸很奇怪。

总的来说，生成一张好图，本质上是你给AI提供了足够清晰、没有歧义的信息。AI本身没有美丑的概念，它只是在执行指令。 当你生成的图片很丑时，别怪AI，先回头看看自己的提示词，是不是说得太模糊了。多练习，多看别人的好作品是怎么描述的，慢慢地你也能和AI“聊”明白。