AI 绘画入门：从零掌握文生图核心技术
在人工智能技术快速发展的今天，AI 绘画已成为创意设计领域的重要工具。从简单的图像生成到媲美专业艺术家的作品，这项技术正在改变创作方式。无论你是新手还是专业人士，掌握 AI 绘画都能丰富你的创意工具箱。本节将系统学习 AI 绘画的核心技术和实用方法。
技术基础与发展历程
生成对抗网络 (GAN)
AI 绘画的基础可追溯至 2014 年 Ian Goodfellow 提出的生成对抗网络 (GAN)。它包含两个神经网络：生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)。生成器负责制造图像，判别器负责区分真假，两者博弈推动模型进化。
扩散模型的突破
近年来，扩散模型 (Diffusion Model) 成为主流。它通过逐步添加噪声再逐步去噪的过程生成高质量图像。这种机制让生成的细节更加自然可控。
文生图演进
- 早期阶段 (2015-2018)：简单文本到图像，质量较低。
- 发展阶段 (2018-2021)：GAN 和 VAE 改进，质量提升。
- 突破阶段 (2021-至今)：CLIP + 扩散模型结合，实现高质量文生图。
主流平台介绍
Midjourney
目前最受欢迎的工具之一，以艺术风格著称。
- 基于 Discord 运行
- 艺术风格模拟能力强
- 适合艺术创作、概念设计、插画
Stable Diffusion
开源模型，支持本地部署。
- 完全开源免费
- 高度可定制化
- 适合专业设计、私人项目、技术研究
DALL-E 系列
OpenAI 开发，注重商业应用。
- 理解能力强，概念表达准确
- 与 ChatGPT 深度集成
- 适合商业广告、产品展示、教育内容
核心概念与术语
提示词 (Prompt)
指导 AI 生成图像的关键指令。通常包含主体、风格、背景、质量参数等。
结构：[主体] + [风格] + [环境] + [质量] + [负面]
示例：A beautiful young woman with long golden hair, wearing a blue dress, standing in a sunflower field at sunset, photorealistic style, high quality --no blurry, low quality
负面提示词 (Negative Prompt)
排除不想要的元素。
常用：blurry, low quality, deformed, bad anatomy, disfigured, poorly drawn face, mutated hands
关键参数
- Steps：迭代次数，通常 20-100 步。
- Guidance Scale：匹配程度，越高越贴近提示词但可能牺牲创造性。
实践操作指南
明确目标
开始前需确认用途（社交媒体、商业）、风格（写实、卡通）、关键元素及质量要求。
编写提示词
具体明确，层次分明。
普通：A cat
优化：A fluffy orange tabby cat sitting on a windowsill, morning sunlight, photorealistic, high detail, 8k resolution
