文本生成图片工作流：从需求到出图的全流程指南
去年帮设计团队做“儿童绘本配图”时，遇到过一个典型痛点：用“生成‘森林里的小兔子’”这样模糊的描述调用AI绘图工具，结果要么“兔子像猫”，要么“森林像荒漠”——后来总结出“文本生成图片五步法”，通过“需求拆解→提示词设计→参数调优→多轮迭代→输出应用”，把“模糊想法”变成“精准图像”，出图满意度从60%提升到90%。这节我用“绘本配图”“广告设计”“游戏原画”的真实案例，拆解工作流的核心步骤和关键技巧，教你用文本“指挥”AI画出想要的图。
一、先搞懂：文本生成图片工作流=“用语言给AI‘画蓝图’”
AI绘图工具（如Stable Diffusion、DALL·E 3、MidJourney）本质是“语言-图像翻译机”：它通过分析文本中的“关键词+细节描述”，生成符合语义的图像。工作流的核心是将用户的“模糊需求”转化为AI能理解的“精准指令”，并通过迭代调整，让生成结果无限接近预期。
典型工作流对比（儿童绘本案例）：

设计提示词：“水彩插画，清晨森林，阳光透过树叶洒在草地上，一只戴红围巾的白色小兔子坐在蘑菇旁，背景有溪流，整体色调清新柔和”；
调优参数：调整“风格强度”“细节权重”，生成后替换“蘑菇”为“蓝色蘑菇”；
输出：符合绘本风格的高清PNG图。
二、工作流五步法：从“需求”到“满意图”
第一步：需求拆解——把“模糊想法”拆成“可描述的细节”
用户的需求常隐含“未明说的期待”（如“森林”可能指“温带阔叶林”而非“热带雨林”），需用“5W1H”拆解，明确“要什么”“不要什么”：
What（主体）：核心物体（如“兔子”“城堡”）、关键元素（如“红围巾”“蓝色蘑菇”）；
Where（场景）：环境（森林/沙漠/海底）、时间（清晨/黄昏/夜晚）、天气（晴天/雨天/雾天）；
When（状态）：动态（兔子奔跑/静止）、交互（兔子和蘑菇的位置关系）；
Why（目的）：图片用途（绘本/广告/游戏）→决定风格（水彩/写实/赛博朋克）；
Who（视角）：观察者视角（平视/俯视/仰视）、主体视角（兔子的表情/动作）；
How（风格）：绘画风格（水彩/油画/3D）、色调（冷调/暖调）、质感（清晰/模糊/复古）。
案例：用户需求“给儿童绘本配一张‘勇气’主题的图”，拆解后：
What：穿粉色裙子的小女孩、发光的萤火虫；
Where：夜晚的森林（树影斑驳）、小木屋前；
When：小女孩伸手接萤火虫（动态）；
Why：传递“勇敢探索未知”→风格需“温暖治愈”；
Who：平视视角（儿童视角）；
How：水彩风格（柔和笔触）、暖黄色调（灯光+萤火虫光）。
第二步：提示词设计——用“结构化描述”让AI“精准理解”
提示词是“给AI的说明书”，需包含“核心要素+风格控制+排除干扰”三部分，避免歧义：

关键技巧：
用“形容词+具体描述”替代模糊词（如“明亮”→“暖黄色灯光照亮小木屋窗户”）；
用“and”连接并列元素（如“小女孩+萤火虫+小木屋”），用“vs”对比（如“柔和笔触 vs 锐利线条”）；
参考“提示词库”（如Lexica.art）找同类图的优质提示词，调整后复用。
第三步：参数调优——用“工具设置”控制生成效果
不同工具（如Stable Diffusion、MidJourney）的参数逻辑不同，但核心参数类似，需根据需求调整：

工具差异：
MidJourney：通过“--style”“--v 6”等参数控制版本和风格；
DALL·E 3：通过“quality”（标准/高）“style”（自然/生动）调整；
Stable Diffusion：通过“CFG Scale”（控制提示词与图像的关联度，8-12常用）调整。
第四步：多轮迭代——从“初版图”到“满意图”
初版图常因“提示词遗漏”或“参数偏差”不符合预期，需通过“局部调整+重生成”迭代优化：
局部调整（工具支持时）：
o用“图像修复（inpainting）”修改局部（如“把兔子的红围巾改成蓝围巾”）；
o用“图像外扩（outpainting）”扩展场景（如“给小木屋添加冒烟的烟囱”）。
重生成优化（工具不支持局部修改时）：
o补充提示词（如“萤火虫的光更亮”）；
o调整参数（如“增加细节权重到80%”）；
o更换采样方法（如从“Euler”换到“DPM++ 2M Karras”）。
案例：初版图中“萤火虫太暗”，调整提示词为“发光的萤火虫（光线明亮到照亮小女孩的手）”，并将“细节权重”从70%提到80%，重生成后萤火虫亮度符合要求。
第五步：输出与应用——让图片“适配使用场景”
生成满意图后，需根据用途调整格式和尺寸：

三、关键环节：提示词工程与参数调优的“黄金公式”

1. 提示词的“4:3:3”比例法则
   优质提示词=40%核心要素+30%风格控制+30%细节排除。例：
   “穿粉色裙子的小女孩伸手接发光的萤火虫（核心），水彩插画风格、暖黄色调、柔和笔触（风格），不要暗绿色调、不要锐利线条、萤火虫不要太小（排除）。”
2. 参数调优的“场景匹配”原则
   写实类图片（如产品图）：高细节权重（80%+）、高步数（50+）、低风格强度（60%-70%）；
   艺术插画（如水彩/油画）：高风格强度（80%+）、中等步数（30-40）、中等细节权重（60%-70%）；
   创意概念图（如赛博朋克）：低风格强度（50%-60%）、中等步数（30-40）、添加“超现实”“未来感”等关键词。
   四、实战案例：儿童绘本“勇气主题”配图的完整流程
   某绘本工作室用五步法生成“小女孩接萤火虫”配图，从“模糊需求”到“印刷出图”仅用2天：
   需求：儿童绘本“勇气”主题配图，需水彩风格、温暖治愈、儿童视角。
   工作流：
   需求拆解：
   oWhat：穿粉色裙的小女孩、发光萤火虫、小木屋；
   oWhere：夜晚森林（树影柔和）、小木屋前；
   oWhen：小女孩伸手接萤火虫（动态）；
   oWhy：传递勇敢探索→风格温暖；
   oWho：平视（儿童视角）；
   oHow：水彩（柔和笔触）、暖黄调。
   提示词设计：
   “水彩插画，穿粉色裙子的小女孩站在夜晚森林的小木屋前，伸手接发光的萤火虫（光线明亮到照亮她的手），树影柔和，小木屋窗户透出暖黄色灯光，整体色调温暖治愈，平视儿童视角，不要暗绿色调，不要锐利线条，萤火虫不要太小。”
   参数调优：
   o工具：Stable Diffusion（SDXL模型）；
   o参数：风格强度90%、细节权重70%、步数35、CFG Scale 10、负面提示词“dark green, sharp edges, tiny fireflies”。
   多轮迭代：
   o初版图：萤火虫偏暗→调整提示词为“发光的萤火虫（光线明亮到照亮小女孩的手和裙子）”，细节权重提至75%；
   o二版图：树影太浓→添加负面提示词“thick dark tree shadows”，重生成后树影变柔和。
   输出应用：
   导出4000×3000像素PNG（300dpi），用Photoshop调整色彩平衡（增加橙色饱和度），交付印刷厂印刷。
   效果：配图被选为绘本内页，编辑反馈“完全符合‘温暖勇敢’的主题，水彩质感自然，儿童视角亲切”。
   五、避坑指南：文本生成图片的“5个常见错误”
   提示词“大而空”：
   o错误：“画一张好看的森林图”（AI无法理解“好看”的标准）；
   o正确：“水彩风格，清晨森林，阳光透过树叶洒在绿色草地上，有溪流和白色蘑菇，整体色调清新”。
   忽略“负面提示词”：
   o错误：生成“儿童插画”时未排除“恐怖元素”，结果出现“诡异的树眼”；
   o正确：添加负面提示词“scary, creepy, sharp teeth”。
   参数“一刀切”：
   o错误：用“高步数”生成水彩插画，导致笔触变锐（像油画）；
   o正确：水彩需“中等步数”（30-40），保留柔和笔触。
   过度依赖“一键生成”：
   o错误：生成后直接使用，不做局部调整（如“小女孩的裙子颜色太暗”）；
   o正确：用“inpainting”修改裙子颜色（如从“暗粉”改为“亮粉”）。
   忽视“版权与合规”：
   o错误：用生成图商用时，未确认工具的“版权协议”（如部分工具生成图仅限个人使用）；
   o正确：选“商用友好”的工具（如DALL·E 3生成图可商用），或购买“版权授权”。
   总结
   文本生成图片的核心是“用语言精准描述需求，用参数和迭代控制结果”。工作流的关键是“拆解需求→设计提示词→调优参数→多轮迭代→适配输出”。记住：AI不是“猜你心思”的精灵，而是“按指令执行”的工具——你描述得越细，它生成得越准。 现在，找一个你想生成的图片需求（比如“一张生日派对的插画”或“办公室的科幻风格概念图”），按这节的方法试试，你会发现——用文本“指挥”AI画图，其实没那么难！

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