如何用AI画图

如何用AI

AI绘图工具及其在不同场景下的应用指南

近年来，人工智能（AI）绘图工具迅速发展，能够根据文字提示自动生成各类图像。这类工具在插画、设计和概念艺术等领域得到广泛关注。下面将介绍常见的AI绘图工具及其特点、适用场景和优缺点，并指导如何根据不同绘图需求选择合适工具。此外，还将说明各工具的基本使用方法（包括在线平台和本地部署）、如何优化AI生成图像，以及使用这些工具时需要注意的限制和事项。

常见AI绘图工具简介

DALL·E（OpenAI）

特点与技术： DALL·E是OpenAI推出的文本生成图像模型，其名称源自艺术家达利（Dalí）和动画电影机器人瓦力（WALL-E）。最新版本DALL·E 3集成在ChatGPT中，利用GPT大型语言模型理解和扩展复杂的文本描述 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。模型通过12亿参数的Transformer对提示词编码，然后用扩散模型将之转换为图像 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。DALL·E以生成独特且逼真的图像见长，对于复杂场景或抽象概念的描述有很强的理解和呈现能力 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。它支持三种纵横比（正方形、宽屏和竖屏）并一次生成两张图像，方便用户挑选或继续编辑 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。

适用场景： DALL·E擅长逼真写实风格的图像创作，适合需要高度还原文本细节的场景，如产品概念图、广告创意草案或故事情节插图。由于其对复杂提示的处理能力强，也常用于需要精细描述的创作，例如富含细节的插画或超现实主义风格画作 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。集成在ChatGPT界面后，DALL·E变得非常易用，适合快速头脑风暴或在对话中生成示意图。

优点： DALL·E使用对话界面，非常上手，对用户输入的文字描述解析充分，并会自动强化重要细节以提升结果相关性 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。生成结果质量高且颇为真实，细节和纹理表现优秀 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。OpenAI允许用户拥有其生成图像的版权 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)（即输出归用户所有，可自由使用，包括商用），减少了后顾之忧。此外，DALL·E对不恰当内容有内置过滤，输出更安全。

缺点： DALL·E对某些情况仍有不足。例如，它难以正确处理图像中的文字（如标志或招牌）以及复杂的空间关系词汇，对物体精确位置的理解有限 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。同时，OpenAI出于安全考虑禁止一些内容，如真实人物的肖像、暴力色情及模仿某些在世艺术家的画风 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)——如果请求绘制知名人物，DALL·E会改以类似风格的人物替代 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。另外，DALL·E目前不支持用户提供输入图像进行再创作，也不支持负面提示词来排除不需要的元素 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。在使用上，DALL·E需付费订阅（如ChatGPT Plus）才能使用最新版本，免费用户只能通过必应图像生成等途径且有生成次数限制。

Stable Diffusion（稳定扩散模型）

特点与技术： Stable Diffusion（简称SD）是Stability AI发布的开源文本生成图像模型系列 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。它基于“潜在扩散模型（latent diffusion）”技术，在大规模图文对照数据上训练而成，初始版本训练了23亿对图像-文本对 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。SD以写实风格见长，能生成高清细节的图像，并且开源版本可下载在本地运行和微调 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Stable Diffusion已有多个版本迭代：如1.5版（512×512分辨率）、2.1版（最高768×768）、SDXL（优化1024×1024）以及最新的SD 3等，每次都在分辨率、理解力和效率上有所提升 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。特别是Stable Diffusion 3引入了多模态扩散Transformer架构，使模型在训练时实现图像和文本信息双向流动，提升了对多主体场景和文本嵌入图像的表现 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。

适用场景： Stable Diffusion的灵活性使其几乎适用于各类绘图需求。从写实照片风格到艺术插画、动漫风、概念设计，都可以通过更换模型权重或调整提示词来实现。例如，有社区模型专攻二次元动漫风格，有模型侧重风景或建筑设计。因此，SD特别适合技术爱好者、艺术家或开发者定制自己的AI绘图方案，也适合对隐私和本地运行有要求的场景（如将模型部署在本地进行私密项目创作）。

优点： 作为开源工具，Stable Diffusion免费且可扩展。用户可以免费下载模型，在自己的电脑或云服务器上运行，实现离线使用 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。这不仅避免了在线服务的内容过滤限制，也保障了私有数据不上传云端的隐私需求。此外，开源社区提供了丰富的扩展功能：例如各种用户界面（如Automatic1111的Web UI、ComfyUI等 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)）、模型微调工具和大量经过特殊训练的模型（涵盖动漫、像素风、摄影等风格）。SD还支持图像作为输入（即图生图/img2img）：用户可提供一张草稿或参考图，再用文本引导生成类似构图或风格的图像 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。同时，它支持负面提示词和关键词加权等高级用法，让用户明确排除不想要的元素，并强调重要细节 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。这种高度可控性是封闭商用模型所不及的。另外，社区常用AI放大器（如ESRGAN系列）对生成图像进行清晰度提升，很多SD工具内置了放大功能，可将细节提高 (How to use AI image upscaler to improve details - Stable Diffusion Art)。

缺点： Stable Diffusion对新手来说上手门槛较高。本地运行需要较强的硬件（一般至少16GB内存、8GB显存）和一定的配置流程 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。虽然有许多第三方网站提供简化接口，但自行部署仍需一定技术背景。相较封闭模型，SD生成结果的默认美学质量可能略逊，需要通过精心的提示词工程和模型选择来达到理想效果（换言之，对提示词的依赖更高）。同时，由于训练数据来自互联网抓取，曾引发版权争议（数据中包含受版权保护的艺术作品） (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Stability AI官方要求商用其模型需获得会员资格或授权 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)；如果直接用开源模型商用，法律风险需自行评估。另外，SD在生成复杂场景时偶有瑕疵，如人物肢体畸形、文字乱码等，需要借助负面提示词或后期修补来完善 (Fixing Deformed AI Generations: Improve AI Image Quality)。

Midjourney

特点与技术： Midjourney是一家独立研究实验室推出的AI绘图模型，以卓越的艺术表现力著称 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Midjourney通过持续的版本更新（目前最新为Version 6）提升生成效果，每代版本在细节、风格和参数控制上都有改进 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。它能理解相对较长的提示（支持长达约350词的描述）并提供对颜色和风格更精细的控制 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Midjourney以生成美感极高、艺术性强的画面闻名，许多作品可媲美专业插画，曾被用于杂志封面等。除了通用模型外，Midjourney还提供名为“Niji”的动漫日系模型版本，专门针对动漫、漫画风格的绘制进行了优化 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。

适用场景： Midjourney广受艺术家、概念设计师、游戏和影视从业者欢迎 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。它非常适合需要创意发挥和艺术夸张的场景，如概念艺术（Concept Art）、角色设计、科幻或奇幻场景插画等。在需要快速产出高质量视觉稿的商业设计中，Midjourney也常被用于头脑风暴和提案效果图。简单的提示词就能让Midjourney生成令人惊叹的图像，即使单词或简短短语也可能出现出色构图，这对于没有美术背景但需要视觉内容的人来说非常有吸引力 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。

优点： Midjourney的图像质量和美学评价在业界有口皆碑。它倾向于产出精美细腻的画面，光影和构图常常十分出色，甚至一句话就能生成四张漂亮的图片供选择 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。对于复杂场景，Midjourney往往能给出有创意的演绎，其艺术风格浓厚且多样。用户可以通过附加参数调整输出，例如改变纵横比、选择不同版本模型、设置较高品质模式等 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。还可以输入参考图像来引导风格或构图，甚至用--no参数充当负面提示词来避免不想要的元素 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Midjourney的交互过程支持迭代优化：对初始生成的四张图，可以任选其一进行高清放大（upscale） (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)或基于某张图再生成变体，从而逐步接近理想效果。其内置AI放大功能可将最终图像放大一倍以获得更多细节 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。

缺点： Midjourney是闭源商用服务，没有公开的API或本地版本 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。使用者必须通过Discord聊天频道与Midjourney机器人交互，这对不熟悉Discord的人来说略显复杂 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。同时，Midjourney完全付费订阅，没有永久免费选项（仅提供有限试用）；不同价位套餐限制每月生成量，且要使用私密生成（不公开作品）需高级别订阅 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。另外，Midjourney在精确控制方面不如Stable Diffusion：没有直接的可调权重系统（只能通过提示词堆砌或反复尝试），负面提示只能用--no列举，复杂场景下有时也会遗漏提示中的某些要素 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。内容方面，Midjourney同样有严格的审查，禁止不当内容生成。最后，对于希望对生成结果做进一步编辑的人来说，Midjourney不提供内置的局部修改工具（虽有“pan”等扩展图像边界的功能 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)），这意味着精细调整需要借助外部软件。

Deep Dream

特点与技术： Deep Dream是Google工程师在2015年开发的早期AI图像生成项目，以**“幻梦”般的艺术效果闻名 (DeepDream - Wikipedia)。与前述工具不同，Deep Dream并非典型的文本生成图像模型，而更像是一种对现有图像进行风格化处理的技术。它利用训练好的卷积神经网络，放大图像中原本微弱的模式和纹理，通过算法性空想（pareidolia）使普通照片呈现出梦幻、迷幻的视觉效果 (DeepDream - Wikipedia)。具体来说，Deep Dream会反向运行图像识别网络，让某些神经元的输出最大化，从而在输入图像上不断强化特定特征（例如将云朵反复强化成鸟或楼的形状），迭代多次后即可得到超现实的、致幻风格**图像 (DeepDream - Wikipedia) (DeepDream - Wikipedia)。

适用场景： Deep Dream主要用于艺术实验和视觉效果创作，尤其是追求赛博迷幻、超现实主义风格的艺术家和摄影师 (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar)。例如，摄影师可以将普通照片输入Deep Dream，得到梦幻般扭曲的输出，用于艺术展览或音乐视频背景。它在AI研究中也被用来可视化神经网络的内在工作原理，因为通过观察网络“梦”出的内容可以了解模型关注的特征 (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar)。总的来说，Deep Dream适合用于产生抽象的、实验性的视觉作品。

优点： Deep Dream能创作出独一无二的迷幻画面，这些效果是传统Photoshop滤镜所无法轻易达到的 (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar)。它激发了新的艺术流派（所谓“Deep Dream画作”）的诞生，让大众认识到AI也可以辅助创造艺术。Google将其算法开源后，出现了许多在线工具、移动App，方便用户将自己的照片套用Deep Dream效果[11†L352-L359]。操作上只需提供一张图像，无需复杂参数，对一般用户也较友好。

缺点： Deep Dream用途单一，并非通用的AI制图工具 (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar)。它无法根据文本凭空生成图像，必须有原始图片作为起点 (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar)。输出结果具有极强的风格化和不确定性，难以精细控制细节，只能通过调整迭代强度等得到从“稍微梦幻”到“完全迷幻”的不同程度效果 (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar) (What is DeepDream? Everything we know about the AI image tool | TechRadar)。因此不适合作为严肃商业设计或精确制图的工具。另外，Deep Dream生成的图像通常混杂着幻觉般的元素，不太“实用”，更适合欣赏或艺术探讨而非直接拿来用。

不同绘图需求下的AI工具选择

不同AI绘图工具各有所长，面对具体的绘图需求，选择合适的工具可以事半功倍。以下针对常见的几种绘图情景，推荐相应的AI工具：

• **插画（Illustration）：**对于杂志插图、书籍封面、概念插画等需要艺术表现力的作品，Midjourney是理想选择。它能快速生成高质量、有美感的插画草稿，许多插画师将其用于灵感探索 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。如果需要更多风格定制或本地运行，Stable Diffusion配合特定模型也非常适用。通过社区提供的模型或微调，Stable Diffusion可以生成从油画、水彩到矢量插画等多种风格，并可利用负面提示词控制细节，适合有一定技术基础的创作者。DALL·E则在处理复杂场景插画时表现出色，复杂故事情节的插画它往往能较好地还原，可作为辅助工具。
• 商业设计：商业项目往往要求版权安全和风格可控。Adobe Firefly是专为商业用途打造的生成式AI，因训练于Adobe持有版权的素材，输出可安全用于商业 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。如果只考虑问题中列举的工具，那么DALL·E也是商业设计的有力助手：OpenAI明确产出归属用户 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)且对敏感内容有过滤，适合快速出概念用于广告、包装设计提案等。不过需注意避免让模型生成已有商标或名人形象，以免版权纠纷。Stable Diffusion在商业上使用则需要谨慎：虽然开源，但基础模型训练数据包含版权材料，商用需取得授权或使用经过版权清洗的数据集版本 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。有条件的公司可以选择购买Stability AI的商业许可证或会员服务 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。总体而言，商业设计可优先考虑版权合规的AI工具，如Firefly或DALL·E，Midjourney则在确保满足其使用条款（订阅付费用户可商用，且企业营收超一定规模需高级方案）后也可用于商业创意制作 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。
• 建筑草图与室内外设计：对于建筑概念图、室内设计效果图等，Midjourney和Stable Diffusion都是常用选择。Midjourney能够根据文字描述生成颇具未来感或风格化的建筑外观和室内场景，适合概念阶段的氛围图创作。例如，描述建筑风格、材质和环境，Midjourney往往会给出令人眼前一亮的设计图。同样，Stable Diffusion通过特定模型（社区有专门训练在建筑/室内数据上的模型）也能产出建筑草图或效果图，而且它允许将手绘的平面图、草稿输入，结合ControlNet等插件精确控制生成结果——对于有一定CG图形背景的人，这能更好地实现由草图到效果图的转换。如果希望快速试验各种风格的建筑形态，DALL·E也可一试，其在建筑构图和现实质感方面表现不俗。但要注意AI生成的建筑图往往存在结构不合理之处，适合作为概念参考，而非直接施工图。
• 动漫风格：创作日漫、动画风格的图像时，推荐使用Stable Diffusion的动漫衍生模型或Midjourney的Niji模式。Stable Diffusion有大量社区模型专注于二次元，例如NovelAI的模型、Waifu Diffusion等，可生成高质量的动漫人物和场景；用户甚至可以微调模型以纳入自己的角色设计，从而保持一致性。Midjourney则推出了针对动漫的Niji版本，能够更好地理解日漫风格的提示词，产出正统的漫画/动画画风 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。如果希望简单易用，Midjourney Niji通过简短描述就能得到不错的动漫图像。而Stable Diffusion方案提供了更高可控性（如调整面部细节、姿势等，甚至用ControlNet配合手绘草稿生成指定动作的角色）。DALL·E在动漫风格上相对不如上述两个专精，但也能生成卡通画风的人物，在需要融合写实和卡通元素的项目中可以辅助使用。
• 概念艺术（Concept Art）：概念美术通常追求创意和视觉冲击力，Midjourney被许多概念艺术家视为利器 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。它在科幻、奇幻题材的场景和角色概念设计上尤为出色，能够把简单的意象描述演绎出风格独特的画面，帮助美术人员快速迭代想法。Stable Diffusion也是概念设计的好帮手，尤其对有一定AI使用经验的设计师而言，可通过调整模型或融合多种风格（例如使用不同风格的LoRA权重）来获得新奇的概念效果。此外，Stable Diffusion允许逐步细化：设计师可以先生成粗略概念，再用该输出经过修改后重新输入（img2img）以增加细节。这种渐进式创作非常适合概念艺术流程。DALL·E由于理解复杂提示能力强，也可用于概念阶段（比如描述一个复杂场景或生物的细节，让DALL·E给出初步形象）。不过在需要超高分辨率或特定美术风格时，Midjourney和Stable Diffusion的组合更灵活。

AI绘图工具的使用方法（在线平台与本地部署）

各AI绘图工具的使用方式有所不同，既有面向普通用户的在线平台，也有供高级用户本地部署的方案。下面分别介绍：

• DALL·E的使用：普通用户可以通过OpenAI的网页界面或集成了DALL·E的应用来使用它。当前DALL·E 3最方便的入口是ChatGPT（付费Plus账号）中，与聊天机器人对话即可生成图像 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。微软的必应（Bing）图像生成器也采用DALL·E技术，任何人登录必应都可免费使用一定次数。此外，开发者可以使用OpenAI API将DALL·E整合到自己的应用中 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。需要注意DALL·E没有本地离线版本，所有生成请求都在云端完成。如果想使用DALL·E，基本都需要联网访问OpenAI或微软的服务，并遵守其使用政策。
• Stable Diffusion的使用：Stable Diffusion提供多种使用途径。在线平台方面，官方的DreamStudio (beta.dreamstudio.ai) 是 Stability AI 提供的Web应用，登录即可选择模型版本生成图像，并支持一些基础编辑和风格设置 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。许多第三方网站也集成了Stable Diffusion模型，如Clipdrop、Hugging Face的Space、NightCafe等，都可以直接在线输入提示词生成图像 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。这些平台通常免费试用有限次数，之后按生成次数或功耗计费。本地部署方面，Stable Diffusion作为开源模型可以下载后离线运行。用户可在Github获取模型权重（如SD1.5、SD2.1或SDXL等版本） (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)并安装现有的GUI前端工具，例如Stable Diffusion Web UI（Automatic1111版）或ComfyUI (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。这些前端提供网页界面或工作流界面，方便输入提示词、调整参数甚至进行批量处理。本地运行要求较高配置的电脑（至少满足一定GPU显存），首次下载模型约需几GB空间 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。一旦部署成功，本地运行优点是速度快、无内容审查且高度可定制，可以安装各类插件扩展功能。对于不具备硬件条件的用户，也可以使用Google Colab这类云端Notebook部署Stable Diffusion，实现线上运行但由自己控制环境的效果。
• Midjourney的使用：Midjourney目前主要通过Discord平台提供服务。使用者需要注册Discord账号并加入Midjourney的官方服务器 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。加入后，在新手频道输入指令（以/imagine开头，后跟提示词）即可让Midjourney生成图片。每次将返回4张结果预览，用户可以通过按钮选择放大某张或基于某张变换生成更多版本。由于Discord本质是聊天软件，Midjourney的交互形式和机器人的参数选项需要通过命令行方式输入，这对新用户来说有一些学习成本 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Midjourney团队也推出了一个Web界面（仅向在Discord上有一定使用次数的用户开放测试） (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)，但总体上仍离不开Discord账号的绑定。Midjourney不提供线下部署或API接口 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)；所有处理都在Midjourney自己的服务器完成。使用Midjourney需订阅套餐并在官网付费 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。订阅后可以邀请Midjourney机器人进入自己创建的私人Discord服务器，以便更私密地使用（免费试用或基础套餐用户在公共频道生成的图片默认对所有社区成员可见 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)）。总之，使用Midjourney的步骤为：注册Discord并加入官方服务器 -> 购买订阅 -> 在频道中使用/imagine命令生成图像 -> 根据需要 upscale 或 variation -> 下载最终图。因其限制，无法脱离官方平台自行搭建。
• Deep Dream的使用：Google在2015年开源了Deep Dream算法实现后，涌现了许多方便的在线工具 (DeepDream - Wikipedia)。典型的是DeepDream Generator网站（deepdreamgenerator.com），用户上传一张照片，选择梦境模式和强度，稍候即可获得处理后的梦幻图像效果。该平台还提供一些高级选项如风格选择、抠图填充等，操作简单直观。此外，还有一些第三方移动App和桌面软件也实现了类似功能，供用户离线使用。由于Deep Dream算法本身开源，如果具备编程能力，也可以在本地环境配置相应的Python程序运行，甚至调整网络层来获得不同效果。但对一般用户而言，使用在线生成器是最便捷的途径。需要注意生成过程可能比较耗时，且由于其输出的不确定性，可能需要多试几次挑选满意的效果。

优化AI生成图像的方法

AI生成图像往往需要经过多次试验和调整才能达到理想效果。以下提供一些优化生成结果的技巧，包括提示词工程和图像后处理两方面：

• 精心设计提示词（Prompt Engineering）：提示词（prompt）的描述质量直接决定了生成图像的效果。首先，要明确且具体地描述所需内容，包括场景元素、风格、色彩和细节等。过于笼统的描述会使AI难以捉摸重点；加入细节能够引导模型关注特定特征 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。例如，与其说“一个城市街道”，不如说“黄昏时分雨后霓虹灯闪烁的城市街道，路面反射灯光”。DALL·E这类模型允许非常长的提示（最多1000字符） (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)，可以容纳复杂细节；但Midjourney等有时简明的短语反而效果更佳，因为它会自主发挥 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。可以根据工具特点调整描述长度。其次，学会使用风格关键词。很多模型对特定风格、流派、艺术家名都有“触发词”，在提示中加入如“巴洛克风格”或“赛博朋克”可显著改变画面风格。但是涉及当代在世艺术家时需谨慎或遵守平台政策（某些平台禁用直接提及在世艺术家名字以防版权争议 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)）。再次，利用分段描述提升清晰度。可以将主要场景和修饰细节用逗号或句子隔开，这样模型更容易逐块理解。如：“一位身穿红色长裙的女子站在古老图书馆中央，四周堆满书籍，阳光透过彩色玻璃窗洒下 – 油画风，柔和暖色调，细节精致”。最后，保持迭代尝试的心态，多次尝试不同措辞并比较输出，从中总结出最佳用词。
• 使用负面提示词排除干扰：许多生成模型支持所谓负面提示（Negative Prompt），用于明确告诉AI哪些内容是“不希望出现”的 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。例如在Stable Diffusion的Web界面或一些第三方应用中，可以输入负面提示词“ugly, low quality, extra limbs”（丑陋、低质量、多余肢体等），来减少常见的失真问题 (Fixing Deformed AI Generations: Improve AI Image Quality)。Midjourney则通过在提示后加--no 某元素实现类似效果 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。善用负面提示能有效抑制常见缺陷，如让模型避开不需要的背景物体、避免出现多手指等人体畸形 (Fixing Deformed AI Generations: Improve AI Image Quality)。需要注意负面提示也要简明扼要，过长可能适得其反。一般来说，把最干扰观感的问题列出来即可，比如“--no text, --no watermark”来避免文字水印。负面提示词在精修人像、排除风格不符元素方面特别有用，是高级提示词工程的重要一环。
• 参考图像与混合提示：巧妙利用图像提示（Image Prompt）能提升输出的可控性。Midjourney和Stable Diffusion都支持将一张参考图片与文字一起作为提示，让模型参考图像的构图或风格再生成新图 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。例如，可以提供一张草图，搭配文字描述颜色材质，让模型按照草图轮廓生成细节丰满的成品图（需要借助Stable Diffusion的img2img或ControlNet功能）。又或者提供一张风格类似的范例图片，让AI在此基础上变换出新的内容。这样的方法在需要特定构图或模仿某种美术风格时非常奏效。不过在使用他人作品作为参考时要注意版权。通过图像引导，AI输出会更贴近预期，也减少了完全凭文字生成的不确定性。
• 调整生成参数：大多数AI绘图工具都提供一些参数调节选项来影响结果。常见参数包括图像尺寸或长宽比（aspect ratio）、随机种子、采样步数、模型版本等。合理设置这些参数可以优化输出。如在Midjourney中使用--ar 16:9产生宽屏比例的图，以满足横幅或壁纸的需求 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Stable Diffusion可以设定采样步数和CFG Scale（引导系数）——步数过低图像可能模糊，太高则耗时且变化不大；CFG过低画面可能偏离提示，过高又可能导致构图死板。找到平衡值很关键。另一个技巧是固定随机种子：如果想要复现或细微调整之前得到的某张图，可以记录下生成所用的随机种子，这样更改部分提示或参数时还能保留原先的一些构图元素，实现可控迭代。总之，充分利用工具提供的参数滑杆，能在探索创意和满足需求之间取得更好平衡。
• 图像后处理：拿到AI生成的图像后，往往还可以通过后期处理进一步提升质量或修饰细节。一方面，可以使用AI图像放大工具提高分辨率和清晰度。由于模型生成时考虑计算成本，输出尺寸通常有限（如512x512或1024x1024像素），直接放大会模糊。使用训练过的超分辨率模型（例如ESRGAN系列）可以在放大的同时填充细节 (How to use AI image upscaler to improve details - Stable Diffusion Art)。许多Stable Diffusion本地GUI内置了诸如Real-ESRGAN 4x的放大选项，一键放大并增强纹理，使图片适合打印或高清展示 (How to use AI image upscaler to improve details - Stable Diffusion Art)。Midjourney提供的Upscale按钮也是利用内部算法将图片尺寸翻倍并锐化 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。另一方面，可以进行局部润色和修补。如果图像某部分不理想（如人物手部怪异或者背景瑕疵），可以借助局部重绘（Inpainting）技术：在Stable Diffusion的工具中遮罩选定区域并输入修正描述，让AI只重新生成局部内容，其他部分保持不变。这对于修复面部细节、替换背景元素非常有用。同样，如果使用Photoshop等传统软件，也可手工或借助其生成式填充（Adobe Photoshop的“生成填充”功能基于Firefly）来编辑AI图像。很多从业者的工作流程是AI生成 + 人工后期：先快速用AI出基础图，然后在Photoshop中结合分层调整、笔刷细画，得到专业且符合要求的最终作品。这种人机结合能够弥补AI在精细度和特定创意上的不足 (AI-Generated Art Still Needs a Human Touch | Worth)。另外，后期处理还包括基本的调色、对比度锐化等，使图像风格更加统一。
• 多样性与筛选：即使有了好的提示词，也建议每次生成多张图像，从中挑选最符合预期的，并进一步优化。AI模型本质上有随机性，不同次生成可能有意外惊喜。利用这一点，可以批量探索：调整一两个词或更换种子，多出一些候选图。然后综合各张优点，如果有必要甚至可以通过拼接合成的方式取长补短（例如一张图人物姿势好但表情欠佳，另一张表情好但构图略差，可以在后期将满意的脸部P到好的构图上）。这种人工挑选与编辑的过程，可以极大提升最终作品质量。正如有评论指出的：“DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion能一键生成令人印象深刻的图像，但要将它们打磨完美仍需要耐心和技巧” (AI-Generated Art Still Needs a Human Touch | Worth)。因此，将AI视为快速出草稿和多样化创意的工具，人脑仍负责把关和润色，才能发挥最大效果。

AI绘图的限制与注意事项

在使用AI绘图工具的过程中，有一些固有的局限和需要注意的问题，无论对于个人创作还是商业用途，都应提前了解并小心应对：

• **版权和法律问题：**AI生成的图像涉及复杂的版权议题。一方面，模型的训练数据往往来自互联网，其中不乏受版权保护的作品元素。虽然生成结果不是直接拷贝，但风格或内容上可能会“借鉴”训练集中的素材，引发版权争议。例如，Stability AI因Stable Diffusion的训练集包含艺术家作品而面临诉讼，Adobe则特意让Firefly只用免版权内容训练以规避风险 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。目前普遍观点是，AI输出本身不受版权保护（因为缺少人类独创性），但用户对自己用AI生成的作品通常可以主张使用权。不同平台在服务条款中也有规定：OpenAI允许DALL·E用户拥有生成物的版权 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)；Midjourney要求付费订阅后才能商用作品，并规定公司年收入超100万美元需购买Pro以上套餐 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)；Stable Diffusion开源模型本身无法给出版权许可，但若产生内容与他人已有作品过于相似，可能面临侵权风险。建议：用于商业前最好仔细阅读所用工具的许可条款，确保合规。另外，避免让AI生成知名角色、商标等明确有版权/IP的图像，以免侵权。最安全的做法是将AI作为辅助，最终输出由人工调整，使其具有原创性。
• 风格和内容一致性：AI模型目前缺乏长程记忆，无法像人类一样在系列作品中始终如一地重复特定细节或风格 (How to Create Consistent Characters in Stable Diffusion - AI Prompt Directory) (How to Create Consistent Characters in Stable Diffusion - AI Prompt Directory)。这导致如果希望在多张图中保留同一个角色形象、场景设定或绘画风格，一次次独立生成的结果往往会有差异。例如，同一提示反复生成，角色的面貌服饰可能每次都有变化。这对制作连贯的漫画故事板、动画分镜等提出了挑战。部分高级用户通过技术手段缓解此问题，如在Stable Diffusion中训练自定义模型/嵌入（Textual Inversion或LoRA等）来“记住”某个人物或画风，然后在不同图中调用，从而维持一致。另外一种办法是衔接生成：用第一张图像的结果（或其中的一部分）作为后续提示的一部分，让模型参考先前输出。然而这些方法都需要额外的步骤和尝试。普通用户要实现风格一致，可能需要人工介入，例如固定住某些元素再合成。注意：如果项目要求一系列图片风格统一，最好提前规划风格关键词在每张提示中都使用，或尽可能利用同一模型/种子来减小差异。当然，对于明确需要统一角色形象的，现阶段AI还很难自动完成完全一致，只能通过后期人工作画或谨慎调整来解决。
• 可编辑性和精确控制：AI输出的图像本质上是平面像素合成，缺少图层、矢量等易编辑的信息。这意味着，相比由美术师分层绘制的图，AI生成图后期调整空间有限。举例来说，如果客户要求把生成图中角色的姿势稍作修改，AI并不提供直接拖动角色肢体的功能，通常只能重新调整提示词让模型再生成，且不保证新图其他部分保持不变。因此，在需要精确符合设计稿、可反复修改的商业项目中，完全依赖AI可能不切实际。解决方法包括：利用AI生成初稿后，由美工接手在Photoshop中重新绘制关键部分；或者采用AI的局部重绘功能对细节进行多次试修。但无论如何，这远比传统手绘分层修改繁琐。另一个相关限制是复杂场景的精细控制。AI模型常难以同时满足很多精确要求，例如“两个角色保持一定距离并有肢体接触”这类场景，可能需要多次尝试才偶然生成满意的构图 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。对于这些需要精确定制的画面，人为绘制或3D建模可能更直接。总之，AI绘图在细节可控性上还达不到人类创作的灵活度，使用时要有取舍，必要时接受“接近即可”而非完全精准。
• 其他注意事项：首先是内容伦理和政策限制。大部分公开的AI绘图服务对敏感内容（暴力、色情、政治仇恨等）都有严格限制，用户不应尝试生成违规内容，否则可能被封禁 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。即使在本地运行模型，从道德和法律角度也应遵守这些底线。其次，AI模型可能带有偏见，如果提示中含糊提及人类角色，输出可能不自觉地偏向某种肤色或性别刻板印象，这需要用户在描述时注意中性、多样性，或在结果不符合预期时加以调整。再次，不同模型擅长领域不同，避免用错工具以致效率低下。例如，用基础的写实模型硬要生成卡通风格不如直接换动漫模型来得有效。最后，要有质量审核意识。AI生成的图像表面好看，细看有时会有荒诞之处（如背景的字是乱码，人有六根手指等）。在正式使用前，务必仔细检查并修正这些瑕疵，以免造成笑话或错误传达信息。

总结：AI绘图工具为创意行业带来了前所未有的便利和可能性。从快速出概念稿、探索不同风格，到加速插画和设计流程，它们正在成为设计师和艺术家的强力助手。然而，理解每款工具的优势、善用提示技巧，并对其局限保持清醒，是成功使用AI绘图的关键。将AI生成与人类创作有机结合，才能在保持高效率的同时产出高质量、独特而有意义的视觉作品。祝您在AI绘图的探索中玩得尽兴、用得明智！ (AI-Generated Art Still Needs a Human Touch | Worth) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)