简介：
近年来，人工智能（AI）技术的大力发展带动了一系列应用领域的繁荣，AI生成图片作为其中的一个热门方向，受到了广泛关注。伴随着AI工具的普及，如何快速、高效地生成高质量的AI图片作品成为许多用户的关注重点。本篇文章将详细分享97ai图片生成的技巧，帮助您迅速上手并熟练掌握这一领域的操作方法。
工具原料：
系统版本：Windows 11 22H2 / macOS Ventura 13.5
品牌型号：华硕Zenbook 14 OLED / MacBook Pro M2
软件版本：Stable Diffusion 1.5（配合AUTOMATIC1111界面）、MidJourney V5.2、DALL·E 3
硬件：搭载NVIDIA RTX 4060的GPU（对本地模型运行性能要求较高）
1、平台推荐与差异对比：
目前在业界，有多个主流AI图片生成器供用户选择，例如本地部署的Stable Diffusion，以及云端运行的MidJourney和DALL·E。每个平台都有自己的特点。Stable Diffusion适合经验丰富的用户，它支持定制模型，可以生成高度个性化的作品；MidJourney则以直观的界面和生成高质量艺术风格图片见长；而DALL·E 3则提供了非常自然的现实风格图像，适合需要生成生活场景的用户。
2、具体案例应用：
近期，一个用户使用MidJourney生成了一幅极具个人风格的插画，通过短时间的模型调试和关键词优化，图片成功用于商用海报。这也说明了选择合适工具的重要性。
1、关键词的精准控制：
AI生成图片的质量很大程度上取决于您输入的描述关键词。绝大多数生成器支持分层细化关键词，例如背景、主体、色彩、风格等层次化描述。以下是一个关键词构建的示例：
通过这种方式，可以让生成器提高对创意需求的理解精确度，快速生成符合预期的作品。
2、采样步骤与分辨率调整：
在Stable Diffusion中，采样算法（如Euler a或DPM++）和采样步数的调整是决定图片质量的关键。建议设置25-50的采样步数，过低会导致细节不够清晰，过高则可能浪费时间。此外，分辨率也是提升图片清晰度的重要手段，选择512x512或更大的尺度可以满足大多数应用需求。
1、定制模型的应用：
Stable Diffusion支持加载自定义模型（如LoRA模型或训练数据）的功能。通过定制模型，用户可以实现特定风格的生成。例如，当前流行的社区模型“Anything V5”擅长生成日式二次元风格；而“DreamShaper”则更适合艺术插画的风格。
2、控制Net与后处理工具的使用：
ControlNet作为一个稳定扩展，可以为生成的图片添加更多控制。例如，导入草图线稿，为AI生成提供参考或者优化图片格式。而在后处理阶段，工具如Photoshop或Canva也可以进行额外的色彩调整和清晰度优化，使图片更具质感。
1、如何选择硬件设备：
本地运行AI工具如Stable Diffusion需要较为强大的硬件设备支持，建议配备NVIDIA RTX系列（如4060及以上）的显卡，以保证流畅运行。对于预算有限的用户，可以选择云端生成平台如MidJourney，这样不需要高配置设备即可体验高质量图片生成。
2、著作权及商业应用注意事项：
使用AI生成图片进行商用时，需特别留意所在平台的法律约定。例如，MidJourney通常授予付费用户商用权，但仍需注意是否涉及敏感素材；而Stable Diffusion需要对导入模型素材来源进行确认，避免侵权问题。
3、AI图片生成的趋势方向：
从当前趋势看，AI生成已经逐步结合3D技术，形成更多元化的表现形式。对于需要更加复杂设计的用户，未来可能会有进一步结合实时渲染和VR生成技术的工具诞生。
总结：
在本篇文章中，我们为您详细讲解了如何通过AI工具快速生成高质量图片，包括平台选择、关键词调控、分辨率调整以及高级操作技巧。无论您是初次接触AI图片生成，还是希望进一步打磨作品质量的进阶用户，相信以上内容都能为您提供实用指导。在未来，随着技术的不断革新，AI生成图片的应用场景将更加丰富。希望本次分享可以助您在这一领域取得更多灵感与成果。
