AI生成图像是指完全由人工智能算法而非传统手动方法创建的数字视觉内容。这些系统通过学习大量现有图像数据集，理解模式、风格以及视觉元素之间的关系。核心技术依赖于神经网络，能够解释文本描述或参考图像，从而生成新颖的视觉内容。
关键概念包括潜在扩散模型（它们逐步将随机噪声细化为连贯的图像）和Transformer架构（它们理解语言上下文）。这些系统不仅仅是复制现有图像，而是根据学习到的视觉原理和语义理解，生成全新的构图。
该过程通常始于一段文本提示词，AI通过自然语言处理对其进行解释。然后，系统通过迭代细化来生成图像，从随机噪声开始，逐步将其塑造成与所描述概念相符的图像。大多数现代系统使用扩散模型，这些模型学习逆转去噪过程，有效地从文本描述中“构想”出图像。
训练过程涉及将AI暴露于数百万个图像-文本对，使其学习词语和视觉特征之间的关联。在生成过程中，模型利用这些知识创建在统计上与输入提示词匹配的图像，并通过受控的随机性引入创意变体。
实用技巧：从明确的项目目标开始——AI擅长制作情绪板、概念探索和快速迭代，在这些场景中不需要完美的精度。
根据你的具体需求选择平台：有些擅长照片级真实感，有些擅长艺术风格，还有一些提供如3D优化等专业功能。考虑输出分辨率、生成速度、成本结构以及可用的控制选项等因素。许多平台提供免费层级供实验。
评估你是需要基于网络的便利性，还是需要本地安装以实现隐私和定制化。寻找提供良好文档、活跃社区和定期更新的平台。对于3D工作流，尤其可以考虑Tripo这类将图像生成与后续3D建模步骤集成的工具。
清晰、描述性的提示词能产生更好的结果。包含主体、风格、构图、光照和情绪元素。具体说明细节，但要避免相互矛盾的指令。酌情使用艺术术语（如“印象派”、“电影级光照”）并引用已知的风格或艺术家。
提示词结构清单：
不要期望第一次尝试就得到完美结果。将初始输出作为改进的起点。大多数平台允许你重新生成变体、修改特定区域，或使用生成的图像作为输入进行进一步细化。保存有前景的迭代，并记录哪些提示词变体产生了它们。
常见的细化技术包括负面提示词（指定要避免的内容）、图像到图像生成中的强度调整以及使用种子来保持生成之间的一致性。为不同类型的项目建立一个有效的提示词和参数库。
将多种艺术风格结合起来，或将特定的美学品质应用于你生成的图像。许多平台允许你将风格图像与文本提示词一起引用，从而融合不同来源的特征。这种技术特别适用于在多张图像之间建立一致的视觉主题。
为了控制风格混合，可以为不同的风格元素指定权重。你也可以使用顺序生成——先创建基础图像，然后应用风格迁移——以获得更精确的控制。这种方法有助于在保持主题一致性的同时，尝试不同的美学处理。
使用现有图像作为新创作的起点。这种技术在保留某些元素的同时，根据你的提示词转换其他元素。调整影响强度，以平衡对原始图像的忠实度和对新方向的遵循。
实际应用：
同时生成多个变体，以高效探索不同方向。在生成过程中设置参数变化，系统地测试不同的风格、构图或细节。这种方法对于需要多个一致资产的项目尤其有价值。
在可用时，通过脚本或平台功能自动化重复任务。对于3D项目，批量生成纹理变体或概念角度可以显著加快探索阶段，然后再确定具体的方向。
当生成用于3D建模的图像时，请考虑转换过程的具体要求。创建具有一致光照、清晰边缘和最小失真的图像。对于物体生成，具有一致风格的多个角度有助于重建算法理解3D形态。
在可能的情况下，生成补充视图，如法线贴图、深度信息或材质分离遮罩。这些额外的通道显著提高了3D重建质量，并减少了后期手动清理工作。
通过在提示词中指定重复模式和连续性，创建无缝、可平铺的纹理。生成包括反照率、粗糙度、法线和置换贴图的纹理集，用于基于物理的渲染。在相关的纹理元素之间保持一致的比例和分辨率。
纹理生成清单：
将AI生成的图像作为综合3D管线中的起点。Tripo等平台允许直接导入生成的图像以自动创建3D模型，从而简化从2D概念到3D资产的过渡。这种集成消除了手动建模，并保留了原始的艺术愿景。
以与你的3D软件兼容的格式导出图像，并考虑色彩空间、位深和压缩。维护有组织的生成资产库，并附带关于提示词和参数的元数据，以便将来参考和迭代。
文本到图像生成根据描述创建全新的内容，提供最大的创意自由度，但对特定细节的控制较少。图像到图像生成则转换现有视觉内容，提供更可预测的结果，但需要源材料。根据你需要从零开始的创意还是受控修改来选择。
混合方法通常能产生最佳结果：使用文本到图像进行初始概念生成，然后使用图像到图像进行细化和变体。这种工作流平衡了创意探索与对最终输出的实际控制。
各种架构在不同领域表现出色——有些优先考虑照片级真实感，有些侧重艺术表达，还有一些专注于特定领域，如角色设计或建筑可视化。了解这些优势有助于将工具与项目匹配。
考虑不同模型背后的训练数据，因为它会影响它们的能力和偏见。某些模型根据其训练期间的曝光情况，在处理特定主题或风格时表现更好。尝试多种方法，以找到最适合你具体需求的方案。
更高质量的生成通常需要更多的处理时间和计算资源。对于探索和迭代，更快、质量较低的选项可能就足够了。一旦创意方向确定，再将高质量设置保留给最终资产。
策略：使用快速生成进行概念验证，然后为选定的方向提高质量设置。对于资源密集型任务，可以隔夜批量处理，并为不同的工作流程阶段维护不同的质量预设。
了解AI生成内容相关的法律环境。虽然生成的图像可能不是直接复制品，但它们受到包含受版权保护作品的训练数据的影响。在生成与健在艺术家相关的独特艺术风格内容时要谨慎。
在商业使用AI生成图像时，请验证平台的服务条款，并考虑你添加的原创元素。记录你的创作过程和提示词工程贡献，因为这些可能在最终作品中确立可受版权保护的作者身份。
AI模型会反映并放大其训练数据中存在的偏见。请注意刻板印象式表现，并努力生成具有包容性、平衡的内容。通过在提示词中指定多样化特征，并批判性评估输出，积极对抗偏见。
包容性提示词技巧：
为你的项目中AI图像的使用建立明确界限。在新闻、教育或商业语境中，酌情披露AI的参与。避免生成有害、误导或未经同意的内容。
制定符合你的组织价值观和行业标准的AI使用内部指南。随着技术和规范的演变，定期审查和更新这些政策。请记住，AI是一种工具，它应该增强人类创造力，而不是取代道德判断。
moving at the speed of creativity, achieving the depths of imagination.