**文生圖（Text-to-Image，簡稱 T2I）**是一種生成式 AI 技術：你用文字描述一幅畫面，模型把它「畫」出來——構圖、光影、風格、細節，全部從你的文字生成。你負責描述，模型負責作畫。
工作原理
主流的文生圖模型底層是擴散模型（Diffusion Model），在海量「圖片＋文字描述」配對資料上訓練而成。生成時，模型從純雜訊出發，在提示詞的引導下逐步「去噪」成一張完整圖片。新一代模型在擴散核心之上加入了語言模型前端，能把提示詞當作指令而非關鍵字堆來理解——空間關係（「杯子在書上面」）、物體數量、甚至圖片內的文字，準確率都大幅提升。
擅長的場景
當你只有文字、需要一張圖時，文生圖最能發揮價值：
- 概念圖與情緒板 —— 在確定方向之前，快速探索風格、配色與構圖。
- 行銷視覺 —— 頭圖、封面、橫幅、社群配圖，任意比例，不需要攝影棚。
- 批量插畫 —— 鎖定風格描述、只換主體，就能產出風格統一的系列插畫。
好的提示詞包含什麼
強大的 T2I 提示詞讀起來像美術指導的需求單。覆蓋四個要素：主體（畫面裡有什麼）、構圖（取景、視角、焦點）、風格（媒介、參考畫風、渲染方式）、光線與氛圍（黃昏逆光、霓虹夜色、柔和棚拍光）。具體永遠勝過籠統：「亞麻桌布上的陶瓷茶壺，俯拍，柔和窗光，極簡產品攝影」遠好於「一個好看的茶壺」。
在 Molyin 上使用文生圖
Molyin 的圖片生成器搭載 GPT Image 2 與 Nano Banana 家族（2 Lite、2、Pro）的文生圖模式：最高 4K 解析度，長寬比從 21:9 超寬——Nano Banana 2 甚至支援 8:1 橫幅——到 9:16 直式，並支援透明背景輸出，直接進入設計工作流程。
相關詞條
- 圖生圖（Image-to-Image） —— 從一張現有圖片出發做改造，而不是從純文字開始。
- 文生影片（Text-to-Video） —— 同樣的思路，延伸到動態畫面。
現在就用 AI 圖片生成器試試看。
