**文生图（Text-to-Image，简称 T2I）**是一种生成式 AI 技术：你用文字描述一幅画面，模型把它"画"出来——构图、光影、风格、细节，全部从你的文字生成。你负责描述，模型负责作画。
工作原理
主流的文生图模型底层是扩散模型（Diffusion Model），在海量"图片 + 文字描述"配对数据上训练而成。生成时，模型从纯噪声出发，在提示词的引导下逐步"去噪"成一张完整图片。新一代模型在扩散核心之上加入了语言模型前端，能把提示词当作指令而非关键词堆来理解——空间关系（"杯子在书上面"）、物体数量、甚至图片内的文字，准确率都大幅提升。
擅长的场景
当你只有文字、需要一张图时，文生图最能发挥价值：
- 概念图与情绪板 —— 在确定方向之前，快速探索风格、配色与构图。
- 营销视觉 —— 头图、封面、横幅、社交配图，任意比例，无需摄影棚。
- 批量插画 —— 锁定风格描述、只换主体，就能产出风格统一的系列插画。
好的提示词包含什么
强大的 T2I 提示词读起来像美术指导的需求单。覆盖四个要素：主体（画面里有什么）、构图（取景、视角、焦点）、风格（媒介、参考画风、渲染方式）、光线与氛围（黄昏逆光、霓虹夜色、柔和棚拍光）。具体永远胜过笼统："亚麻桌布上的陶瓷茶壶，俯拍，柔和窗光，极简产品摄影"远好于"一个好看的茶壶"。
在 Molyin 上使用文生图
Molyin 的图片生成器搭载 GPT Image 2 与 Nano Banana 家族（2 Lite、2、Pro）的文生图模式：最高 4K 分辨率，画面比例从 21:9 超宽——Nano Banana 2 甚至支持 8:1 横幅——到 9:16 竖屏，并支持透明背景输出，直接进设计工作流。
相关词条
- 图生图（Image-to-Image） —— 从一张现有图片出发做改造，而不是从纯文字开始。
- 文生视频（Text-to-Video） —— 同样的思路，延伸到动态画面。
现在就用 AI 图片生成器试一试。
