Qwen-Image 使用指南：如何用提示词与参数生成高质量图像

在闭源图像模型主导的今天，阿里巴巴推出的 Qwen-Image 成为一股清流——它不仅性能强大，更以 Apache 2.0 开源协议发布，允许企业、开发者和创作者自由使用、修改和部署。

这一特性使其迅速成为初创公司、独立开发者和对数据合规有要求的团队在图像生成场景中的首选方案。

本文将为你提供一份简洁实用的使用指南，无需阅读技术论文，也能掌握 Qwen-Image 的核心技巧，稳定生成高质量图像。

为什么选择 Qwen-Image？

提示词基础：写出有效的描述

Qwen-Image 对提示词的结构敏感。遵循以下原则，能显著提升生成效果。

1. 简洁清晰，避免冗长

使用 1–3 句话描述核心内容，重点突出。

❌ 过于复杂：
“一个穿着复古风衣服的年轻亚洲女性站在雨中的东京街头，背景是霓虹灯和广告牌，她打着一把透明雨伞，脸上带着微笑，灯光在湿漉漉的地面上形成倒影，整体风格类似电影《银翼杀手》。”

✅ 更优写法：
“一位年轻亚洲女性，复古穿搭，站在雨夜的东京街头，手持透明雨伞，霓虹灯光映在湿滑路面，电影感氛围。”

2. 顺序很重要：结构化描述

建议按以下顺序组织提示词：

[主体] + [风格/媒介] + [环境与背景] + [光线] + [额外效果] + ["确切文本"]

3. 文本渲染：用引号标注精确内容

如果你希望图像中出现特定文字，请将其放入双引号中，并可指定样式。

✅ 示例：

“'Grand Opening' 以金色发光字体显示在霓虹广告牌上”

这样模型会将文字作为图像的一部分精确生成，而非忽略或错误拼写。

实际示例

提示词：一辆未来派跑车，真实感风格，停在霓虹城市灯光下，湿润街道上的倒影，电影感光线，车罩上带有金属铬色文字 "Night Racer"。

生成效果特点：

• 主体清晰：跑车居中，设计细节丰富；
• 光影真实：路面倒影与城市灯光自然融合；
• 文本准确："Night Racer" 以金属质感呈现，位置合理。

关键参数详解

除了提示词，以下参数直接影响生成质量与效率。

1. 步数（Steps）：控制生成精细度

• 20–30 步：适合快速预览，响应快，成本低；
• 50 步：推荐用于最终输出，细节更完整，边缘更清晰。

⚠️ 注意：处理时间与成本随步数线性增长，建议先用低步数测试构图，再用高步数出图。

2. 引导尺度（Guidance Scale, cfg_scale）：平衡创意与控制

该参数决定图像对提示词的遵循程度：

✅ 建议值：4.5

我们使用同一提示词（“一只神秘的龙在星空下盘旋于闪耀的瀑布上方”）在不同 cfg_scale 下生成图像：

• cfg_scale=2.5：龙的形态模糊，背景主导画面；
• cfg_scale=4.5：龙清晰可见，与瀑布、星空协调；
• cfg_scale=10：画面对比强烈，细节失真，出现 artifacts。

结论：适度引导才能获得最佳平衡。

3. 种子（Seed）：实现可复现输出

• 固定 seed 值 + 相同提示词 = 完全相同的图像输出。
• 在调试参数（如步数、cfg_scale）时，固定 seed 可帮助你准确评估变化带来的影响。

✅ 使用场景：

• 批量生成微调版本；
• 团队协作时确保视觉一致性；
• 商业项目中锁定最终版本。

提升效果的实用技巧

📝 文本渲染

• 使用简短短语（如品牌名、标语）；
• 指定字体风格（“手写体”、“粗体无衬线”）、颜色（“红色火焰文字”）和位置（“左上角”）；
• 避免长段落，模型更适合处理标题级文本。

👤 人物生成

• 添加关键属性：种族、年龄、发型、服装风格、表情；
• 示例：
  

  “一位30岁非裔女性，短发，身穿实验室白大褂，专注地看着显微镜，自然光照明”

🌆 复杂场景

• 拆解为三部分：主体 + 背景 + 次要对象；
• 示例：
  

  “一只机械猫（主体），赛博朋克风格，坐在未来城市的屋顶上（背景），远处是飞行汽车和全息广告（次要对象）”