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大连市营商环境建设局门户网站,jianux wordpress,ppt下载模板免费网站,展示网站模版源码Datawhale干货 教程作者#xff1a;Mark#xff0c;华南理工大学 继此前的《再也不担心论文#xff01;Nano-Banana Pro 论文绘图最全教程发布》获得 10W 阅读后#xff0c;我们精心打磨了一套更系统的 AI 绘图总结。 这不是一篇快餐式的操作手册#xff0c;而是一张带你…Datawhale干货教程作者Mark华南理工大学继此前的《再也不担心论文Nano-Banana Pro 论文绘图最全教程发布》获得10W 阅读后我们精心打磨了一套更系统的 AI 绘图总结。这不是一篇快餐式的操作手册而是一张带你系统看懂 AI 视觉革命的“完整航海图”。全文约 16000 字建议收藏后通过目录按需阅读 如果你是 AI 小白建议通读全文。从发展史到工具选择这篇文章能帮你建立最完整的认知框架。 如果你急着上手画图可以直接跳转至 第四部分工具论 和 第五部分方法论那里有关于闭源 vs 开源的选择建议以及拿来即用的提示词公式。⚙️ 如果你是技术极客/开发者第三部分基本原理 是为你准备的。我们将深入潜空间拆解 Stable Diffusion 背后的 U-Net、VAE 和 CLIP 是如何协同工作的。准备好了吗让我们开始这场AI绘画探险。引言你可能已经在豆包、ChatGPT 或 Midjourney 里体验过“一键生图”的惊艳可能听说过Stable Diffusion、ComfyUI这些看起来复杂难懂的AI绘图工作流界面也可能在短视频中刷到过那些瞬息万变的 AI 视频艳羡于它们逼真的光影或者为这项技术可能带来的冲击感到隐隐担忧。在这个信息爆炸的当下大家都在谈论 AIGC人工智能生成内容但它到底是个什么东西 你是否也产生过这样的好奇当我们在屏幕前输入一行文字几十秒后得到一张精美绝伦的画作时这背后究竟发生了什么为什么有时候它能精准读懂你的心意有时候却又只能生成一堆不可控的“废片”我到底要怎么描述才能让它精准生成我所想要的东西那些一键生成图片的软件和复杂的工作流又到底有什么区别其实互联网上关于 AI 绘图的教程浩如烟海但大多要么过于碎片化只教你抄作业要么过于晦涩让人望而却步。为此我特意整理了这样一篇教程来向你分享。AI绘图现在到底有多强当我们谈论 AI 绘图时如果你对它的印象还停留在三四年前那些画风诡异、手指错乱的抽象画作上那你可能太低估了这项技术进化的速度。如今AI 生成能力早已跨越了“娱乐”的边界正在重塑视觉生产的每一个环节。如果说过去我们只是把它当作一个生成随机盲盒的“玩具”那么现在它已经切切实实地成为了服务于设计、电商、科研等多个产业的“生产力工具”。1. 无中生有打破物理限制最基础也最震撼的能力依然是“无中生有”的文生图Text-to-Image。这是真正意义上的“所想即所得”。你只需要用自然语言描述一个不存在的场景比如“赛博朋克风格的故宫”或者“印象派笔触下的火锅宴”AI 就能在几秒钟内将其具象化。现在的顶尖模型如 nano-banana、即梦、Wan或者 Midjourney其生成的图像在光影逻辑、物理材质甚至微小的皮肤纹理上已经达到了照片级的逼真度。这不再仅仅是绘画而是一种“没有相机的摄影”它打破了现实拍摄的物理限制让创意的落地成本无限趋近于零。Z-image-Turbo样图2. 有的放矢从不可控到可控然而如果 AI 仅止步于此它永远无法真正接入工业级的生产管线。为什么因为语言在描述画面细节时往往是苍白且模糊的。我们很难通过一段文字精确控制一个杯子把手的弯曲角度或者模特眼神的微小偏转。“不可控”曾是专业人士对 AI 最大的顾虑。对于设计师和画师来说他们需要的是精准的表达——基于已有的草图或参考图通过更直观的手段去控制每一个像素的细节。因此AI 进化的第二阶段便在于“有的放矢”的图生图与可控性Image-to-Image Control。试想一下你只需要在纸上随手涂鸦几笔潦草的线条或者画一个粗糙的火柴人构图AI 就能识别你的意图将其渲染成一张精美的厚涂插画或建筑效果图。草图转绘这就是“图生图”与结构控制的魔力。它并没有剥夺人类的创造力而是成为了最高效的“渲染引擎”将人类从繁琐的铺色和细节刻画中解放出来让我们能专注于构图与核心创意的打磨。3. 商业落地与全能进化随着控制精度的进一步提升AI 开始深度介入垂直行业的商业落地其中最典型的就是虚拟试衣与电商应用。在过去拍摄一组服装广告需要协调模特、摄影师、灯光师以及昂贵的影棚租赁而现在AI 能够通过“万物迁移”与重绘技术将一件衣服完美地“穿”在虚拟模特身上甚至可以随意切换模特的姿态、肤色以及背景环境。这不仅带来了效率的百倍提升更实现了商业成本的断崖式下降。万物迁移与ConrolNet的实际应用效果此外风格转绘与漫画绘制能力的成熟标志着 AI 开始具备了“审美统一性”和“叙事能力”。我们不仅可以将一张普通的自拍瞬间转化为吉卜力风格的卡通形象更能够利用 AI 保持角色面部特征的一致性从而连续生成多格分镜绘制出连贯的漫画故事。从单张图片的惊艳到成套内容的输出AI 正在从一个只会画画的“工具人”进化为能够理解业务需求、输出标准化资产的“全能创意总监”。风格转绘左与漫画绘制右最后原生文字渲染能力的突破为 AI 的应用补上了最后一块拼图。过去 AI 最不擅长处理画面中的字符总是生成一堆乱码。而现在像 Z-Image、nano-banana pro 等模型已经具备了强大的文字理解与生成能力。它们不仅能完美融合画面与文字甚至被用户直接用来生成电影海报、带有对白的四格漫画乃至复杂的项目架构图和科研图表。这意味着 AI 终于跨越了“纯图像”的限制开始向图文混排的综合平面设计领域发起冲击。Nano Banana Pro生成的海报、漫画与架构图左、中Z-image-Turbo生成的海报右AI绘图的发展历程从“模仿”到“扩散”要理解现在的 AI 为何如此强大我们得把时间轴稍微拉长一点。其实 AI 绘图的发展历程并不短它并非一夜之间就学会了创作而是经历了一个从“机械模仿”到“深刻理解”的漫长跨越。第一阶段GAN 时代在早期的 AI 绘画时代大约 2014 年左右生成对抗网络GAN占据了统治地位。那时的 AI 就像是一个处于“左右互搏”状态的偏科天才它的内部有一个负责造假的“生成器”和一个负责找茬的“判别器”两者在不断的博弈中进化通过这种方式训练出一个能够近乎以假乱真的图片生成模型。GAN原理图但这个时期的 AI 有一个巨大的局限性——它是“照葫芦画瓢”的极致却没有任何逻辑理解能力。为什么这么说因为当时的 GAN 模型通常是高度垂直化的如果你喂给它一万张猫的图片它能生成足以乱真的猫咪如果你喂给它一万张自行车的照片它能生成逼真的自行车。但这种生成是割裂的。那时的我们想要生成图片并不是像现在这样通过聊天说“画一个在骑自行车的猫”而是更像在做单选题通过输入参数或选择标签你只能告诉 AI “给我一只猫”或者“给我一辆车”。你无法要求它把这两个毫不相关的概念融合在一起。这就导致了一个根本性的问题它不懂“语义组合”。它只是在机械地拟合像素的概率分布。如果你非要尝试让当时的 AI 去处理“猫骑车”这种复杂概念这几乎是不可能的任务。因为在它的世界里“猫”是一堆毛茸茸的像素规律“自行车”是另一堆金属质感的像素规律它不知道两者之间存在什么物理联系更无法理解“骑”这个动作的含义。强行生成的后果往往是将猫的毛发纹理生硬地贴在车轮上产出令人啼笑皆非的“怪兽”。第二阶段CLIP 的出现真正的转折点发生在人工智能终于打通了“视觉”与“语言”之间的壁垒。这就是 OpenAI 发布 CLIP 模型带来的革命。在此之前计算机眼里的世界是分裂的计算机视觉看图和自然语言处理读文是两个相对独立的领域。模型知道“Cat”这个词的含义也识别得出“猫”的图像特征但无法直接将两者联系起来。而 CLIP 做了一件极其简单却伟大的事它阅读了互联网上数亿对图片和文本建立了一种数学上的映射关系。简单来说它学会了理解一张图片和一段文字描述之间的关联。它能够将人类的自然语言翻译成计算机所能读懂的视觉语言从而让模型知道它正在生成的内容到底“是不是”我们要的东西。️ CLIP 就像一个拿着地图的向导当我们输入“一只骑自行车的猫”时模型能够实时计算出当前的画面是否符合这段文字描述并指导生成的方向。它能不断修正后续生成模型的路径“不对你画的那是猫毛贴在轮子上了不像这句话描述的样子重画”这种能力的引入让 AI 具备了真正的语义理解能力。这为后续能够通过自然语言精准控制 AI 绘图奠定了基础。第三阶段扩散模型时代在 CLIP 诞生的同期另一种图像生成技术也在悄然进化。即迎来了我们如今的主角——扩散模型Diffusion ModelDM的登场它彻底改变了游戏规则。那么扩散模型到底是怎么运作的在训练阶段我们做的事情是“破坏”把一张清晰的图片一步步地添加高斯噪声直到它变成一张完全看不出内容的“雪花图”前向扩散过程。而模型需要学会的就是这个过程的“逆操作”——即如何从一张噪点图中一步步把刚才添加的噪声预测出来并减去从而还原回原本的清晰图片反向扩散过程。到了真正的生成推理阶段其实就是重演这个“反向过程”。我们会随机拿一张全是噪点的“雪花图”给模型让它运用学会的“去噪能力”开始工作。Diffusion Modle的降噪过程这里有一个关键点这个去噪过程并非一蹴而就而是多步迭代的。模型会在数十次甚至上百次的循环中一点点去除画面中的杂质。如果我们在扩散模型基础上引入前文提到的 CLIP 模型那么在每一次去噪时 它就会像一位拿着设计图的监工不断地告诉模型“我们要画的是‘一只猫’不要偏离方向。”你可以把这个过程形象地理解为“雕刻石膏 ”最开始的那张全噪点图就是一块未经打磨、看不出任何轮廓的粗糙石膏。而扩散模型则是那位手持刻刀的雕刻家。它根据我们的指令提示词和对目标的描述一步一步地去除掉去噪那些不需要的部位噪声。随着噪声被一点点剥离原本混沌的石膏中逐渐显露出轮廓、光影和细节最终保留下来的就是我们心中所想的目标作品。这种“步步为营”的生成方式正是 AI 能够画出极致细节的关键。 GAN vs 扩散模型读到这里你可能会困惑GAN 一次就能生成图片速度极快而扩散模型要像雕刻一样“一步一步”去噪计算量大且速度慢。为什么这种看似“笨重”的方法反而淘汰了 GAN答案就在于四个字慢工出细活。1. 多样化的细节学习拒绝“偏科” GAN 最大的软肋在于它非常“懒”。在训练中一旦 GAN 发现画某种特定的脸比如金发碧眼最容易骗过判别器它就会疯狂地只画这一种脸而忽略掉黑发、卷发等其他可能性这在学术上被称为“模式坍塌”。 而扩散模型是通过去噪来还原数据分布。它无法偷懒必须学会处理各种各样的噪声情况这迫使它老老实实地学习所有的图像特征。因此扩散模型生成的图片多样性Diversity极高无论是极简主义还是繁复的巴洛克风格它都能驾驭。2. 极高的训练稳定性拒绝“内耗” 还记得 GAN 是“生成器”和“判别器”的博弈吗这在数学上极其难达到平衡一方太强另一方就学不到东西导致训练经常失败。 而扩散模型的训练目标非常单纯且脚踏实地“准确预测当前画面中的噪声是多少”。 为什么说这很单纯 因为在训练时的前向过程中噪声是我们亲手加进去的这是一个有标准答案的数学题而不是一个动态变化的博弈游戏。这种稳定的训练特性让我们可以放心地把模型做大、把数据量加倍从而造就了像 Stable Diffusion 这样拥有数十亿参数的超级模型。3. 精细度的降维打击拒绝“一锤子买卖” 因为 GAN 是一次性成图如果这一笔画歪了就没有修正的机会。而扩散模型的“雕刻”过程是迭代的。这一步去噪没去干净没关系下一步继续修。这种反复打磨的机制让 AI 能够处理极其复杂的纹理和光影实现了画质上的飞跃。你可以这样理解GAN 像是一个才华横溢但情绪不稳定的天才画家而扩散模型则是一个基本功扎实、耐心极致的工匠大师。在算力逐渐升级且追求极致生成质量的今天大师最终战胜了天才。AI绘图的基本原理基于Stable Diffusion的系统梳理既然你已经明白了“扩散”和“去噪”的宏观逻辑——即“像雕刻石膏一样从噪声中去除杂质还原图像”。那么 Stable Diffusion (SD) 这个改变世界的模型究竟是如何把这个理论变成现实的实际上SD 并没有推翻扩散模型Diffusion Model而是站在巨人的肩膀上进行了一次天才般的架构重组。Stable Diffusion的原理图这是 SD 的官方原理图。虽然它看起来密密麻麻全是箭头但请别被吓退。它其实仅仅包含了三个分工明确的“职能部门”。如果你玩过 ComfyUI或者哪怕只是听说过它等看完这个章节我打赌你会发现这张原理图的逻辑出奇地熟悉。如果要用一句话概括 SD 的核心机制那就是在潜空间Latent Space中利用 CLIP 提取的语义指令指挥 U-Net 网络一步步预测并剔除噪声最后解码成我们看到的图片。比起传统的扩散模型SD 最核心的创新点就在于引入了潜空间。接下来我们拆解这三个关键步骤。1. 为什么要进入“潜空间”你可能会好奇我们明明已经有了扩散模型为什么还引入“潜空间”这个概念它到底带来了什么改变其实扩散模型虽然已经有了很不错的效果但有个致命缺点计算成本太高一张 的图片需要在像素级别上进行扩散计算量巨大。在 SD 出现之前绝大多数扩散模型是直接在像素空间Pixel Space上“干活”的。试想一下一张 的高清图片包含约 78 万个像素点每个点还有 RGB 三个通道。如果让 AI 直接对这就 200 多万个数据点进行几百轮的去噪计算算力消耗简直是天文数字这也是早期扩散模型难以普及的根本原因。Stable Diffusion 的聪明之处在于它认为图片中大量的像素细节比如平滑的蓝天、纯色的背景在计算上是冗余的。于是它引入了 VAE 来进行“降维打击”。VAE 包含一个编码器和一个解码器在开始画画前编码器先把巨大的像素图片压缩成一个极小的潜空间向量Latent Vector其大小仅为原图的 1/64在 SD v1.5 中一张 的图会被压缩成 的张量而在画完之后解码器再负责把这个“压缩包”解压回高清图片。这就是 SD 全称 Latent Diffusion Model (LDM) 中“Latent”的含义也是它能跑进消费级显卡的关键。你可以清晰的在上面的原理图中看到左侧红色区域代表原本的像素空间输入和输出的图像都在这个空间当中而中间复杂的处理过程都在绿色区域所代表的潜空间中进行的。如果你并不是很理解潜空间这个概念你可以认为SD是把原先512x512的图像压缩到一个数据空间中这个数据的量可能只有64×64在这个数据空间里进行之前扩散模型的推理过程最后再解压回原本尺寸的图像。而VAE就是负责压缩和解压的模块。这样计算量减少了约16倍大大降低了它的计算效率。2. CLIP 是如何“听懂人话”的解决了“画得快”的问题接下来要解决“画得准”的问题。我们在上一节提到了 CLIP 是“翻译官”从宏观上来讲这样理解完全没问题。不过在 SD 的内部流程中它其实更像是一个精准的指令发送器。前面我们在讨论扩散模型的时候提到它生成图像的过程是一步一步接力生成的在这里我们只要明确一下CLIP是把翻译好的指令发送给了生成图片的每一步就可以了。这个过程在原理图中体现的可能并不是很明显你可以认为右侧的“条件”Condition中的Text部分到达特定领域编码器后被转化并发送到各个U-net的降噪步骤过程中就是Clip的过程。具体来讲就是当你输入“一只骑自行车的猫”这句提示词时CLIP 的文本编码器Text Encoder会立即开始工作。它首先将这些文字切分成计算机能读懂的 Token然后将它们转化为一个高维的语义向量Embedding。这个向量不仅仅包含“猫”这个单词的字面意思还深度编码了“自行车”、“骑自行车”等上下文的关联信息。这个富含语义的向量随后会作为核心指令Condition被注入到图像生成的每一个环节中。3. Stable Diffusion 的核心引擎U-Net 与采样前两步我们准备好了“压缩后的画布”潜空间和“翻译好的指令”CLIP向量现在终于到了最关键的作画环节。在 SD 中承担“画师”角色的核心组件就是 U-Net。1. U-Net 与交叉注意力U-Net 的名字来源于它那像字母“U”一样的网络结构。在推理生成阶段SD 会进行几十次迭代Step每一次迭代其实都是在调用 U-Net。这就是它的原理图。其实你并不需要了解这张图。你只需要知道U-Net 的工作非常单纯就是我们前面提到过的预测噪声。U-Net原理图U-Net 的工作非常单纯且枯燥盯着当前的画面找出哪里是噪声并计算出该减去多少。但是一个核心问题出现了U-Net 面对一团乱糟糟的噪点它怎么知道该把这些噪点还原成“猫”还是“狗”聪明的你一定会想到我们提到了很多次的CLIP模型。还记得 CLIP 生成的那些语义向量Condition吗它们并不是在开始时喊一嗓子就完了而是被注入到了 U-Net 的每一次运算中。这个注入的过程就是大名鼎鼎的交叉注意力机制Cross-Attention。这是 SD 架构有别于前面扩散模型在U-Net部分的特殊机制。现在再回看那张SD的原理图时你是否注意到绿色潜空间区域中央包含 QKV 的Denosing U-Net其实这就是一步降噪过程而更左面代表更多的降噪步数Denoisng Step。我们前面讲到CLIP的指令被发送到每一个U-Net内而打开一个U-Net你可以看到里面每个QKV的框都被注入了一个指令这就是我们所说的交叉注意力机制了。在 U-Net 进行去噪运算的每一层它都会通过 Cross-Attention 机制“看”一眼 CLIP 传过来的文本向量。具体来说其工作原理包含三个核心部件在原理图中标记为 Q、K、V。这其实源自 Transformer 架构的术语但在 SD 里它们的身份非常明确Q (Query查询)来自 U-Net 当前在处理的图像。 这是当前正在被 U-Net 处理的潜空间图像特征。你可以把它想象成画面在问“我现在长这样这一块区域我该画点什么”K (Key键) V (Value值)来自 CLIP 外部的文本。 这两者都是由我们的提示词比如“一只橘猫”转化而来的语义向量翻译的结果。K 就像是文本的“索引标签”V 就像是文本的“具体内容”。U-Net 中的图像特征 (Q) 会不断地去扫描文本索引 (K)。一旦图像的某个区域比如画面中间发现自己和文本里的“猫”匹配上了它就会把对应的视觉特征 (V) 投影过来融合进当前的噪点图中。这就是为什么文字能精准控制画面的本质用图像的“形”去检索文字的“意”再把“意”填回图像里。一个更直观的类比想象 U-Net 拿着手电筒在画面上扫描Query当它扫到一块原本应该是“猫耳朵”的区域时它会拿着这个区域的特征去 CLIP 的文本数据库里查表Key。一旦匹配成功Attention 命中它就会把文本中关于“毛茸茸、三角形”的具体描述信息Value提取出来投影到画面上。那么为什么 CLIP 的指令要指向 U-Net 里的每一个 QKV 块呢这就涉及到了 U-Net 的结构特性。U-Net 是一个由深到浅的网络浅层网络负责处理细节如毛发的纹理、光影的边缘深层网络负责处理宏观结构如构图、物体的形状。深层网络对应原理图梯形宽的部位浅层网络对应窄的部位。如果你输入“一只长毛猫”这个指令必须同时指导这两个层面在深层它要告诉 U-Net “画出猫的轮廓”在浅层它要告诉 U-Net “画出长长的毛发质感”。因此CLIP 生成的这本“全息操作手册”K 和 V必须被分发到 U-Net 的每一个层级SpatialTransformer 层。这确保了无论 U-Net 里的哪个工人在干活——不管是负责构图的还是负责描边的都能随时查阅这本手册保证生成的内容始终不跑题。2. 采样器的迭代策略如果说 U-Net 是干活的工匠那 采样器Sampler 和 调度器Scheduler 就是指挥施工的包工头组合。U-Net 虽然能预测噪声但它不知道每一步该减去多少噪声降噪强度Denosing Strength也不知道一共要走多少步采样步数Steps。这就需要它们来配合制定策略。你在 Comfy UI 或者 SD WebUI 里常看到的选项如 DPM 2M Karras本质上就是这两者的分工合作Comfy UI 通常分开选择两者而 WebUI 则会将两者合并选择调度器如 Karras负责规划节奏。它根据总步数安排每一步的降噪强度是先快后慢还是匀速进行。采样器如 Euler, DPM负责执行解算。它利用数学公式根据调度器要求的强度计算出具体要减去的数值。它们指挥着 U-Net 在潜空间里进行几十轮的循环预测噪声 减去噪声 得到更清晰的草图。当循环结束一张清晰的“潜空间草图”就此诞生最后只需交还给 VAE 解码器即可还原为高清美图。4. 小结恭喜你现在你已经完全掌握了 Stable Diffusion 的核心生成逻辑。让我们把刚才拆解的零件重新组装起来看看完整的流水线是怎样的对于文生图 (Text-to-Image)而言一切从零开始。我们先在潜空间生成一张纯粹的随机噪声图然后通过 CLIP 把你的提示词翻译成指令最后由采样器包工头指挥 U-Net工匠一步步去除噪声直到原本混沌的画面中浮现出清晰的影像最后经由 VAE 解码变为肉眼可见的图片。对于图生图 (Image-to-Image)其实稍有不同我们不再从零开始。我们先用 VAE编码器 把一张现有的照片压缩进潜空间然后根据你设置的重绘幅度 (Denoising Strength) 给它添加一定量的噪声这一步决定了你是想微调还是大改剩下的过程就和文生图一样——把这些添加的噪声再“雕刻”掉从而得到一张既保留原图神韵又有新变化的图片。通过梳理你会惊喜地发现这个流程其实就是 ComfyUI 默认工作流 的完美复刻Checkpoint 加载加载模型大包通常包含 U-Net、CLIP 和 VAE。CLIP 文本编码把 提示词Prompt变成指令。空 Latent Image准备画布噪声。K采样器这是最忙碌的核心节点我们要在这里挑选采样器、调度器、设置步数和降噪幅度。VAE Decode最后的解压缩把数据变成美图。一个ComfyUI标准的文生图工作流 知识小贴士什么是 Checkpoint我们下载的那几个 G 的 Checkpoint大模型/底模本质上就是一个打包好的工具箱。它里面通常已经内置了训练好的 U-Net核心画师、CLIP翻译官以及 VAE压缩/解压工具。所以只要加载这一个文件你就能拥有画画所需的全套班底。到这里关于 AI 生成图像最核心的原理就介绍完了。当然在这个飞速发展的领域里你肯定还听过许多高频词汇。为了不让这篇教程变得过于晦涩我把它们简单地整理在下面作为你的“进阶词典”LoRA (Low-Rank Adaptation) 滤镜 / 特效贴纸 如果说 Checkpoint 是全能的大画家那 LoRA 就是专门为了画某种特定风格如二次元、水墨风或特定人物如某个动漫角色而打的“补丁”。它体积很小不需要重新训练整个大模型即插即用是目前最主流的微调方式。ControlNet 骨架 / 临摹纸 它解决了 AI “画得不准”的问题。通过提取原图的轮廓、姿态或深度信息ControlNet 能像给 AI 戴上了“手铐”一样强制它必须按照我们指定的姿势或构图来画画。它是让 AI 迈入工业级精准控制的关键技术。Text Embedding (Textual Inversion) 自造词 / 暗号 想象一下如果你想画一只这一款非常特殊的“红蓝相间且戴眼镜的猫”每次都要写几百字的描述很麻烦。Text Embedding 就是把这只猫的特征打包训练成一个特殊的“单词”比如叫 my-cat。以后你只要在提示词里输入这个暗号AI 就能立刻调取对应的形象。补充 AI 视频的爆发如果说图片是潜空间里的一个“点”那么视频就是潜空间里的一条“线”。Sora、Veo、可灵、即梦等视频模型的爆发本质上是在解决“时间的一致性”。难点不在于画出一帧好看的画面而在于让第一帧的“猫”在变成第十帧的时候依然是那只“猫”而不是变成了“狗”或者一团乱码。目前的 ComfyUI 已经可以通过 AnimateDiff 等插件配合 ControlNet实现极其稳定的视频重绘。未来“一个人就是一支动画制作团队”将不再是梦想。工具论我该怎么选择AI生图工具明白了原理我们该如何选择上手的工具首先我们要打破一个误区开源和闭源并没有本质的技术壁垒它们的底层逻辑大多是一样的。 无论是闭源的 Midjourney还是开源的 Stable Diffusion它们依然都遵循着我们在上一章讲的“扩散去噪”原理。它们的根本区别其实在于“封装程度”和“控制权”的不同。这就像是你可以选择直接入住开发商装修好的“精装房”也可以选择从打地基开始自己盖的“自建房”。1. 整合型生图厂商调教好的“精装房”这一类的代表是 Midjourney、集成在 Gemini 中的 Nano-Banana以及国内的 即梦对应的豆包模型等。为什么叫“精装房”因为厂商已经提前帮你把所有的“家具”参数都摆好了把“水电”工作流都接通了。模型与平台的关系通常各家模型会深度集成在自家的生态网站或平台中。例如 Nano-Banana 之于 Gemini即梦之于豆包。你是在用他们的平台调用他们封装好的 API。黑盒体验这是最大的特点。厂商为了保证出图的下限在后台固定了复杂的 Prompt 优化逻辑和采样参数。你只需要输入“一只猫”后台可能会自动帮你优化成“一只可爱的、毛茸茸的、电影级光影的猫”。优势与代价优势是下限极高你很难画出难看的东西且无需昂贵的显卡代价是你失去了控制权。你无法调整它具体用哪个采样器无法精确控制光影的角度甚至同一款模型在不同平台的网页端因为厂商预设参数不同画出来的效果都可能天差地别。2. 开源生态高度自由的“自建房”如果说闭源模型是“精装房”那开源生态以 Stable Diffusion 为核心就是把设计图纸和全套施工队都交到了你手里。在这里所有的组件——U-Net、VAE、CLIP、甚至是一个微小的插件都可以随意更换。但在开源世界里如何操控这些复杂的组件你需要选择合适的“操作系统”前端界面。目前最主流的有两种(1) SD WebUI全能的“单反相机”长什么样 它提供了一个集成的仪表盘。所有的参数步数、采样器、提示词框都像相机上的按钮一样整齐排列你需要什么就调什么。能干什么常规绘图与修图它非常适合单任务操作。比如你要画一个女生或者用“局部重绘Inpaint”修复画面中的一只坏手WebUI 的操作逻辑最符合直觉上手即用所见即所得。插件库WebUI 曾拥有最庞大的插件生态。你可以像给浏览器装插件一样一键安装 ControlNet、Tiled Diffusion高清放大等工具快速赋予 AI 新能力。注随着 ComfyUI 的崛起部分 WebUI 插件的更新频率有所下降但经典插件依然稳健。且虽然 WebUI 也能通过插件使用 ControlNet但很难像 ComfyUI 那样实现多图批量的自动化处理。适合谁适合 80% 的日常绘图需求以及习惯“参数调试”逻辑、追求直观操作的用户。(2) ComfyUI可视化的“编程电路板”如果说 WebUI 是填参数那 ComfyUI 就是连电路。它是目前进阶玩家和商业落地的首选。长什么样 它没有固定的仪表盘而是一张无限大的画布。你需要把 VAE、CLIP、K采样器 像搭积木一样通过一根根连线把它们串起来不仅能看到图像生成的全过程还能看清数据是怎么流动的。到底强在哪定制复杂工作流这是它的杀手锏。在 WebUI 里如果你想“先生成图→检测脸部→修复脸部→扩图→高清放大”往往需要手动分步操作。而在 ComfyUI 里你可以把这些步骤连成一条自动化流水线。这意味着只要跑通一次它就能批量化、全自动地帮你处理海量图片。更高效利用资源它的底层优化极佳显存管理更智能。加载同样的模型ComfyUI 消耗的显存显著少于 WebUI速度也更快。极速的更新迭代响应速度极快。每当有最新的模型如 Flux混元Qwen发布ComfyUI 往往能第一时间更新适配。强大的节点生态ComfyUI 拥有更新频率极高的自定义节点库Custom Nodes能辅助你完成各种匪夷所思的操作。视频与动画生成目前的 AI 视频技术如 AnimateDiff和复杂的风格迁移在 ComfyUI 中配合特定节点能实现最精准的控制这是 WebUI 难以企及的。适合谁 适合想要理解底层原理、搭建自动化生产管线或者进行复杂科研实验的用户。但需注意ComfyUI 的入门门槛远高于 WebUI需要投入一定时间学习节点逻辑。⚠️ 硬件小贴士随着 AI 模型的不断进化尤其是 FLUX 等新一代模型对硬件的要求也水涨船高。如果你想要在本地流畅运行这些前沿模型建议显存至少在 12GB 以上。 并没有显卡讲到这你可能会问“开源虽好但我没有的高端显卡怎么办”这里有一个巨大的误区玩开源模型 必须买显卡。现在的部署方式非常灵活除了本地部署Local还有一种极其强大的云端部署Cloud方式。请注意这里指的不是那种“只有输入框”的套壳网站而是真正的云端容器如 RunningHub, AutoDL, Comfy Cloud, Liblib工作台。这些平台相当于你在云端租了一台按小时计费的高性能电脑。你打开网页看到的就是完整的 ComfyUI 或 WebUI 界面。你可以上传自己训练的 LoRA 模型可以像在本地一样随意连线、安装自定义节点Custom Nodes甚至可以调试 Python 代码。优势你无需为几万元的硬件买单用几块钱一小时的成本就能调用 H100 或 4090 这种顶级显卡来跑你的复杂工作流。计费方式通常灵活按使用时长或显卡型号计费。总结一下选择策略方法论从“抽卡”到“掌控”的三重境界拿到工具只是第一步。无论你是用简单的 Midjourney还是复杂的 ComfyUI决定作品质量的往往不是工具本身而是你的“控制思维”。很多人的困惑在于“提示词到底该怎么写什么情况下我需要去换到ComfyUI什么时候又需要用 ControlNet又在什么极端情况下我得自己去训练模型”我们把这个过程划分为三重境界每一层都为了解决上一层的“能力边界”。第一重境界咒语通神 —— 提示词工程这是所有人的起点也是整合型绘图平台如 Midjourney、即梦和在线生图站用户的核心战场。对于 90% 的日常娱乐、配图需求这一层足够了。注本节主要讨论正面提示词负面提示词通常在进阶控制时才会大量使用。很多人误以为写 Prompt 就是写作文。其实不然AI 并不真的懂人类的语法它懂的是“标签Tags”与画面的关联。为了让你更精准地控制画面我们可以参考阿里云百炼大模型服务平台提供的“提示词公式”。1. 新手入门基础公式如果你是初次尝试 AI 创作或者只是想找找灵感可以使用这个简洁的公式让画面保留更多的想象空间 基础公式 主体 场景 风格主体你想画什么人、动物、物品或想象之物场景在哪画室内外、季节、天气、光线等风格怎么画写实、抽象、二次元等举个栗子提示词25岁中国女孩圆脸看着镜头主体 室外电影级光照场景 优雅的民族服装商业摄影精致的淡妆风格/修饰。2. 进阶玩家高阶公式当你对画面质感、细节丰富度有更高要求时就需要在此基础上做加法。一个工业级的提示词往往包含以下六个维度 进阶公式 主体(及描述) 场景(及描述) 风格 镜头语言 氛围词 细节修饰镜头语言像导演一样思考。景别特写/全景、视角俯视/仰视/航拍决定了画面的冲击力。氛围词界定画面的情绪。是“梦幻”、“孤独”还是“宏伟”细节修饰最后亿点点细节。比如“光源的位置”、“道具搭配”、“高分辨率”等。进阶案例提示词由羊毛毡制成的大熊猫穿着蓝色警服马甲大步奔跑姿态主体细节 动物王国城市街道路灯夜晚场景 毛毡风格皮克斯风格风格 摄影镜头居中构图逆光镜头与光线 奇妙童趣明亮自然氛围 高级滤镜4K细节修饰。3. 随身锦囊提示词“词典”遇到描述瓶颈怎么办建立自己的“关键词库”非常重要。以下是几个关键维度供你参考检索4. 让AI帮你写提示词其实当你明确了自己要画的内容后完全可以把你的想法、目标和上述的提示词公式要求一起“丢”给 LLM大语言模型让它帮你逐步完善。当它调试好一个令你满意的提示词后你就可以直接把它复制到“图片生成”的窗口去出图了。5. “整合型工具”的边界在哪里当你在这个阶段玩了一段时间你一定会撞上一堵墙。这堵墙就是“自然语言的模糊性”。场景 A你想要画“一个眼神向左看、左手拿着红色杯子、右手扶着眼镜的女孩”。结果AI 可能会画成眼神向右或者杯子拿反了。因为语言描述空间关系是非常无力的。场景 B你想要画“皮影戏风格的变形金刚”。结果AI 大概率画不出因为它训练时没见过这种奇怪组合或者它理解的“皮影”和你心中的不一样。结论当你发现“怎么改提示词 AI 都听不懂”或者“构图和动作始终随机不可控”时恭喜你你触碰到了第一层的天花板。你需要进入第二重境界并开始接触 WebUI 或 ComfyUI包括云端版本。当然值得一提的是随着 Nano Banana Pro 等模型智能程度的提升对话式生成的边界也在不断延伸但在精准控制领域它依然无法取代专业工作流。第二重境界积木宗师 —— 模型选择与插件控制这一层是为了解决“画不出特定风格”和“控制不了特定构图”的问题。这也是开源生态相对于“整合型工具”最大的杀手锏。1. 选对“地基”大模型 (Checkpoint)大模型决定了画面的基础世界观。怎么选如果你要画写实人像首选 MajicMix Realistic (麦橘写实) 或 RealVisXL等模型。如果你要画二次元首选 Pony Diffusion V6 XL 等模型。如果你要画通用且高质量的图首选最新的Z-image、 FLUX 系列或者是闭源的Nano Banana Pro。开源模型去哪找C站 (Civitai)全球最大的模型库不仅有模型还有无数用户的返图和参数参考。Huggingface: 很多模型会首发到 Huggingface。魔搭社区绝大多数Huggingface有的模型你都可以在这里找到访问和下载速度快。2. 加上“滤镜”LoRA什么时候引入 当你发现大模型画得很好但“画风”或“人物长相”不对味时。例子大模型画出了很棒的风景但你想把它变成“乐高积木风”或者大模型画出了美女但你想让她长得像“林黛玉”。效果 LoRA 就像是一个轻量级的“风格滤镜”或“人物补丁”。你不需要懂画画只需要下载一个几十 MB 的 LoRA 文件挂载上去AI 瞬间就能学会这种特定的画风。3. 戴上“镣铐”ControlNet什么时候引入 这是商业落地的分水岭。当你对“构图、姿势、线条”有严格要求绝不允许 AI 自由发挥时。例子电商做海报模特的姿势必须完全匹配产品图建筑师做效果图楼的轮廓必须严格对齐 CAD 线稿。效果 ControlNet 让 AI 变成了“填色工具”。OpenPose锁定人物骨架想怎么摆就怎么摆。Canny/Lineart锁定线条线稿直接上色。Depth锁定空间深度保持场景结构不变。4. 其他神兵利器Inpaint局部重绘)画完发现手崩了不需要重画涂抹手部区域让 AI 只重画这一小块。Upscale (高清放大)生成的图只有 1024px 不够清晰用放大脚本让细节指数级增加。第三重境界造物主 —— 训练与微调绝大多数人停留在第二层就足够应对 99% 的工作了。但总有 1% 的极端情况连现有的模型库都满足不了你。这时候你需要自己“炼丹”。1. 什么时候训练 Text Embedding场景你只需要固定一个非常简单的物体或概念且希望文件极小几 KB。比如你家里特定的一个花瓶或者一种特殊的图腾花纹。2. 什么时候训练 LoRA场景这是目前最主流的训练需求。你需要 AI 稳定生成某个特定的人比如你自己、公司老板或者某种特定的产品公司的新款球鞋又或者是一种独创的艺术画风。操作准备 20-50 张高清图片打好标签喂给训练器。几个小时后你就拥有了一个专属的 LoRA以后只要在提示词里调用它AI 就能画出你想要的人或物。3. 什么时候微调 Checkpoint (全量微调)场景这通常是大厂或专业工作室的事。你需要改变 AI 的底层认知或者灌输海量的行业数据比如医疗影像、特殊的工业设计图纸。这对算力和数据量的要求极高普通玩家极少涉足。AI 会淘汰人类吗当我们站在 2025 年的节点回望你会发现 AI 绘图的发展速度快得令人眩晕。从 2022 年 SD v1.5 横空出世时还常常出现“六指琴魔”的笑话到如今 FLUX、Qwen、Nano Banana顶尖模型的神仙打架我们不得不感慨现如今我们正处于一场视觉革命的中心。未来还会发生什么AI 会淘汰人类吗这是每一篇 AI 文章都绕不开的终极追问。看着 AI 一秒钟生成的大片很多画师和设计师感到了前所未有的焦虑“我会失业吗”作为一个熟悉 AI 技术却自认对艺术涉猎不深的观察者我的答案是并不会。在我看来 AI 实际上是一个“能力放大器”。对于没有审美基础的人AI 让他跨过了“手头功夫”的门槛能画出合格的行活而对于有深厚审美和设计功底的人AI 则是最高效的助手帮他省去了铺色、渲染等重复性劳动让他终于能把全部精力集中在创意、构图和故事内核上。正因如此我时常感叹审美的价值从未像今天这样重要。在一个生成一张“中庸且合格”图片的成本无限趋近于零的时代“画得出来”不再稀缺“想得精彩”和“选得准确”才成为了真正的核心竞争力。在一万张由算法生成的、看似完美的图片中到底哪一张才是真正触动人心的到底什么样的设计才是有灵魂的好设计这个极其复杂的决策与博弈过程是 AI 永远无法替代人类的最后堡垒。在这个新的时代AI 是那匹日行千里的良驹它拥有不知疲倦的体力和惊人的速度。但请记住只有你会骑马且只有你知道该去往何方审美与创意这匹马才能带你发现真正的新大陆而不是在原地打转。结语别只站在岸边到这里我们已经一起走完了这趟从“看热闹”到“懂门道”的旅程。我们从 GAN 的模仿讲到了 扩散模型 的雕刻从 WebUI 的仪表盘讲到了 ComfyUI 的电路板从 Prompt 的咒语讲到了 ControlNet 的镣铐。我希望这篇文章能成为你手中的一张地图。在这张地图的指引下你是选择去“快餐店”点一份精美的 AI 套餐还是选择走进“私房菜厨房”自己动手炼丹全看你的兴趣与需求。但最重要的是别只站在岸边看跳下去游起来。去生成你的第一张图吧就现在。一起“点赞”三连↓