AI绘画从入门到进阶：我的创作心路与高效出图经验分享236

亲爱的朋友们，大家好！我是你们的老朋友，一名热爱探索新知、乐于分享的中文知识博主。今天，我想和大家聊聊一个最近火遍全球、让无数人着迷的话题——AI绘画。从最初的好奇尝试，到如今驾轻就熟地创作，我在AI绘画的海洋里摸爬滚打了一段时间，积累了不少实战经验和心得体会。如果你也对AI绘画充满兴趣，却不知道从何入手；如果你已经开始尝试，但总感觉出图效果不如人意，那么这篇文章，就是为你量身打造的“AI绘画宝典”！

我将从AI绘画的基础概念讲起，带你了解各种主流工具，深入剖析Prompt（关键词）的奥秘，分享高效出图的实战技巧，并总结一些我踩过的坑和避坑指南。希望通过我的亲身经历，能帮助你少走弯路，更快地掌握AI绘画的精髓，开启你的数字艺术创作之旅！

一、初探AI绘画：它到底是什么，我们能用它做什么？

AI绘画，顾名思义，就是利用人工智能技术来生成图像。它并非简单的“P图”或“滤镜”，而是通过复杂的算法（如扩散模型Diffusion Model），将我们输入的文字描述（Prompt）转化为视觉作品。这就像一个拥有无尽知识和艺术风格的超级画师，你告诉它你的想法，它就能为你呈现出超乎想象的画面。

它能做什么？

艺术创作：生成各种风格的油画、水彩、国画、赛博朋克、未来主义等艺术作品。
设计辅助：快速生成产品概念图、UI界面原型、广告插画、平面设计素材等。
娱乐与社交：制作个性化头像、表情包、壁纸，甚至根据文字生成短篇漫画。
灵感激发：当你缺乏灵感时，AI可以为你提供大量视觉元素和构图思路。

总之，AI绘画不仅降低了艺术创作的门槛，也极大地拓展了我们视觉表达的可能性。

二、工欲善其事：AI绘画工具的选择与入门

市面上的AI绘画工具层出不穷，各有特色。我的建议是，先从最容易上手的平台开始，逐步深入。

1. 在线平台（新手友好型）

Midjourney：这是我早期接触的工具之一，以其强大的艺术性和易用性著称。通过Discord频道操作，输入Prompt即可出图。它的出图风格非常独特，擅长生成富有美感和氛围感的作品。缺点是付费订阅，且对中文支持有限（需要翻译）。

DALL-E 3（集成在ChatGPT Plus中）： OpenAI的力作，理解Prompt的能力超强，尤其擅长处理复杂场景和文字。可以直接用中文描述，它会自动优化Prompt。缺点也是付费。

Stable Diffusion在线版（如DreamStudio、Civitai）： Stable Diffusion是一个开源模型，因此有很多基于它的在线平台。这些平台通常提供更多参数调节选项，可以更精细地控制出图效果。部分有免费额度。

我的建议：如果你预算充足，想快速体验高质量出图，Midjourney和DALL-E 3是绝佳选择。如果想免费尝试并逐渐深入，可以从Stable Diffusion的在线版本开始。

2. 本地部署（进阶玩家型）

Stable Diffusion WebUI (如Automatic1111或ComfyUI)：这是目前最主流的本地部署方案。它完全免费、功能强大、可高度自定义，拥有海量的模型、插件和LoRA（一种轻量级微调模型）。但对电脑硬件（N卡显存越大越好）有一定要求，安装配置相对复杂。

我的建议：如果你对AI绘画充满热情，希望深入探索其无限可能性，并且拥有符合配置的电脑，那么本地部署Stable Diffusion WebUI绝对是你的最终归宿。我目前的创作重心就在这里，它提供了无与伦比的自由度和控制力。

三、核心秘籍：Prompt工程的艺术与科学

无论是哪个平台，Prompt都是AI绘画的灵魂。好的Prompt能让AI准确理解你的意图，生成理想的画面；而模糊的Prompt则可能让AI“跑偏”。Prompt工程，就是编写、优化Prompt的过程。

1. Prompt的基本构成要素

主体 (Subject)：你想画什么？人、动物、物品、场景？（例：a girl, a cat, a medieval castle）

动作/状态 (Action/State)：主体在做什么？（例：reading a book, jumping, sleeping）

环境/背景 (Environment/Background)：场景在哪里？有什么特色？（例：in a magical forest, on a spaceship, with cherry blossoms）

风格 (Style)：艺术风格是什么？（例：oil painting, watercolor, cyberpunk, anime, photorealistic, cinematic lighting）

构图 (Composition)：视角、景别。（例：close-up, wide shot, full body, bird's eye view）

光影/色彩 (Lighting/Color)：光线效果，整体色调。（例：golden hour, dramatic lighting, vibrant colors, pastel tones）

画质/细节 (Quality/Details)：对画面细节和清晰度的要求。（例：ultra detailed, 8K, masterpice, realistic, sharp focus）

2. 负面关键词（Negative Prompt）：画出你不想要的！

这是一个非常重要的概念！Negative Prompt（负面关键词）是用来告诉AI“不要画什么”的。它能极大提升出图质量，避免常见的“AI通病”，比如多余的肢体、变形的手指、模糊的画面等。

常用Negative Prompt：
`ugly, deformed, disfigured, poor quality, bad anatomy, extra limbs, missing limbs, blurry, out of focus, watermark, text, low resolution, bad hands, bad eyes, lowres, worse quality, jpeg artifacts, easynegative, ng_deepnegative_v1_75t`（后面几个是特定负面embedding的名称，在SD中常用）

3. 权重与强调（Stable Diffusion特有）

在Stable Diffusion中，你可以通过括号和冒号来调整关键词的权重，或通过方括号来降低权重。

`(keyword:1.2)`：提升关键词“keyword”的权重，数字越大权重越高。

`[keyword]`：降低关键词“keyword”的权重。

`(((keyword)))`：连续括号也有提升权重的效果。

这让Prompt有了更多的表达层次，能更精准地控制画面元素的突出程度。

我的经验之谈：Prompt不是越长越好，而是越精准越好！尽可能使用具体的、描述性的词语，而不是空泛的形容词。多去观察别人的优秀Prompt，学习其结构和用词。

四、进阶之路：高效出图的实战技巧

掌握了Prompt的基本原理，接下来就是如何将其转化为高效的实践。

1. 选择合适的模型（Checkpoint）与LoRA

Stable Diffusion之所以强大，很大程度上得益于其丰富的模型生态。

Checkpoint模型：决定了画面的整体风格基调（比如写实、二次元、油画等）。著名的有Chilloutmix、AnythingV5、MajicMix等。选择与你创作意图相符的模型非常关键。

LoRA（Low-Rank Adaptation）：是一种轻量级的微调模型，用于在Checkpoint模型的基础上，增加特定的人物、服装、风格或概念。比如，你可以用一个写实Checkpoint搭配一个特定人物的LoRA，生成该人物的写真；或者搭配一个特定画风的LoRA，让写实照片带上二次元色彩。

哪里找模型和LoRA？我通常会在寻找，那里有海量模型，并且用户分享的Prompt和参数都是极佳的学习资源。

2. 参数设置的艺术

在Stable Diffusion WebUI中，除了Prompt，各种参数的调整也能对出图效果产生巨大影响。

采样方法（Sampler）：不同的采样器有不同的出图风格和速度。常用的有DPM++ 2M Karras、Euler a、DDIM等。我个人偏爱`DPM++ 2M Karras`，出图效果细腻稳定。

迭代步数（Sampling Steps）：步数越多，画面细节越丰富，但也越耗时。通常20-40步就能达到不错的效果，再往上提升不明显。

CFG Scale（提示词相关性）：控制AI对Prompt的服从程度。数值越高，AI越会严格遵循Prompt，但画面可能缺乏创意和细节；数值越低，AI越自由发挥，但可能偏离Prompt。一般建议7-12，可以根据实际情况微调。

Seed（随机种子）：一个数字，控制每次生成图片的随机性。如果你想复现某个图片或基于某个图片进行微调，固定Seed值非常重要。

分辨率：我通常会先用512x768或768x512的小图进行构图和Prompt测试，确定满意后再使用“高清修复”（Hires. fix）或通过图生图（Img2Img）功能放大到更高分辨率。直接生成大图会消耗更多资源，也更容易产生画面瑕疵。

3. 图生图（Img2Img）与局部重绘（Inpaint）的妙用

这两个功能是Stable Diffusion进阶创作的利器。

Img2Img：基于一张现有图片生成新的图片。你可以上传一张草图，或AI生成的不太满意的图，然后配合新的Prompt和参数，让AI在其基础上重新绘制。这对于调整构图、改变风格、修复画面问题非常有效。其中的“重绘幅度（Denoising strength）”参数是关键，数值越高变化越大，越低则越接近原图。

Inpaint：局部重绘，顾名思义，就是在图片指定区域进行修改。比如，你对人物的眼睛、手部不满意，或者想给背景增加一个特定元素，就可以用画笔涂抹目标区域，然后输入Prompt，让AI只修改这部分内容。这个功能简直是“瑕疵修复”和“细节完善”的神器！

五、我的创作流程与避坑指南

结合我的实战经验，我总结了一套相对高效的创作流程：

明确意图：我想画什么？风格是什么？想表达什么情绪？（最好在心里或纸上勾勒一个大概的画面）。

选择基底：根据意图选择合适的Checkpoint模型。

编写Prompt：从主体、动作、环境、风格、光影、细节等多个维度进行详细描述。不要忘了加上负面关键词！

参数初步设定：采样方法、步数、CFG Scale等设置为常用值，分辨率先用512x768或768x512。

批量出图与筛选：尝试生成几张图片，观察效果。调整Prompt或参数，重复生成，直到出现满意的构图和大致效果。

细节优化（LoRA/Inpaint）：如果需要特定人物、服装或在局部进行修改，加载LoRA或使用Inpaint功能。

高清修复/放大：运用Hires. fix或Img2Img将满意的小图放大到更高分辨率。

后期处理：（可选）将AI生成的图片导入Photoshop等工具，进行轻微的色彩调整、锐化、裁剪等，使其更完美。

避坑指南：

不要期望一步到位： AI绘画是一个迭代的过程，很少有Prompt一次性就能生成完美作品。要有耐心，多尝试、多调整。

Prompt并非越复杂越好：过于冗长和复杂的Prompt可能会让AI难以理解核心意图。学会精炼，用最少的词表达最关键的信息。

善用随机性，但也要学会控制： Seed的改变能带来惊喜，但在需要精修时，一定要固定Seed值。

警惕“AI手”和“AI眼”：手和眼睛是AI绘画最容易出错的地方。多使用Negative Prompt，并在Inpaint中重点修复。

多看多学多实践：关注AI绘画社区（如Civitai、Discord频道），学习别人的优秀作品和Prompt，这会让你进步神速。