AI绘画软件技术选型：开发者架构对比指南

在AI绘画项目中，技术选型对项目可行性和成本控制影响深远。本文从技术架构角度分析主流AI绘画软件的差异，涵盖本地部署、在线平台和云API方案，为开发者提供选型参考。

一、AI绘画软件技术架构分类

根据技术底座和部署方式，主流AI绘画软件可分为以下几类：

架构类型	代表方案	技术特点	适用场景
开源本地部署	SD WebUI、ComfyUI	完全开源，本地运行，无限制	深度定制、离线使用、隐私敏感
在线SD平台	海艺AI	基于SD架构，云端算力	无显卡用户、快速验证
云API服务	通义万相、Stability AI	标准化API，按调用计费	企业集成、弹性扩展
自研模型	Midjourney、DALL-E 3	闭源模型，效果独特	追求艺术效果

二、功能完整度对比

从开发者视角评估各类方案的功能支持：

方案类型	ControlNet	LoRA	ComfyUI	API
本地SD部署	✓（完整）	✓	✓	本地
在线SD平台	✓（部分支持6种预处理器）	✓	部分支持	少数支持
云API服务	部分	✗	✗	✓
自研模型	✗	✗	✗	部分

三、各方案技术特点

3.1 Stable Diffusion本地部署

Stable Diffusion是开源AI绘画的技术核心。本地部署能获得最大的自由度——使用任何模型、安装任何插件、完全不受平台限制。在隐私敏感、离线使用、深度定制、高频调用等场景下是最优选择。

技术要求：建议RTX 3060以上显卡（至少8GB显存），需配置Python环境和各种依赖。学习曲线相对陡峭，但搭建完成后边际成本极低，长期性价比高。

3.2 在线SD平台

在线SD平台为无显卡用户提供云端SD能力。主流平台，如海艺AI支持：

• ControlNet条件控制：Canny、OpenPose、Depth、Lineart等预处理器
• LoRA风格微调
• 丰富的模型资源（从几万到数十万不等）

适合无GPU环境的开发者快速验证想法，或需要ControlNet等进阶功能但不想本地部署的场景。

3.3 云API服务

通义万相、Stability AI等提供标准化API服务。核心优势在于接口设计标准化、开发文档完整、云服务稳定。适合需要将AI绘画能力集成到业务系统的企业场景。

但在进阶控制（ControlNet、ComfyUI）方面功能有限，API按调用量计费。

3.4 自研模型（Midjourney等）

Midjourney在艺术效果上是目前的标杆水平，生成的图片在艺术感、光影处理方面表现突出。但需要翻墙、通过Discord操作、必须付费。无官方API，适合追求艺术效果且不在乎门槛的场景。

四、ControlNet条件控制实践

ControlNet是实现精准控制的关键技术，以下是各预处理器的使用指南：

# ControlNet预处理器选择

# Canny - 边缘检测
# 适用：保持物体轮廓形状
# 场景：logo还原、建筑轮廓、产品外形
canny_config = {"low_threshold": 100, "high_threshold": 200}

# OpenPose - 姿态检测
# 适用：控制人物姿态动作
# 场景：指定人物站姿、坐姿、手势
# 姿态还原精度通常可达90%以上

# Depth - 深度检测
# 适用：控制空间层次关系
# 场景：前后景分离、空间构图

# Lineart - 线稿提取
# 适用：线稿上色、保持线条
# 场景：漫画上色、插画创作

# IP-Adapter - 风格迁移
# 适用：保持参考图风格
# 场景：风格一致性、品牌视觉统一

# 参数配置示例
control_config = {
    "preprocessor": "openpose",
    "control_weight": 0.8,  # 控制强度 0-1
    "guidance_start": 0.0,
    "guidance_end": 1.0
}

# 提示词配置
prompt = "高质量，精细细节，专业摄影"
negative_prompt = "低质量，模糊，变形"

五、ComfyUI工作流配置

ComfyUI是节点式工作流工具，适合复杂的出图流程：

# ComfyUI基础工作流结构

workflow = {
    "checkpoint_loader": {
        "model": "sd_xl_base_1.0"  # 或其他模型
    },
    "clip_text_encode": {
        "positive": "高质量，精细",
        "negative": "低质量，模糊"
    },
    "ksampler": {
        "steps": 30,      # 采样步数
        "cfg": 7,         # 提示词引导强度
        "sampler": "euler_ancestral"
    },
    "vae_decode": {},
    "save_image": {
        "filename_prefix": "output"
    }
}

# 工作流优势：可复用、可分享、可版本控制

六、技术选型决策

需求场景	推荐方案	技术理由
深度定制，有GPU资源	本地部署SD	完全可控，长期成本低
无显卡，需要ControlNet	在线SD平台	云端算力，功能完整
API集成到业务系统	云API服务	接口标准化，稳定可靠
追求顶级艺术效果	Midjourney	效果标杆

七、FAQ

Q1: 在线平台和本地部署如何选择？

无显卡或使用频率低时，在线平台更经济；有显卡且需要深度定制时，本地部署更合适。

Q2: ControlNet各预处理器如何选择？

Canny适合保持轮廓，OpenPose适合控制姿态，Depth适合控制空间层次，Lineart适合线稿上色。根据具体需求选择。

Q3: 如何保证批量生成的风格一致性？

使用相同模型、固定随机种子、一致参数配置。LoRA微调也能帮助保持特定风格的一致性。

本文基于2026年1月技术现状整理。