用AI绘画有一段时间了，从一开始的乱试，到后来形成了自己的工作流，效率提升了很多。

刚开始，我就是随便输入提示词，生成什么算什么，一张图要试几十次。后来，我慢慢总结出了一套工作流，从需求分析到最终出图，每一步都有明确的方法，效率提升了好几倍。

本文总结我的AI绘画工作流最佳实践，包括工具选择、提示词管理、生成流程、后期处理、素材管理等环节，以及踩过的坑和效率提升技巧。

一、工具选择

1. 主要工具

我主要用两个工具：

  • Midjourney：出图质量高，艺术感强，适合做概念设计、插画、海报。通过Discord使用，操作简单。
  • Stable Diffusion：开源免费，可控性强，适合做需要精确控制的图。本地部署，可以用ControlNet、LoRA等插件。

两个工具搭配使用，各有分工。Midjourney负责"快和美"，Stable Diffusion负责"准和定制"。

2. 辅助工具

  • 提示词工具：用在线的提示词生成器和翻译工具，辅助写提示词
  • 图片编辑：Photoshop，做后期处理和精修
  • 图片放大：Real-ESRGAN或Topaz Gigapixel，放大图片分辨率
  • 素材管理：Eagle或Billfish，管理生成的图片和参考图
  • 批量处理：用脚本批量重命名、分类、压缩图片

3. 工具选择原则

  • 不要追求工具多，选2-3个主力工具，用熟
  • 工具是手段，不是目的，重要的是出图效果
  • 新工具可以尝试，但不要影响主力工作流
  • 根据需求选择工具，不同的需求用不同的工具

二、需求分析

在开始生成之前，先做需求分析。

1. 明确用途

首先明确图片的用途：

  • 是社交媒体配图？还是产品设计？
  • 是插画？还是照片？
  • 是封面？还是内页插图？
  • 是商用？还是个人用？

不同的用途，对图片的要求不一样。比如，商用图片对版权和分辨率要求高，社交媒体配图对尺寸和风格要求高。

2. 明确风格

明确想要的风格：

  • 写实？插画？动漫？油画？水彩？
  • 明亮？暗黑？清新？复古？
  • 简约？复杂？
  • 参考哪个艺术家或作品的风格？

风格越明确，生成的效果越好。

3. 明确主体和构图

明确图片的主体和构图：

  • 主体是什么？人物？风景？物品？
  • 主体在画面的什么位置？
  • 视角是什么？正面？侧面？俯视？仰视？
  • 光线是什么？自然光？人造光？逆光？顺光？

这些想清楚了，提示词就好写了。

4. 收集参考图

根据需求，收集参考图。

参考图的作用：

  • 明确风格和构图
  • 作为图生图的参考
  • 作为后期处理的参照
  • 帮助沟通需求

我一般会收集5-10张参考图，放在一个文件夹里，生成的时候随时看。

三、提示词管理

提示词是AI绘画的核心。好的提示词，能大幅提升出图效率和质量。

1. 提示词的结构

一个好的提示词，一般包含这些部分：

  • 主体：画面的主要内容（人物、风景、物品等）
  • 环境：背景和场景
  • 风格：艺术风格、媒介、艺术家参考
  • 光线：光照条件和氛围
  • 构图：视角、镜头、画幅
  • 细节：细节描述、质感、氛围
  • 质量词：高质量、高分辨率、细节丰富等

比如：

a young woman reading a book in a coffee shop, 
warm afternoon light, 
watercolor style, soft colors, 
medium shot, shallow depth of field, 
detailed, masterpiece, high quality

2. 提示词模板

我建立了一套提示词模板，按用途分类：

  • 人物肖像模板
  • 风景插画模板
  • 产品设计模板
  • 社交媒体配图模板
  • 封面设计模板

每个模板有固定的结构，每次用的时候，只需要替换主体和细节部分，其他部分可以复用。这样写提示词的速度快了很多，质量也稳定。

3. 提示词库

我建立了一个提示词库，把用过的好的提示词保存下来，分类管理。

  • 按风格分类：写实、插画、动漫、油画等
  • 按用途分类：封面、配图、设计等
  • 按效果分类：光影好的、构图好的、细节好的

每次生成新图，先在提示词库里找类似的，在基础上修改，而不是从零开始写。

4. 负面提示词

负面提示词（Negative Prompt）也很重要，用来指定不想要的东西。

常用的负面提示词：

  • 低质量、模糊、变形
  • 多余的手指、畸形的手
  • 水印、文字、签名
  • 丑陋、恐怖
  • 过度曝光、欠曝光

用好负面提示词，能减少废片率。

四、生成流程

我的生成流程，一般分四步。

第一步：草图生成

先用低分辨率、少步数，快速生成一批草图。

  • 分辨率：512x512或640x640
  • 步数：20-30步
  • 数量：一次生成4-8张
  • 目的：快速探索方向，找到满意的构图和风格

这一步不追求质量，追求的是数量和多样性。多试几个方向，找到感觉。

第二步：方向确定

从草图中，选出1-2张满意的，确定方向。

然后，在这个方向上深入：

  • 优化提示词，增加细节
  • 调整参数（CFG Scale、采样器等）
  • 用图生图，基于满意的草图继续生成
  • 尝试不同的变化

这一步的目标是，得到一张构图、风格、内容都满意的图。

第三步：高清生成

确定方向后，用高分辨率生成最终图。

  • 分辨率：1024x1024或更高
  • 步数：40-50步
  • 用高清修复（Hires. fix）
  • 用更好的采样器（如DPM++ 2M Karras）

这一步追求质量，生成最终的高清图。

第四步：放大和精修

如果需要更高的分辨率，用放大工具放大：

  • Real-ESRGAN：开源免费，效果不错
  • Topaz Gigapixel：商业软件，效果更好
  • Midjourney的Upscale：Midjourney自带的放大

放大后，用Photoshop做精修：

  • 修正AI生成的错误（如多余的手指、变形的脸）
  • 调整色彩和光影
  • 增加细节
  • 添加文字或其他元素

五、效率提升技巧

1. 批量生成

不要一张一张地生成，要批量生成。

  • 一次生成4-8张，从中选最好的
  • 用不同的种子（Seed），生成不同的变化
  • 用批量脚本，一次处理多个提示词

批量生成能大幅提升效率，因为你不用等一张生成完再生成下一张。

2. 复用好的种子

遇到满意的图，保存它的种子（Seed）。

种子是AI生成图片的随机数种子。同样的提示词+同样的种子，会生成同样的图。

保存种子的好处：

  • 可以复现满意的图
  • 可以在基础上做微调
  • 可以生成不同的变化（用变化种子）

我一般会把满意的图的提示词、种子、参数都记录下来，方便以后复用。

3. 用图生图

图生图（Image to Image）是一个强大的功能。

用法：

  • 上传一张参考图，AI基于参考图生成新图
  • 调整重绘幅度（Denoising Strength），控制和参考图的相似度
  • 可以用来：改变风格、改变细节、扩展画面、修复问题

图生图能大幅提升可控性，让AI生成的图更符合你的需求。

4. 用ControlNet

如果用Stable Diffusion，一定要用ControlNet。

ControlNet可以精确控制：

  • 构图（用Depth或Canny）
  • 姿态（用OpenPose）
  • 线条（用Lineart或Scribble）
  • 色彩（用Color）

用ControlNet，你可以先画一个草图，或者找一张参考图，然后让AI按照你的构图和姿态来生成。这比纯文本提示词的可控性强太多了。

5. 建立素材库

建立自己的素材库：

  • 参考图：喜欢的风格、构图、色彩
  • 生成的好图：满意的作品，分类保存
  • 提示词：好用的提示词，分类保存
  • LoRA模型：训练好的风格或角色模型
  • 纹理和笔刷：后期处理用的素材

素材库越丰富，创作效率越高。

六、后期处理

AI生成的图，很少能直接用，一般都需要后期处理。

1. 修正错误

AI生成的图，经常有错误：

  • 人物的手和手指，经常变形或多余
  • 面部细节，有时候不对称或扭曲
  • 文字，经常是乱码
  • 物体的结构，有时候不合理

用Photoshop的修复画笔、仿制图章、液化等工具，修正这些错误。

2. 调整色彩

AI生成的图，色彩有时候不符合需求：

  • 太亮或太暗
  • 饱和度太高或太低
  • 色调不对

用Photoshop的曲线、色阶、色相/饱和度等工具，调整色彩。

3. 增加细节

AI生成的图，有时候细节不够：

  • 纹理不够清晰
  • 边缘不够锐利
  • 氛围不够

可以用PS的叠加纹理、锐化、增加光效等方式，增加细节和氛围。

4. 合成和排版

如果是做设计，还需要：

  • 把AI生成的图和其他元素合成
  • 添加文字
  • 排版
  • 调整整体风格

后期处理是AI绘画工作流中很重要的一环，不能忽视。

七、版权和商用注意事项

AI绘画的版权问题，目前还在争议中。使用的时候要注意：

1. 训练数据的版权

AI模型是用大量图片训练的，这些图片的版权归属不明确。生成的图片，可能和某些已有作品相似。

商用的时候要注意：

  • 不要生成和已有作品太相似的图
  • 不要生成知名IP的角色（如迪士尼角色、动漫角色）
  • 不要生成真实人物的肖像（尤其是公众人物）

2. 生成图片的版权

目前，AI生成的图片，在大多数国家还不被认定为有版权（因为不是人类创作的）。

但不同平台和工具的规定不一样：

  • Midjourney：付费用户可以商用生成的图片
  • Stable Diffusion：开源，生成的图片可以自由使用
  • 其他平台：要看具体的服务条款

商用前，一定要仔细阅读工具的服务条款。

3. 建议

  • 商用前，咨询专业的法律意见
  • 保留生成过程的记录（提示词、参数、种子）
  • 对生成的图做足够的修改，加入人类创作的成分
  • 不要用AI生成的图参加有版权要求的比赛或展览

八、踩过的坑

坑一：盲目追求新模型

AI绘画领域，新模型、新工具层出不穷。我一开始，每次出新模型都要试，结果每个都没学透，效率很低。

后来，我固定了主力模型和工具，用熟了之后，效率提升了很多。

教训： 不要盲目追新，先把主力工具用熟。新模型可以关注，但不要影响主力工作流。

坑二：提示词写得太笼统

刚开始，我写提示词很笼统，比如"一个漂亮的女孩"。结果生成的图，千篇一律，没有特点。

后来，我学会了写详细的提示词，包括主体、环境、风格、光线、构图、细节。生成的图质量提升了很多。

教训： 提示词越详细，生成的图越符合需求。不要怕写长提示词。

坑三：不保存参数

刚开始，生成了满意的图，但没有保存提示词和参数。后来想复现或修改，找不到了。

后来，我养成了保存参数的习惯，每张满意的图，都记录提示词、种子、参数、模型版本。

教训： 一定要保存生成参数，方便复现和修改。

坑四：忽视后期处理

刚开始，我以为AI生成的图就能直接用。后来发现，AI生成的图总有各种小问题，需要后期处理。

现在，我把后期处理作为工作流的必要环节，每张图都要经过PS精修。

教训： AI生成是第一步，后期处理是第二步，两步都做好，才能出好图。

坑五：不分类管理

刚开始，生成的图都存在一个文件夹里，找的时候很麻烦。

后来，我建立了分类管理体系：

  • 按项目分类
  • 按风格分类
  • 按日期分类
  • 用Eagle或Billfish管理，加标签

找图的效率提升了很多。

教训： 素材管理很重要，从一开始就要建立好分类体系。

九、写在最后

AI绘画是一个新领域，工具和方法都在快速发展。我的工作流，也是在不断实践中总结和优化的。

最重要的，不是用什么工具，而是形成自己的工作流。有了稳定的工作流，才能高效地产出高质量的作品。

2022年，AI绘画爆发了。从Midjourney到Stable Diffusion，从DALL-E到NovelAI，新工具层出不穷。很多人担心AI会取代画师，但我觉得，AI是工具，是画笔的延伸。会用AI的画师，会比不会用的画师，效率更高，创造力更强。

最后，用一句话总结："AI绘画的工作流，核心是：明确需求、写好提示词、批量生成、精选方向、高清出图、后期精修。每一步都做好，才能高效产出好作品。"

愿你在AI绘画的世界里，找到自己的工作流，创作出满意的作品。