【2025最新】Diffusion 中文入门指南：5个步骤让你从零基础到熟练出图

对于许多初次接触AI绘画的朋友来说，”Diffusion”这个词可能听起来有些技术化和遥远。但实际上，它所代表的生成式AI技术，已经成为驱动当前绝大多数AI绘画工具的核心引擎。理解它的基本运作逻辑，是您从一个单纯的“使用者”蜕变为“创作者”的关键。

本篇指南将摒弃繁杂的理论，通过五个核心步骤，带您走过从安装配置到熟练创作的全过程，让您清晰地了解每一步“为什么”以及“怎么做”。

第一步：搭建你的创作环境——本地部署与云端平台的抉择

开启AI绘画之旅的第一件事，是选择你的“画室”。目前主流的选择有两种：

1. 本地部署 (Local Deployment)：这是对创作掌控力最强的方式。你需要在自己的电脑上安装一套完整的运行环境，其中最流行、社区支持最完善的当属 Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111版)。
   • 优点：完全免费（除电费外），无生成数量限制，可以自由安装任何模型和插件，隐私性高，所有创作数据均在本地。
   • 缺点：对电脑硬件有要求，通常需要一张拥有至少8GB显存的NVIDIA显卡（A卡通过特定配置也能支持，但N卡生态更成熟）。安装和配置过程对新手有一定学习曲线。
   • 建议：如果你的电脑配置达标，且希望长期、深入地探索AI绘画，本地部署是你的不二之G择。网络上有大量“一键安装包”，可以极大地简化初始设置流程。
2. 云端平台 (Cloud Platforms)：如果你不想折腾硬件和配置，或者只是想快速体验，云端平台是绝佳的入口。这些网站已经为你准备好了一切，你只需注册登录，即可开始创作。
   • 优点：对本地硬件无要求，手机、平板、普通电脑都能流畅使用。界面通常更友好，上手快。
   • 缺点：通常有免费额度限制，超出后需要付费。在模型和插件的自由度上低于本地部署，部分高级功能可能需要订阅。
   • 推荐平台：
     • SeaArt.ai：对新手非常友好，免费额度相对慷慨，社区活跃，有大量现成的模型和LoRA可供直接使用。
     • Leonardo.Ai：功能强大，不仅能生成图片，还提供训练自己模型的功能，风格偏向欧美游戏和奇幻艺术。
     • Midjourney：虽然它并非严格的Diffusion WebUI平台，但作为AI绘画的标杆，其独特的艺术风格和高质量的出图效果值得任何爱好者体验。它通过Discord社区进行交互。

第二步：选择你的画笔灵魂——理解与挑选“模型(Model)”

如果说WebUI或云平台是你的画室，那么“模型”就是你画笔的灵魂，它决定了你作品的基础风格和能力上限。

• 什么是模型？ 简单来说，模型是一个经过海量图片数据训练的巨大文件（通常几GB大小）。它学习了这些数据的风格、构图、元素关联性。你输入的提示词，实际上是在引导这个模型，从它所“学习”到的知识库中，组合出你想要的画面。
• 模型的分类与选择：
  • 基座模型 (Base Model)：如官方发布的 SD 1.5、SDXL 1.0。它们是“通才”，知识面广，可塑性强，但没有特别突出的风格。通常作为训练其他模型的基础。
  • 微调模型 (Fine-tuned Model)：这是社区创作的主力。创作者们使用特定风格的数据（如二次元、写实摄影、水墨画等）在基座模型上进行“二次训练”，使其成为擅长特定领域的“专才”。
    • 写实类推荐：ChilloutMix, Realistic Vision
    • 二次元类推荐：Anything 系列, Counterfeit
  • 哪里寻找模型？ Civitai（俗称C站）是目前全球最大、最活跃的AI绘画模型和资源分享社区。你可以在这里找到并下载几乎所有类型的模型、LoRA以及优秀的示例作品与提示词。国内也有如 哩布哩布(LiblibAI) 等优秀的平台可供选择。

第三部：学习沟通的艺术——精通提示词(Prompt)的语法

提示词是人与AI沟通的桥梁。其质量直接决定了出图效果的下限。一个好的提示词结构通常是：

正向提示词 (Positive Prompt)：告诉AI你“想要什么”。

• 结构化书写：建议遵循 画质词 + 主体描述 + 环境与背景 + 风格与艺术家 + 构图与光照 的顺序。
  • 示例：(masterpiece, best quality), 1girl with long silver hair, standing in a magical forest at night, fireflies glowing around, by Makoto Shinkai, cinematic lighting, dynamic angle.
• 质量词缀：masterpiece, best quality, ultra-detailed 等词汇能有效提升画面整体质量。
• 权重语法：使用 (word:1.2) 增加该词汇的权重，或 [word] 降低权重，可以更精细地控制画面元素。

反向提示词 (Negative Prompt)：告诉AI你“不想要什么”。

• 作用：过滤掉模型在训练中可能学到的“坏习惯”，如崩坏的手、多余的肢体、低质量的画面等。
• 通用模板：一套好的反向提示词可以极大改善出图质量。例如：(worst quality, low quality:1.4), bad hands, extra fingers, mutated hands, disfigured, text, watermark, blurry. 你可以在C站等社区找到许多优秀的、可以直接复制使用的反向提示词模板。

第四步：驾驭创作的控制台——核心参数解读

如果提示词是剧本，那么参数就是导演手中的控制面板，它们决定了剧本如何被演绎。

• 采样方法 (Sampler)：AI生成图片的过程，是从一张纯噪声图逐步“去噪”变清晰的过程。采样方法就是“去噪”所遵循的算法。不同的算法会带来细微的风格和速度差异。
  • 新手推荐：Euler a (速度快，富有创意，适合初期探索)、DPM++ 2M Karras (出图稳定，细节好，适合最终出图)。
• 采样步数 (Steps)：即“去噪”的步数。步数太少，画面可能模糊不清；步数太多，效果提升有限且耗时。通常 20-30 步是兼顾速度与质量的甜点区。
• CFG Scale (提示词相关性)：控制AI对你提示词的“遵从度”。数值越低（如4-6），AI越自由发挥，画面可能更有艺术感但偏离你的描述；数值越高（如8-12），AI越严格遵循你的描述，画面更精准但可能略显死板。7 是一个非常通用的起始值。
• 种子 (Seed)：每一张AI图片的生成，都始于一个随机的“种子”值。如果种子设为-1，每次都会生成一张全新的图片。如果你得到一张很满意的图，可以复制它的种子值并固定下来。这样，你就可以在此基础上微调提示词，而画面的主体构图和人物将保持不变，这对于角色一致性和风格探索至关重要。

第五步：迈向自由创作——了解LoRA与ControlNet

当你熟练掌握以上步骤后，可能会遇到新的瓶颈：如何让AI画出特定的人物角色？如何精准控制人物的姿势？这时，你需要了解两个进阶工具：

• LoRA (Low-Rank Adaptation)：可以将其理解为一个外挂的“风格/角色补丁”。它是一个小文件（通常几十到几百MB），加载后能让你的主模型学会画某个特定的角色、服装或画风。这是实现角色一致性的最主流方法。
• ControlNet：这是一个强大的插件，允许你用一张图片（如火柴人姿势图、建筑线稿、景深图）来精确控制生成图像的构图、姿势、轮廓。它将创作的主导权从AI手中进一步交还给你，实现了从“语义引导”到“几何控制”的飞跃。

结语

AI绘画的学习之路，更像是一场充满探索乐趣的实验。不必畏惧繁多的参数和概念，从选择一个你喜欢的云平台或搭建好本地环境开始，挑选一个心仪的模型，然后大胆地去尝试、去修改、去组合你的提示词。每一次点击“生成”，都是一次新的发现。当你能稳定地创作出心中所想的画面时，你已经是一位合格的AI创作者了。