ARTICLE · 1313332
AI 为什么能画图?从底层原理到免费工具,一篇讲透
AI 为什么能画图?从底层原理到免费工具,一篇讲透现在我文章的配图都是AI生成的，感觉真超级棒。如果几年前，有人告诉你，只需要输入一句话，计算机就能在几十秒内生成一张精美的图片，大多数人可能会觉得不可思议。 但现在，这件事已经变得很普通。 无论是公众号封面、产品宣传图、PPT 插画，还是小红书配图，我们都可以借助 AI 完成。 甚至有时候，你很难仅凭肉眼判断一张图片究竟来自真实拍摄，还是 AI 生成（可能自动识别一段话或一张图是不是Ai搞的会是i一个长期研究的方向）。 不过，在使用这些工具时，我一直有几个疑问： AI 究竟是怎么把一句话变成图片的？ 为什么相同的提示词，在不同模型中效果差异很大？ Midjourney、Stable Diffusion、FLUX、即梦这些产品，到底有什么区别？ 如果不想花钱，有没有办法体验高质量 AI 生图？ 最近看了很多资料，这篇文章，我想把这些问题串起来聊一聊。 不需要懂编程，也不需要掌握复杂的数学知识。理解几个核心概念，再掌握一些实用方法，基本就能对 AI 生图建立比较完整的认识。 AIGC，全称是 Artificial Intelligence Generated Content，通常翻译为人工智能生成内容。 简单理解，就是利用人工智能生成文字、图片、音频、视频等内容。 我们熟悉的 用各种agent 写文章、AI 生成图片、AI 视频制作，都属于 AIGC 的应用。 不过，AI 生图并不是最近几年才出现的技术。 早在几十年前，人们就开始尝试利用计算机生成图像。 真正的变化在于，计算机从按照人类编写的规则绘图，逐渐发展到能够学习海量图像中的规律，并根据自然语言生成新的视觉内容。 
如果把这段历史简单划分，大致可以分为六个阶段。 1950s—2013：规则与算法生成 早期计算机艺术主要依赖数学公式、几何规则和程序算法。 计算机可以生成图形，但通常需要人类明确告诉它应该如何绘制。 2014—2019：深度学习生成 GAN、VAE 等技术的发展，让模型开始从数据中学习图像分布。 这一时期，AI 已经能够生成越来越逼真的人脸、物体和艺术图像。 2020—2021：文本与图像开始深度结合 扩散模型、CLIP、DALL·E 等研究和产品的发展，让文字与图像之间的联系变得更加紧密。 用自然语言描述图片，逐渐成为现实。 2022—2023：AI 生图走向大众 Midjourney、Stable Diffusion 等产品和模型受到广泛关注。 尤其是 Stable Diffusion 的开放生态，让普通开发者和创作者也有机会使用、部署和定制图像生成模型。 2024—2025：质量提升与多模态融合 FLUX、GPT Image、Qwen-Image 等模型和产品推动了图像质量、文字渲染、提示词理解和图像编辑能力的发展。 AI 生图逐渐从“生成一张看起来不错的图片”，走向“按照要求完成更具体的视觉任务”。 2026：从图片生成走向视觉创作 到了 2026 年，值得关注的已经不只是生成质量。 多参考图、局部编辑、角色一致性、复杂文字排版，以及与设计工作流的结合，正在成为重要的发展方向。 当然，这并不意味着这些问题已经被彻底解决。不同模型之间的能力差异仍然明显。 回顾这段历史，可以看到一个趋势： AI 生图的重点，正在从“能不能生成”，转向“能不能准确、稳定、可控地生成”。 这是我认为整篇文章最值得理解的部分。 我们先想一个简单的问题： 当你输入“一只橘猫坐在窗边，阳光照进房间”，AI 为什么能生成一张符合描述的图片？ 很多人可能会以为，AI 是从某个庞大的图片数据库里找到一张猫的照片，然后修改一下。 但主流生成模型通常不是这样工作的。 它们在训练过程中学习了大量图像与文字之间的关联，以及图像本身的视觉规律。 生成时，模型利用学到的规律，根据输入条件构建新的图像。 这里可以分成两个过程。 1. 训练阶段：AI 学习什么是猫 想象一下，我们给 AI 看大量猫的图片，并提供相应的文字描述。 模型会逐渐学习： 猫通常有哪些身体结构，耳朵和眼睛是什么形状，毛发具有怎样的纹理，以及“窗边”“阳光”“摄影风格”等描述对应哪些视觉特征。 它并不是像人一样理解一只猫的生活，而是在大量训练数据中学习复杂的统计关系。 当然，真实模型的训练过程远比这个例子复杂，也不一定完全依赖人工标注的图片与文字配对。 2. 生成阶段：从噪声中逐渐形成图像 以常见的扩散模型为例。 我们可以把它理解为一个从混乱逐渐恢复秩序的过程。 想象一张清晰的猫咪照片。 如果不断向图片中加入随机噪声，最终它会变成一张几乎看不出任何内容的杂乱图像。 而扩散生成模型学到的能力，可以帮助它沿着相反的方向工作： 从噪声出发，在文字等条件的引导下，逐步得到符合要求的图像。 
这个过程可以简单理解为： 随机噪声 → 逐步去噪 → 形成轮廓 → 丰富细节 → 最终图片 需要说明的是，这只是理解扩散模型的一种直观方式，并不是所有 AI 生图模型都使用完全相同的机制。 如果把刚才的过程再展开一点，会发现一张图片的生成，通常需要多个模块共同完成。 
以典型的潜空间扩散模型为例，大致包含以下步骤。 第一步：理解提示词 用户输入： “一只橘猫坐在窗边，阳光照进房间。” 模型首先需要把自然语言转换成可以计算的数字表示。 这个过程通常由文本编码器完成。 你可以把它理解为：AI 把文字描述转换成一组能够参与计算的特征。 第二步：初始化随机噪声 模型从随机噪声开始生成。 这也是为什么即使使用相同提示词，多次生成的图片仍然可能不同。 因为初始随机状态可能发生变化。 第三步：在文字条件引导下逐步生成 模型根据文字特征，对噪声表示进行多轮更新。 在这个过程中，画面逐渐形成与描述相符的结构和细节。 第四步：转换成最终图片 在许多潜空间扩散模型中，生成过程发生在一种压缩的图像表示空间里，也就是常说的 Latent Space（潜空间）。 模型完成生成后，再通过 VAE 解码器等组件，将潜在表示转换为可以直接观看的像素图像。 这里需要强调： VAE 是许多潜空间扩散模型的重要组件，但不是所有图像生成架构都必须使用 VAE。 随着技术发展，不同模型在编码、生成和解码方式上可能存在明显差异。 不过，对于普通用户来说，理解一个核心逻辑就足够了： AI 并不是拿着画笔一笔一笔地画，而是在模型学习到的视觉规律和输入条件的共同作用下，生成符合描述的图像。 理解原理之后，我们再来看看实际能用的工具。 这里有一个很容易混淆的问题： Midjourney、Stable Diffusion、Hugging Face、ComfyUI，经常出现在同一份 AI 生图工具推荐清单里。 但实际上，它们并不是同一类东西。 我更倾向于把整个 AI 生图生态分成四个层次。 
1. 商业产品：打开就能用 这类工具面向普通用户，通常不需要理解底层模型，也不需要自己部署环境。 这里我并没有每个产品都用过，大家可以自己体验下
这里需要注意，部分名称同时涉及模型、产品或服务平台，不同入口提供的功能可能不一样。 如果你只是希望快速生成公众号封面、文章插图或者社交媒体配图，我建议先从这一类工具开始。 尤其对于国内用户，中文交互、访问便利性和支付方式，往往比某个模型在榜单上的名次更重要。 2. 基础模型：真正提供生成能力 这一层更接近技术底座。 比较有代表性的模型家族包括： Stable Diffusion FLUX Qwen-Image Hunyuan Image Imagen 当然还有很多，大家可以去社区看看，比如字节的Seedream，它们负责图像生成的核心能力，但不一定都提供同样的使用方式。 有些可以通过在线产品调用，有些开放模型权重，有些主要通过商业服务提供。 另外，开放权重不等于完全开源，也不等于可以不受限制地商用。 例如，FLUX 的不同模型版本就采用不同许可条件，实际使用时需要查看对应版本的授权条款。 3. 模型社区：寻找模型和创作资源 如果你希望进一步了解 AI 生图，会逐渐接触模型社区。 比较值得认识的有：
这些平台的定位并不完全一致，但共同点是为创作者和开发者提供模型、资源或体验入口。 4. 工作流工具：让生成过程更可控 当你不再满足于输入一句话、生成一张图片，就会接触到工作流。 其中比较有代表性的工具是 ComfyUI。 它允许用户通过节点连接模型和处理步骤，构建自己的生成流程。 RunningHub 等平台则提供在线运行工作流的方式。 这类工具更适合希望批量生成、控制人物姿态、保持风格一致，或者组合多种模型能力的用户。 简单来说： 商业产品解决“方便使用”，基础模型提供“生成能力”，模型社区提供“资源生态”，工作流工具解决“深度控制”。 它们并不是互相替代的关系。 不知道你有没有遇到过这种情况： 在某个 AI 生图工具里看到一张非常漂亮的作品，复制了作者的提示词，自己生成的结果却完全不同。 这其实很正常。 因为影响 AI 生图结果的，并不只有提示词。 比如下面这四个风格的小猫： 
我认为主要有五个因素。 第一，模型不同。 不同模型使用的训练数据、架构和训练方法可能不同，因此对画面结构、色彩、审美和文字描述的理解也可能不同。 第二，提示词不同。 即使只修改几个关键词，也可能改变构图、光线和画面风格。 第三，随机种子不同。 在支持随机种子控制的模型中，Seed（这次随机生成从哪个起点开始） 会影响生成过程的随机性。 需要注意，固定 Seed 并不保证跨模型、跨版本或跨运行环境得到完全一致的图片。 第四，生成参数不同。 例如图片比例、分辨率、采样设置和引导强度等，都可能影响结果。 不过，并不是所有商业产品都会向用户开放这些参数。 第五，参考图与控制条件不同。 现在很多生图工具已经支持上传参考图片、指定人物姿态、控制构图或者修改局部区域。 因此，即使文字相同，附加条件不同，也可能生成完全不同的作品。 这也解释了为什么单纯复制一段所谓的“万能提示词”，并不能保证生成效果。 在实际使用过程中，我发现很多人遇到的问题不是模型不够强，而是没有把自己的想法描述清楚。 比如： “帮我生成一张科技感图片。” 这句话并没有错，但给模型留下了太大的发挥空间。 科技感究竟是蓝色的数据中心，还是未来城市？是极简设计，还是复杂的赛博朋克？ 如果我们希望结果更接近预期，就需要把要求说得更具体。 比如这个比较适合新手的提示词框架： 主体 + 场景 + 构图 + 光线 + 风格 + 细节 我们用宇航员作为例子。 
主体：一位身穿白色宇航服的宇航员。 场景：站在月球表面，远处可以看到地球。 构图：中景，略带仰视角度。 光线：明亮的侧光，形成清晰的阴影。 风格：电影感科幻写实摄影。 细节：宇航服具有细致的材质纹理，月球表面有岩石和尘埃。 把它们组合起来，就是一段比较完整的提示词： 一位身穿白色宇航服的宇航员，站在月球表面，远处可以看到地球。中景构图，略带仰视角度，明亮的侧光形成清晰的阴影。电影感科幻写实摄影风格，宇航服具有细致的材质纹理，月球表面有岩石和尘埃。 这通常比简单输入“宇航员在月球上”更容易表达明确的创作意图。 当然，这六个要素并不是固定语法，也不需要每次全部写满。当然如果你用的产品很牛，也一样能出效果。 有时候，一段清晰的自然语言就已经足够。 我还有几个实践建议。 首先，优先描述你真正想要的内容。 比如“画面左侧是一位人物，右侧留出标题空间”，往往比反复强调“高质量、精美、专业”更有用。 其次，不要迷信提示词越长越好。 不同模型对自然语言和关键词的理解能力存在差异。 有些模型更适合完整描述，有些模型在特定场景下更依赖关键词或参数。 最后，学会多轮修改。 第一次生成不满意，不一定需要把整段提示词推翻。 你可以直接要求： “保持人物不变，把背景改成夜晚。” “构图再简洁一点，右侧留白。” “保留整体风格，只调整人物手部。” 随着图像编辑能力的发展，与其每次重新生成，不如逐步修改已有结果，这往往更符合真实的创作过程。 非专业搞技术的可以跳过这部分 当你使用 AI 生图一段时间之后，可能会遇到新的需求。 例如： 想让一组图片保持相同的插画风格。 想让人物按照指定的姿态出现。 或者希望一次生成几十张符合统一要求的产品图。 这时候，仅靠提示词可能不够。 LoRA、ControlNet、ComfyUI，就是三个值得了解的概念。 
LoRA：让模型掌握特定能力 LoRA 是一种参数高效微调技术。 它可以在不完整重新训练整个大模型的情况下，通过训练较少的附加参数，让模型适应特定任务或特征。 在 AI 生图领域，常见用途包括学习特定人物、产品、画风或视觉元素。 比如，你希望生成一系列具有统一画风的插画，就可以考虑使用相应的 LoRA。 不过，LoRA 的效果仍然依赖基础模型、训练数据和训练方法，并不是随便提供几张图片就一定能得到理想效果。 ControlNet：让画面结构更加可控 有时候，我们希望人物严格按照某种姿势站立，或者让生成图片保留参考图中的边缘结构。 ControlNet 可以利用姿态、边缘、深度等条件，对兼容的扩散生成过程施加额外约束。 简单理解： 提示词主要描述“想画什么”，ControlNet 则可以进一步帮助控制“画面如何组织”。 当然，现在也存在其他结构控制和参考图控制技术，ControlNet 不是唯一选择。 ComfyUI：把生成步骤组合起来 ComfyUI 是一个开源的节点式生成工作流工具。 你可以把它想象成一张可以自由连接的流程图。 加载模型、输入提示词、添加 LoRA、设置控制条件、采样生成、放大图片等操作，都可以通过节点组合起来。 它的优势在于灵活、可复用、可扩展。 但相应地，学习成本也会高于普通在线生图工具。 如果用一句话概括： LoRA 主要帮助模型学习特定能力，ControlNet 主要帮助控制生成结构，ComfyUI 则负责把这些能力组织成可执行的工作流。 三者可以配合使用，并不冲突。 讲了这么多技术，最后还是要回到实际使用。 对于普通用户来说，最关心的问题往往是： 有没有不需要购买昂贵显卡，也不用每个月订阅多个工具的方案？ 答案是有，但需要区分不同的使用路线。 
路线一：直接使用在线工具 这是我最推荐新手尝试的方式。 国内可以先了解即梦、通义万相、LiblibAI、魔搭等产品或平台提供的图片生成能力。 比如这个是魔搭的生图，LibibAI我生成了一个图免费积分就快没了😔 
海外则可以关注 Hugging Face Spaces 上的公开演示，以及其他提供试用入口的商业产品。 其中 Hugging Face Spaces 有不少社区开发者制作的模型演示应用。 部分应用可以使用共享 GPU 资源免费体验，但通常存在排队、每日使用配额或功能限制。 对于国内用户，还需要考虑访问是否稳定、是否需要登录，以及实际可用的模型和额度。 因此，这些平台只能用来体验或看看别人都在玩啥。 适合人群：只想快速体验、偶尔制作配图、不愿意研究部署的用户。 路线二：使用云端工作流 如果你希望体验 ComfyUI，又没有合适的本地显卡，可以考虑云端工作流平台。 例如 RunningHub，以及其他提供云端 GPU 和工作流运行环境的服务。 这类方案通常不需要自己配置高性能电脑，可以直接运行预先搭建好的工作流。 优势是使用门槛相对较低，也更容易尝试复杂的生成流程。 限制则是算力可能按时长、积分或任务收费。 因此，这种方式更适合有一定使用频率、希望尝试进阶功能，但暂时不想投入硬件成本的人。 路线三：本地部署 如果你本身具有一定的技术基础，并且有合适的电脑配置，可以尝试本地运行开放权重的图像生成模型。 常见的方式是使用 ComfyUI 等工具，配合兼容的 Stable Diffusion、FLUX 或其他模型。 本地部署的优势是： 不需要每次通过第三方在线平台提交生成任务，可以更灵活地管理模型和工作流，也方便进行批量创作。 不过，它也存在明显门槛。 包括显卡性能、显存、存储空间、模型下载、软件依赖以及后续维护。 更重要的是： 本地运行不代表完全没有成本，开放权重也不代表可以无限制商用。 对于只是偶尔生成几张图片的普通用户来说，专门购买高性能显卡未必划算。 我更建议怎样选择？ 如果你刚开始接触 AI 生图，先使用国内访问方便的在线产品。 如果你已经掌握基本提示词技巧，开始需要控制姿态、统一风格或批量生成，可以进一步研究云端 ComfyUI 工作流。 如果你有长期、高频、可定制的创作需求，再考虑本地部署。 不需要一开始就研究所有技术，也没有必要为了偶尔生成几张配图购买昂贵设备。 先明确自己需要什么，再决定使用哪一种工具。 对于内容创作者来说，真正的需求通常不是“生成一张图片”。 而是完成一整套内容生产任务。 例如： 确定文章主题、设计封面、生成插图、调整尺寸、统一风格，再适配公众号、小红书等不同平台。 AI 生图只是其中一个环节。 回过头来看，AI 生图的发展其实很有意思。 最早，计算机需要人类告诉它每一步应该怎么画。 后来，它开始从大量数据中学习视觉规律。 再后来，我们只需要输入一段自然语言，就能生成过去需要专业技能才能制作的图像。 现在，我们又开始要求它理解更复杂的意图，保持一致性，并且能够反复修改。 从这个角度来看，AI 生图的变化，不只是让制作图片变得更容易。 它正在改变普通人表达创意的方式。 以前，一个人脑海里有想法，但可能因为不会摄影、绘画或者设计，最终只能停留在想象阶段。 现在，很多想法已经可以先通过 AI 变成一个可视化的草稿，再逐步完善。 当图像生成、编辑、排版和自动化能力逐渐结合，AI 才会真正融入日常创作流程。 当然，版权、训练数据来源、人物肖像、商业授权和内容真实性等问题，也会变得越来越重要。 技术能力的提升，并不意味着这些问题会自动消失。 不过，掌握某一个生图工具，并不意味着掌握了视觉创作。 当生成图片越来越容易，包括现在Ai短剧的🔥爆，真正重要的反而可能是：你想表达什么、为什么这样表达，以及如何判断最终的画面是否符合你的目标。 工具降低了技术门槛，但审美、判断和表达能力，仍然需要大家自己积累。 AI 可以帮助我们更容易地把想法变成图片或视频，但真正决定价值的，依然是人背后的想法、创意和来自生活的观察👀。
一、首先AIGC 是什么？AI 生图是怎么发展起来的？
二、AI 究竟是怎么生成图片的？
三、一张 AI 图片生成的背后，究竟有哪些技术？
四、现在有哪些 AI 生图工具？国内外产品怎么选？
产品 | 主要特点 |
|---|---|
即梦 AI | 中文创作体验、图片与视频创作 |
通义万相 | 阿里系视觉生成产品与模型生态 |
腾讯混元 | 腾讯的生成式 AI 模型与相关应用能力 |
Midjourney | 风格化图像与视觉创作 |
Adobe Firefly | 与设计、创意工作流程结合 |
ChatGPT Images | 自然语言生成与多轮图片编辑 |
Gemini | 多模态理解、生成与编辑体验 |
社区 | 可以用来做什么 |
|---|---|
Hugging Face | 查找模型、技术资料和在线演示 |
Civitai | 浏览图像生成模型、LoRA 与社区作品 |
LiblibAI | 国内模型资源、创作社区和在线工具 |
ModelScope 魔搭 | 模型、数据集与应用体验 |
Tensor.Art | 模型分享与在线创作 |
五、为什么同样的提示词，生成的图片却不一样？
六、如何写出更好的 AI 生图提示词？
七、进阶一点：LoRA、ControlNet、ComfyUI 到底是什么？
八、不想花钱，普通人如何低成本使用 AI 生图？
