AI绘图火了两年了，国内国外都出了不少产品。盘点下来，除了
Midjourney 和 Stable Diffusion，其他都是弟弟。

Midjourney 能将你脑中的想象变为视觉盛宴。不仅能画出人物动物风景，还可以驾驭各种风格，简直不要太强大!

本号之前一直在写关于 Midjourney 的文章，但是这里我一定要提一嘴 Stable Diffusion 。

比起 Midjourney ， Stable Diffusion 免费，开源，社区氛围好，插件众多，简直就是赛博菩萨！

下面使用缩写。MJ=Midjourney, SD=Stable Diffusion

MJ 和 SD 有什么区别？

一句话概括，MJ 类似自动相机，SD 就像单反。

MJ 开箱即用，不需要费心什么参数，简单设置就可上手。简单给一段提示词，就能输出非常精美的图片。在我看来，MJ
很适合用在对画面内容精确控制要求不高的场景。比如插画、电商底图、场景图、氛围图等等。也就是说，如果你只需要有一张漂亮的图用来衬托主题，美化设计，MJ
就很合适了。

当然，MJ
也不是没有缺点。比如对图片的精确控制能力不强。另外，MJ不单收费，月费要几十美金（我是不会告诉你万能的淘宝可以解决一切问题的…），而且很多人在国内，就算想打开
MJ 网站都做不到。

SD 呢？先不说操作需要学习，开箱都需要先折腾一番。

因为 SD
是开源软件，自己部署很麻烦。不过现在有热心网友提供懒人包，下载后解压即用，已经很方便了。这里双手合十感谢赛博菩萨-
秋葉aaaki ！

另外，SD 因为是本地运行（当然也有云主机），需要用到本地计算机资源，这个主要是显卡有一定的要求。虽然1060
试过能用，但是出图速度很慢，只适合初期用来学习。最好上30系以上的显卡，而且对显存有很好要求，至少6G起步，越大越好。比如
3060 12G就很合适。如果任性，直接上4090也不是不可以。

这里有个非常需要注意的点，本地运行 SD ，显卡必须购买英伟达（NVIDIA）的显卡，也就是N卡。AMD 和 INTEL的就别买了，不好用不说，还只能运行在
Linux 下面。

好了，显卡买好，电脑装好，SD 也下载好。这就完事了吗？NO NO NO …

要想出完美的图，你还需要去网上寻找合适的模型，然后学习 SD 的操作，最后才能出图。想要熟练掌握 SD，绘出心中所想，没个几十个学时估计够呛。

当然，一切的努力都是有回报的！

SD 非常适合用来搞一些需求明确的东西。比如人物我就是要这个姿势，一分不能差。比如线稿上色，比如特效文字。很多大佬其实是把 SD 当作一个效率更高的
Photoshop，或者 3D软件。

说到这里，不得不提一嘴 SD 的一个非常非常非常非常（抱歉说了这么多非常，不如此不能表达我的敬意）牛X的插件：ControlNet。可以说，没有
ControlNet 之前，SD 完全没法跟 MJ 比。

这里简单介绍一下 ControlNet 。

ControlNet 是一个用于控制 AI 图像生成的插件。ControlNet 允许用户对生成的图像进行精细的控制。

在 ControlNet 出现之前，我们在生成图片时，永远的不知道 AI 能给我们生成什么，只能随机抽卡。

ControlNet 出现之后，我们就能通过插件精准的控制图像，比如：

控制人物的姿态

给线稿让 AI 帮填色

给图片生成线稿

给几个语义定义色块，生成对应的图像内容

…

可以说，学习 SD，有一半的时间就要用来学习如何使用 ControlNet 。不然也就没必要学 SD 了…

随便拿几个 ControlNet 的功能截图来看看。

1）Canny 边缘检测 (Canny edge detection)

Canny 用于识别输入图像的边缘信息。从上传的图片中生成线稿，然后根据关键词来生成与上传图片同样构图的画面。

2）M-LSD （建筑物绘制）

通过分析图片中的线条结构和几何形状，可以构建建筑物的外框，适合建筑、室内设计的朋友使用。

4） OpenPose 姿态检测

通过姿势识别实现对人体动作的精准控制，不仅可以生成单人的姿势，还可以生成多人的姿势。

一句话总结：MJ 简单好用，SD 强力精准。

不管怎么说，目前在 AI
绘图这个领域，MJ
和 SD 是碾压性的存在。

我的建议是，在快速掌握 MJ 之后，就把精力放在 SD 上。

因为 MJ 在使用上其实没什么需要太多学的，更多是需要美学知识，想象力，表达能力，这些能力不管什么 AI绘画工具都用的上，不会浪费。

文章中提到的AI绘画SD和MJ整合包、各种模型插件、提示词、GPT人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

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通过观察和分析别人的工作流，你可以学习到各种节点搭建的技巧和方法。随着理解的深入，你将能够根据自己的需求创新和搭建属于自己的工作流。

希望本文能帮助你有效地提升你的设计效率和创造力。

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