开源AI绘图工具无需订阅且支持自由定制，适合本地部署与功能扩展。1、Stable Diffusion：通过Hugging Face或GitHub下载WebUI，安装Python环境与依赖，加载SDXL 1.0等模型，在提示词框输入描述并设分辨率与采样步数生成图像；2、Kandinsky 3.0：从官方仓库获取配置与权重，使用PyTorch加载，调用推理脚本输入文本提示并优化负向提示词提升质量；3、DeepFloyd IF：克隆GitHub库，分模块安装Stage 1至3组件，运行文本编码器后逐级生成高清图；4、LCM：下载Stability AI分支模型，配置ONNX Runtime环境，设扩散步数4-8步实现秒级出图；5、InvokeAI：官网获取安装包，运行后启动浏览器控制面板，使用画布工具进行文生图或图生图；6、AUTOMATIC1111 WebUI：克隆GitHub仓库，执行脚本自动安装，将模型放入指定目录，通过标签页使用ControlNet或Lora训练等功能；7、ComfyUI：下载解压后启动网页界面，拖拽节点构建生成流程，连接IP-Adapter等实现风格迁移；8、Diffusers Library：用pip安装transformers与diffusers包，导入Pipeline类加载远程模型，编写脚本
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如果您正在寻找无需支付订阅费用且可自由定制的AI绘图工具，开源引擎是理想选择。这类平台允许用户深入调整模型参数，并可根据特定需求进行功能扩展。以下是当前表现突出的十款开源AI绘图引擎及其使用方法：
一、Stable Diffusion
作为最受欢迎的开源文生图模型之一，Stable Diffusion 提供高度可定制性，支持本地部署和插件扩展，适用于从概念草图到成品图像的生成。
1、访问Hugging Face或GitHub下载Stable Diffusion WebUI版本。
2、根据系统要求安装Python与相关依赖库。
3、加载基础模型（如SDXL 1.0）并启动WebUI界面。
4、在提示词框中输入描述内容，设置分辨率与采样步数后生成图像。
二、Kandinsky 3.0
Kandinsky系列由俄罗斯公司开发，其3.0版本增强了对复杂场景的理解能力，尤其擅长多对象布局与细节控制。
1、通过官方仓库获取Kandinsky 3.0的配置文件与权重数据。
2、使用PyTorch框架加载模型，确保GPU显存不低于8GB。
3、调用推理脚本，输入文本提示并选择输出路径。
4、查看生成结果，可通过调整负向提示词优化画面质量。
三、DeepFloyd IF
该模型采用分阶段生成机制，先生成低分辨率文本嵌入图像，再逐步提升清晰度，特别适合需要高语义准确性的项目。
1、克隆DeepFloyd IF的GitHub代码库。
2、分模块安装Stage 1至Stage 3所需组件。
3、运行文本编码器将输入转换为向量表示。
4、依次执行各阶段生成流程，最终获得高清图像。
四、Latent Consistency Models (LCM)
LCM专注于加速图像生成过程，在保持高质量的同时实现秒级出图，适合实时交互式应用集成。
1、从Stability AI发布的LCM专用分支下载模型文件。
2、配置轻量化推理环境，推荐使用ONNX Runtime。
3、设定扩散步骤为4-8步以实现快速生成。
4、输入简短提示词并测试响应速度与图像一致性。
五、InvokeAI
这是一个基于Stable Diffusion构建的完整创作套件，提供图形化界面和节点式工作流，便于非编程用户操作。
1、访问InvokeAI官网获取一键安装包。
2、运行安装程序并选择默认模型集合。
3、启动本地服务器并通过浏览器进入控制面板。
4、使用画布工具进行图生图编辑或直接输入文字生成新图像。
六、AUTOMATIC1111 WebUI
这是Stable Diffusion最流行的前端界面之一，集成了大量社区开发的功能模块，包括Lora训练与ControlNet控制。
1、从GitHub克隆AUTOMATIC1111的稳定版本仓库。
2、执行启动脚本自动安装必要组件。
3、将自定义模型放入models/Stable-diffusion目录下。
4、通过标签页切换不同功能，如使用“Extras”进行图像放大。
七、ComfyUI
ComfyUI采用可视化节点连接方式管理生成流程，适合高级用户构建复杂处理链路，具有极高的灵活性。
1、下载ComfyUI主程序并解压到指定文件夹。
2、启动服务后通过网页端打开编辑界面。
3、拖拽节点创建从文本编码到去噪再到VAE解码的完整流程。
4、连接自定义节点（如IP-Adapter）以实现参考图风格迁移。
八、Diffusers Library (Hugging Face)
Hugging Face提供的Diffusers库封装了多种主流模型的API接口，方便开发者快速集成到自己的应用程序中。
1、使用pip命令安装transformers与diffusers Python包。
2、导入Stable Diffusion Pipeline类并加载远程模型。
3、编写Python脚本调用pipeline()函数传入提示词。
4、保存返回的PIL图像对象为本地文件。
九、OpenXLab Pavilion
由中国团队推出的OpenXLab平台提供一站式模型体验服务，包含多个国产开源绘图模型的在线运行环境。
1、注册OpenXLab账号并登录Pavilion页面。
2、浏览“图像生成”分类下的可用模型列表。
3、选择目标模型并点击“在线体验”按钮。
4、在弹出的交互窗口输入中文提示词并提交生成请求。
十、Fooocus
该项目简化了Stable Diffusion的操作流程，强调“开箱即用”，通过预设风格模板降低用户学习成本。
1、从GitHub Releases页面下载最新版Fooocus压缩包。
2、解压后运行launch.bat脚本自动配置环境。
3、等待本地服务器启动完成后，浏览器会自动打开界面。
4、在输入框中键入描述，从下拉菜单选择写实摄影或动漫风格等预设选项后生成图像。
