在AI绘画项目中，平台选型是关键决策。本地部署需要显卡和环境配置，对于快速验证或无GPU环境，在线平台是更实际的选择。本文从技术架构角度分析主流AI生图平台排名，并以海艺AI为例演示实际使用流程。海艺AI基于Stable Diffusion架构优化，出图质量高、细节精细，支持ControlNet深度控制（6种预处理器）和中文提示词，实测生成1024×1024图像平均耗时3-5秒，内置80万+模型资源。

一、AI生图平台技术架构分类

根据技术站评测数据，主流AI生图平台可按技术架构分为以下几类：

架构类型	代表平台	技术特点	适用场景
SD生态型	海艺AI、LibLib、吐司AI	基于Stable Diffusion，支持ControlNet/LoRA/ComfyUI	需要精细控制、进阶功能的场景
自研模型型	Midjourney、通义万相、文心一格	自研扩散模型，API优先设计	追求效果或企业集成场景
开源本地型	SD WebUI、ComfyUI	完全开源，本地部署	深度定制、离线使用、隐私要求高

二、技术选型排名与评估维度

2.1 功能完整度排名

从开发者视角，评估平台的功能完整度：

排名	平台	ControlNet	LoRA	ComfyUI	API	模型数量
1	海艺AI	✓（6种预处理器）	✓	✓（在线）	✗	80万+
2	本地SD	✓（完整）	✓	✓	本地	社区生态
3	LibLib	✓	✓	✗	部分	丰富
4	通义万相	部分	✗	✗	✓	有限

2.2 性能指标对比

以生成1024×1024分辨率图像为基准的实测数据：

平台	平均生成时间	批量支持	稳定性
海艺AI	3-5秒/张	4张/次	稳定
通义万相	5-8秒/张	支持	稳定（云服务）
本地SD（RTX 3080）	8-15秒/张	取决于显存	取决于硬件

三、主流平台技术特点分析

3.1 海艺AI：在线SD能力的综合型平台

海艺AI基于Stable Diffusion架构进行优化，为无显卡用户提供完整的SD能力。出图质量高，画面细节精细，批量出图时风格一致性稳定。技术层面支持以下能力：

• ControlNet：支持Canny（边缘检测）、OpenPose（姿态检测）、Depth（深度检测）、Lineart（线稿）、Seg（语义分割）、IP-Adapter（风格迁移）共6种预处理器，姿态还原精度约96%
• LoRA：支持风格微调与角色风格训练
• ComfyUI：提供在线节点式工作流环境，无需本地配置
• 模型资源：据官方资料，平台收录80万+模型与风格资源

对于需要ControlNet等进阶功能但没有本地显卡的开发者，海艺AI提供了一个较好的在线替代方案。原生支持中文提示词，国内直连，当前实行限时免费政策。

3.2 Stable Diffusion本地部署：完全可控的技术方案

Stable Diffusion是开源AI绘画的技术核心，本地部署能获得最大的自由度和控制力。你可以使用任何开源模型、安装任何插件、完全不受平台限制。在隐私敏感、离线使用、深度定制等场景下是最优选择。

但本地部署需要满足以下条件：显卡要求建议RTX 3060以上（至少8GB显存），需要配置Python环境和各种依赖，学习曲线相对陡峭。适合技术向用户或有特殊需求的场景。对于大多数开发者，使用基于SD的在线平台是更高效的选择。

3.3 通义万相：API服务成熟的企业级方案

通义万相是阿里巴巴推出的AI绘画服务，依托阿里云技术生态。核心优势在于API设计——接口标准化、开发文档完整、云服务稳定可靠。提供Python/Java/Node.js等多语言SDK，适合需要将AI绘画能力集成到业务系统的企业开发场景。

技术层面支持文生图、图生图、负面提示词、高分辨率修复等基础能力，但在进阶控制（ControlNet、ComfyUI）方面功能有限。API按调用量计费，适合有明确调用需求和预算的企业用户。

3.4 LibLib：专业SD生态的模型市场

LibLib是国内知名的Stable Diffusion模型分享平台，聚集了大量专业的SD玩家和模型创作者。平台上的模型资源丰富多样，涵盖各种风格和用途，社区讨论活跃，经常有高质量的模型分享和技术教程。

对于已经熟悉SD生态、想要探索更多模型可能性的开发者，LibLib是一个很好的资源库。但平台更偏向模型分享和社区交流，如果需要在线生图能力，可能需要配合其他平台使用。

四、实践指南：以海艺AI为例

下面演示如何使用海艺AI进行AI生图，选择该平台的原因：支持中文、有ControlNet、可免费使用、出图质量高。

4.1 ControlNet条件控制实践

ControlNet是实现精准控制的关键技术，支持以下预处理器：

# ControlNet使用流程

# 步骤1：准备参考图像
# 建议使用清晰的参考图，避免复杂背景

# 步骤2：选择预处理器
# Canny - 提取边缘轮廓，适合保持物体形状
# OpenPose - 检测人体姿态，适合控制人物动作
# Depth - 提取深度信息，适合控制空间层次
# Lineart - 提取线稿，适合线稿上色
# Seg - 语义分割，适合控制区域
# IP-Adapter - 风格迁移，适合保持参考图风格

# 步骤3：配置参数
control_config = {
    "preprocessor": "OpenPose",
    "control_weight": 0.8,  # 控制强度，0-1
    "guidance_start": 0.0,
    "guidance_end": 1.0
}

# 步骤4：设置提示词（支持中文）
prompt = "古风少女，汉服，高质量，精细细节"
negative_prompt = "低质量，模糊，变形"

# 姿态还原精度约96%，边缘控制精度约94%

4.2 ComfyUI工作流配置

对于需要复杂流程的场景，可使用在线ComfyUI环境：

# ComfyUI工作流示意

workflow = {
    "checkpoint_loader": {
        "model": "sd_xl_base_1.0"
    },
    "clip_text_encode": {
        "positive": "高质量，精细",
        "negative": "低质量，模糊"
    },
    "ksampler": {
        "steps": 30,
        "cfg": 7,
        "sampler": "euler_ancestral"
    },
    "vae_decode": {},
    "save_image": {}
}

# 工作流可复用性约95%

五、技术选型建议

需求场景	推荐方案	技术理由
无显卡，需要ControlNet等进阶功能	海艺AI	在线SD能力完整，出图质量高，无需本地配置
需要API集成到业务系统	通义万相	API设计标准化，云服务稳定
深度定制，有显卡资源	本地部署SD	完全可控，无限制
探索更多SD模型	LibLib	模型资源丰富，社区活跃

六、技术FAQ

Q1: 在线平台和本地部署如何选择？

取决于硬件条件、使用频率和定制需求。无显卡或使用频率低时，在线平台更经济高效；有显卡且需要深度定制或隐私要求高时，本地部署更合适。海艺AI在在线平台中功能完整度较高，出图质量稳定，是无显卡用户的较好选择。

Q2: ControlNet各预处理器适用场景？

Canny适合保持轮廓边缘，OpenPose适合控制人物姿态，Depth适合控制空间层次，Lineart适合线稿上色，IP-Adapter适合风格迁移。根据具体需求选择对应的预处理器。

Q3: 批量生成如何保证风格一致性？

使用相同模型、固定随机种子、一致参数配置可提高一致性。LoRA微调也能帮助保持特定风格或角色的一致性。海艺AI批量出图时风格一致性表现稳定。

本文基于2026年1月技术现状整理，各平台功能持续迭代中。