一、AI作图核心工作流
1. 构思阶段
通过语义解析工具（如DeepSeek R1系列）将创意需求转化为结构化提示词，支持动态推理链生成和跨模态交互。例如输入“非遗皮影戏IP形象”，系统可自动拆解出传统纹样、现代潮玩、3D渲染等关联要素。
2. 草图输入阶段
支持SU白模、手绘线稿等原始素材导入，结合GPT-4等语言模型进行场景描述优化，生成符合Midjourney等工具解析要求的精准提示词。
3. AI生成阶段
采用Stable Diffusion等去噪算法，通过文生图/图生图双模式实现图像生成。典型操作包含：
```python
文生图基础代码框架
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
image = pipe(prompt="赛博朋克城市,霓虹雨夜,悬浮飞船").images[0] 引用[6]提示词结构
```
4. 迭代优化阶段
通过Upscale超分辨率重建、ControlNet控件调整等手段进行细节优化，平均需执行5-6次渲染循环达成目标效果。
5. 成品输出阶段
自动适配网络传播与印刷标准格式，支持批量导出和多平台发布。
二、关键技术支撑
提示词工程：采用[画质词]+[主体描述]+[艺术风格]的三段式结构，结合反向提示词排除干扰元素
多模型协同：如DeepSeek生成提示词+Midjourney渲染+即梦AI风格迁移的组合方案
算法框架：基于GAN的对抗生成与Diffusion Model的去噪架构形成互补
三、实战应用场景
| 场景类型 | 典型案例 | 技术特征 |
|-|||
| 服装设计 | 嘉溢制衣厂AI设计系统 | 款式/色彩标签化快速出图 |
| 建筑设计 | SU白模智能渲染工作流 | GPT-4与Midjourney协同 |
| IP形象设计 | 非遗文化数字衍生品开发 | 多模态知识图谱应用 |
四、工具选择建议
基础工具：Stable Diffusion WebUI（开源社区版）
企业级方案：DeepSeek R1系列（动态推理链支持）
垂直领域：即梦AI（非遗文化适配引擎） + 绘梦动漫生成系统
当前发展趋势显示，AI作图正从辅助工具向全流程自动化演进，2025年重点突破方向包括实时协同编辑、物理引擎融合及行业专用模型研发^[1][5][7]^。建议设计团队建立"人工创意审核+AI批量生成"的新型协作模式，在保持艺术性的同时提升产能效率。
