【基础+进阶 】AI设计工作流

核心痛点与适用边界

这套资料直面 AI 设计落地中“通用工具难以满足垂直行业规范”的痛点，重点解决设计师如何将 AI 嵌入实际业务工作流的问题。它不泛泛而谈“AI 改变行业”，而是聚焦室内设计、景观建筑等强场景：比如毛坯房出图、室内柜体定制、建筑线稿转效果图、电商主图批量生成等。内容覆盖 ComfyUI、Stable Diffusion（SD）、Midjourney（MJ）、Krita 等主流工具，但所有讲解都围绕“可执行步骤”展开——例如如何用 ComfyUI 搭建 SDXL 线稿控制工作流、如何用 LoRA 训练模型适配特定风格、如何用 XYZ 表批量调参。适合有一定设计软件基础（如 CAD、PS）、了解基本图像生成概念的学习者；若完全未接触过 AI 绘图，建议先补完“入门课程学习方法介绍”和“ChatGPT 基础进入方式”两节，建立术语与操作直觉。

建议学习路径与重点模块

不必按视频编号顺序看，而是按“工具链+场景”双线切入：先集中学 ComfyUI 基础（第 1、5 课），掌握节点逻辑与插件安装，这是后续所有 SD 工作流的地基；再跳至 SD 核心实操（第 64 课文生图、第 90/93 课线稿出图、第 21 课局部修改），这些环节直接对应设计师最常遇到的“改图不准、细节失控”问题；接着选一个自己熟悉的垂直场景深入（如第 31 课室内毛坯实战或第 102 课景观建筑），完整走一遍从线稿到成图的流程；最后用第 83–85 课 LoRA 训练部分，学习如何沉淀自有风格模型。Midjourney 相关章节（第 49、51 课）侧重参数与关键词范式，适合快速出概念图，可与 SD 流程互补。Krita 实时渲染（第 38、43 课）提供轻量替代方案，适合本地性能受限的环境。

学完能独立做什么

完成主线学习后，你可以独立搭建并维护一条从输入线稿（或 CAD 图纸）到输出多风格效果图的自动化工作流，包括：用 ComfyUI 调用 SDXL 模型控制画面结构，通过 LoRA 模型保持品牌/个人风格一致性，借助 XYZ 表系统对比参数效果，甚至将训练好的 LoRA 部署到云端持续使用。在室内场景中，能完成毛坯房到精装的全套出图；在景观/建筑领域，可输出符合审美的初步方案图；在电商方向，能批量生成符合平台规范的主图。关键在于，你不再依赖单张“抽卡式”生成，而是掌握可控、可复用、可迭代的工程化流程。

资料与练习的配合方式

所有视频均为实操录屏，建议边看边复现：准备一台能跑 SD 的电脑（或租用云服务器），安装 ComfyUI 并下载指定模型权重，每看完一节“工作实操”，立即用同类型素材（如自家户型 CAD 图、景观参考图）走一遍流程。重点记录每次参数调整的视觉差异，整理成自己的 XYZ 对比表。LoRA 训练部分需准备 10–20 张高质量参考图，严格按“数据调试→针对性训练→测试模型”三步执行，避免盲目堆数据。Krita 拼贴出图（第 43 课）可作为低算力替代练习，体会“手动控制+AI 生成”混合工作流的逻辑。切忌只看不练——AI 设计工作流的熟练度完全来自重复调试与场景迁移，资料包的价值在于提供可拆解、可对照的工程参照，而非看完即懂的娱乐内容。