零基础快速上手:AI绘画插件本地部署完整指南
2026-02-06 05:14:17作者:邬祺芯Juliet
还在为AI绘画插件复杂的配置流程而烦恼?想要在本地轻松享受AI绘画的魅力?本指南将带你从零开始,在Windows、macOS或Linux系统上完成AI绘画插件的本地部署,无需任何技术背景,跟着步骤走就能轻松搞定!
准备工作:检查你的设备环境
硬件配置要求
在开始之前,先确认你的设备是否满足基本要求:
最低配置(可运行基础功能)
- 显卡:NVIDIA GPU(4GB显存)或AMD GPU(DirectML支持)
- 处理器:四核CPU
- 内存:8GB
- 存储空间:20GB可用空间
推荐配置(流畅体验)
- 显卡:NVIDIA GPU(6GB+显存)
- 处理器:六核及以上CPU
- 内存:16GB+
- 存储空间:50GB+(包含模型文件)
软件准备清单
- Krita绘画软件:下载最新版本(5.2.0或更高)
- AI绘画插件:通过以下命令获取
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kr/krita-ai-diffusion
三步完成本地部署
第一步:安装Krita主程序
无论你使用哪个操作系统,首先需要安装Krita:
- Windows用户:下载exe安装包,安装时记得勾选"添加到PATH"选项
- macOS用户:下载dmg文件并拖入应用程序文件夹
- Linux用户:通过包管理器安装
# Ubuntu/Debian sudo apt install krita # Fedora sudo dnf install krita
第二步:配置AI绘画插件
打开Krita后,按照以下步骤启用插件:
- 点击顶部菜单:工具 > 脚本 > 从文件导入Python插件
- 选择你下载的krita-ai-diffusion文件夹
- 重启Krita让插件生效
- 通过设置 > 面板 > AI Image Generation启用插件面板
第三步:自动配置AI服务器
在插件面板中点击"配置"按钮,选择"自动安装本地服务器"选项。系统会自动:
- 下载并安装ComfyUI核心组件
- 配置必要的ControlNet扩展
- 安装IP-Adapter等辅助工具
- 下载基础模型文件
温馨提示:首次配置可能需要10-15分钟,具体时间取决于你的网络速度。
核心功能快速体验
基础图像生成
让我们从一个简单的例子开始:
- 新建一个画布(建议1024x768像素)
- 在AI Image Generation面板中输入提示词
- 调整生成强度参数
- 点击生成按钮等待结果
小技巧:从简单的描述开始,比如"一只坐在长椅上的猫",然后逐步尝试更复杂的场景。
区域分层生成
想要在特定区域生成特定内容?区域生成功能可以帮你实现:
- 创建多个透明图层
- 使用选区工具定义不同区域
- 为每个区域分配不同的文本描述
- 启用"区域生成"模式并生成图像
姿态控制生成
通过ControlNet的姿势控制功能,你可以精确调整人物姿态:
- 创建简单的人物草图
- 在插件面板中选择"Control"选项卡
- 启用"Pose"控制,上传草图作为参考
- 输入提示词并生成符合特定姿态的图像
常见问题轻松解决
安装失败怎么办?
问题:提示"无法导入模块" 解决方案:
- 确保Python环境变量配置正确
- 重新安装依赖包
- 检查系统权限设置
生成速度太慢?
可能原因:
- 使用了CPU渲染而非GPU加速
- 图像分辨率设置过高
- 模型文件过大
优化建议:
- 确认GPU驱动已正确安装
- 降低生成图像的分辨率
- 选择更轻量的模型
内存不足?
如果遇到内存不足的问题,可以尝试:
- 分批生成图像内容
- 使用最小化模型集
- 关闭不必要的应用程序
进阶使用技巧
自定义模型管理
想要使用自己训练的模型?操作很简单:
- 将模型文件(如.safetensors格式)放置在正确目录
- 重启插件让新模型出现在选择列表中
- 根据模型特性调整生成参数
服务器配置优化
对于有经验的用户,可以手动配置ComfyUI服务器:
- 下载ComfyUI核心文件
- 安装必要的扩展节点
- 在插件设置中选择"连接到现有服务器"
总结与展望
通过本指南,你已经成功在本地部署了AI绘画插件。现在你可以享受:
- 基于文本描述的智能图像生成
- 局部重绘与图像扩展
- 多种ControlNet控制方式
- 灵活的区域分层生成
保持更新:AI绘画技术发展迅速,建议定期更新插件以获得最新功能:
cd krita-ai-diffusion
git pull
AI绘画的世界充满无限可能,从今天开始,让你的创意在数字画布上自由飞翔!如果在安装过程中遇到任何问题,欢迎在评论区交流讨论。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
884
590
暂无简介
Dart
769
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246



