Stable Diffusion实战：WebUI+ComfyUI商业出图与AI绘图工作流

这门Stable Diffusion实战课围绕AI绘图从基础到工作流展开，与同样强调AI工具落地应用的AI赋能跨境HR招聘全流程实战课程在"用AI提效"的思路上一脉相承，可作为补充参考；若想进一步拓展AI自动化在内容生产方向的进阶应用，快手短剧AI自动化搬运实操项目也值得一并了解，两者结合能更完整地理解AI工具在商业场景中的实际变现路径。

课程内容简介一套围绕**Stable Diffusion WebUI与ComfyUI两大核心工作流**打造的AI绘图系统实战课程，目前共53节，其中WebUI 34节、ComfyUI 19节，并持续更新AI前沿应用。课程从SD安装部署、模型与VAE、提示词、采样器、文生图、图生图、蒙版重绘等基础知识讲起，逐步深入Checkpoint、LoRA、Embedding、ControlNet、IPAdapter、InstantID、IC-Light及各类插件应用；实战部分覆盖换脸、风格迁移、高清放大、局部重绘、扩图、海报艺术字、艺术二维码、产品融图换背景、证件照、服装模特、人像写真等场景。ComfyUI部分进一步学习节点逻辑与工作流搭建，并通过**人像摄影、产品摄影、人物肖像转绘等商业案例**掌握自动化AI出图流程，适合广告、电商、平面设计、创意绘图及影视后期从业者系统提升AI视觉生产能力。适合学习人群1. AI绘图与Stable Diffusion新手2. 平面、广告及视觉设计师3. 电商美工与产品设计人员4. 摄影、修图及影视后期人员5. 想用AI提升商业出图效率的人学习后的收获1. 掌握WebUI完整AI出图流程2. 学会ComfyUI工作流搭建方法3. 掌握ControlNet、LoRA等核心技术4. 学会人像、电商及产品商业出图5. 建立可复用的AI视觉生产工作流

课程目录

01.01.整合包安装+基础前置_x264.mp4
02.02.文生图-模型和VAE_x264.mp4
03.03.文生图-采样器+调度器+迭代步数_batch.mp4
04.04.文生图-高分辨率修复+其他基础参数_batch.mp4
05.05.文生图-预览区域和总结_batch.mp4
06.06.图生图_batch.mp4
07.07.涂鸦及重绘_batch.mp4
08.08.图生图-蒙版、柔和重绘及批量处理_batch.mp4
09.09.插件-什么是插件_batch.mp4
10.10.插件-安装方式一_batch.mp4
11.11.插件-删除插件及安装方式二_batch.mp4
12.12.插件-安装方式三_batch.mp4
13.13.模型-Checkpoint下载及使用_batch.mp4
14.14.模型-Lora_batch.mp4
15.15.模型-04-3.模型-VAE、Embedding、Hypernetwork_batch.mp4
16.16.提示词权重及插件技巧_batch.mp4
17.17.脚太的安装及使用_batch.mp4
18.18.controlnet的安装及使用_batch.mp4
19.19.controlnet 线性控制_batch.mp4
20.20.controlnet深度和法线_batch.mp4
21.21.controlnet人物姿态_batch.mp4
22.2...

目录顺序不是随便排的

前几节是文生图的基础参数：模型和VAE、采样器与调度器、迭代步数、高分辨率修复。这几节看着琐碎，后面所有实战都踩在这上面。第一次看容易觉得枯燥，直接跳过，等做到换脸或者产品融图的时候，往往又要翻回来补。

WebUI 和 ComfyUI 是两套东西

课程里这两块是分开讲的。WebUI 那部分界面化操作，改参数靠点按钮；ComfyUI 那部分靠节点连成工作流。习惯前者的人一开始会觉得后者绕，但节点逻辑理顺之后，重复出图会省事不少工作流搭好，换张图就能接着跑。

• WebUI 更适合单张出图和局部修改，蒙版重绘、批量处理这类操作比较直观。
• ComfyUI 更适合把流程固定下来，人像摄影、产品摄影这类要反复出图的场景更合适。

模型文件容易记混

Checkpoint、LoRA、VAE、Embedding、Hypernetwork 在目录里拆成了几节，初学时最常见的问题就是把这几个的作用搞混：有的管整体底子，有的只做小范围的风格或人物调整，VAE 更多影响最终色彩。文件放错位置或者漏了 VAE，有时候出图会发灰发糊，看起来像参数没调对，其实是加载的东西不对。

安装类内容建议先过一遍

插件部分连着三节讲了三种安装方式，ControlNet 还要另外装模型。实际操作时可能遇到下载慢、装完界面上不显示的情况，建议先把这几节的安装方式都看完再往下走，别卡在某一种方式上反复试。ControlNet 后面按线性、深度法线、人物姿态分开讲，控制的维度不一样，用之前先想清楚要约束画面的哪一块。

几处容易白跑的地方

• 迭代步数和高分辨率修复没理解就往上调，出一张等很久，效果却未必变好。
• 提示词权重没弄明白，词加了一堆互相打架，画面反而不听指挥。
• 图生图的蒙版边缘没调柔和，重绘区域容易留一圈接痕。

实战章节怎么挑着看

换脸、扩图、艺术二维码、证件照、服装模特这些场景用到的技术点各不相同。如果工作里只用得上其中一两类，可以先挑跟自己岗位相关的那几节做，剩下的当参考翻翻。做电商产品图的通常从产品融图换背景入手，做平面的，海报艺术字、局部重绘更贴近日常的活儿。