当AI绘画遇上PPT，三款训练模型实战分享

最近在后台收到不少读者留言,问能不能聊聊AI绘画训练模型的实际应用，正好上周我为了一个分享会，专门做了份PPT，把几个主流模型都跑了一遍，今天就把这份“实战笔记”整理出来，跟大家唠唠。

为什么要在PPT里玩AI绘画？

先说说背景,上个月接了个活儿，要给一家设计公司做内部培训，主题是“AI工具在设计流程中的创新应用”，甲方明确要求：不要干讲理论，要能看到实际效果，最好能现场演示。

这下我就犯难了,纯讲Stable Diffusion、Midjourney的差异？太枯燥，现场现画？网络不稳定风险太大，最后想到个法子：把不同模型的训练过程、关键参数、输出效果，直接做到PPT里，用对比的方式呈现。

结果出乎意料地好,设计师们不仅能直观看到不同模型的“性格差异”，还能通过PPT里的步骤分解，理解训练的逻辑，有几个设计师当场就掏出手机拍照，说“这个对比图太实用了”。

三款模型实战对比

Stable Diffusion：稳扎稳打的“技术派”

我在PPT里给SD的标签是“可控性之王”，为了展示这点，我专门设计了一组实验：

用同一组描述词：“一个穿着汉服的女孩，站在江南水乡的拱桥上，手里拿着油纸伞，细雨朦胧，水墨画风格”。

在SD里,我调整了三个关键参数：

• 采样步数：从20步到50步，明显看到细节的丰富程度变化
• CFG强度：从7到12，画面从“松散写意”到“严谨工整”的转变
• 不同的大模型：用了两个热门的水墨风格模型做对比

PPT里我放了四宫格对比图,每张图下面用最小号的字标注参数，现场有人问：“为什么步数多了反而有时候效果更差？”正好引出下一个知识点：过拟合和“甜点区间”。

个人心得：SD就像单反相机，参数多，上限高，但需要耐心调试，做分享时，不要一股脑扔出所有参数，挑两三个最影响效果的讲透，效果更好。

Midjourney：天马行空的“灵感引擎”

如果说SD是技术流,MJ就是感觉派，PPT里我展示了同样的描述词在MJ v5.2下的表现。

这里有个小技巧：MJ对描述词的结构特别敏感，我做了个对比：

• 简单描述：“水墨画，江南女子”
• 结构化描述：“A Chinese ink painting of a woman in Hanfu, standing on a stone bridge in a water town, soft rain, misty atmosphere, traditional brush strokes, muted colors --ar 3:4 --style raw”

MJ的魔力在于,即使描述词很简略，它也能给出惊艳的构图和氛围，但结构化描述能让它更“听话”，减少随机性。

我在PPT里特意放了MJ的“短板”：手部细节容易崩，然后展示了解决方案：用“--no deformed hands”参数，或者生成后局部重绘。

现场反应：设计师们对MJ的构图能力最感兴趣，有人感慨：“这就像有个不知疲倦的助理，先给你100个草图方向。”

NovelAI：二次元领域的“专业选手”

虽然NAI最初因为二次元内容出圈,但它的模型训练思路很有借鉴意义，我的PPT重点讲了两点：

风格一致性：用同一组角色描述，生成不同场景（教室、神社、樱花树下），角色特征保持稳定，这对做系列插图太重要了。

微调的艺术：NAI的模型往往是在基础模型上，用特定风格的数据集微调出来的，我做了个简单的示意图：基础模型就像白米饭，LORA等微调方法就是不同的配菜，组合出特定风味。

这里我分享了个翻车案例：第一次训练时，喂了太多相似度高的图，结果模型“过拟合”，画什么都像训练图，后来调整了数据集的多样性，加入了不同角度、不同表情的图，效果就好多了。

PPT设计的几个小心机

1. 对比永远比单讲有效：同一主题，三个模型输出，横向一排，观众一眼就能看出风格差异。

2. 参数可视化：把“CFG强度7.5”这种抽象数字，换成温度计式的图示，低中高三档，对应不同画风。

3. 留出“哇哦时刻”：在讲完技术细节后，放一张三个模型生成的、风格迥异但同样精彩的图，配上大字标题：“没有最好的模型，只有最合适的工具”。

4. 二维码延伸阅读：在PPT最后一页放了三个二维码，分别链接到三个模型的详细教程、我的参数预设包、以及一个AI绘画交流群，现场就有三十多人扫码。

一些不吐不快的实话

做这个PPT的过程,也是我自己重新认识这些工具的过程，有几个感悟：

别迷信“最好”的模型：网上总有人争论哪个模型最强，其实就像问“毛笔好还是油画笔好”，看你要画什么，SD适合需要精确控制的商业项目，MJ适合灵感迸发的前期，NAI适合特定风格需求。

训练数据质量决定上限：再好的模型，喂给它垃圾数据，也吐不出好东西，整理训练集时，清晰度、角度多样性、标注准确性，一个都不能马虎。

接受不完美：AI绘画现在还会画错手指、搞乱透视，但在PPT里，我特意放了这些“翻车图”，然后说：“这正是人类设计师的价值所在——我们知道什么是‘对的感觉’。”

下一步想尝试的

最近在琢磨把DALL-E 3的“对话式修改”能力做到PPT里，想象一下：现场观众说“能不能让这个女孩笑得更开心点”，我输入指令，几分钟后新图生成，直接嵌入PPT下一页，这种互动感，比单纯展示静态图强多了。

还有个想法：用AI生成一套统一的视觉元素（图标、边框、色调），贯穿整个PPT，这样既展示了AI的实用性，又让PPT本身成为作品。

最后说两句

有朋友问我：“花这么多时间做这个PPT，值吗？”我觉得值，不是因为甲方付了钱，而是在整理的过程中，很多零散的知识点被串联起来了，教是最好的学，这话一点不假。

AI绘画工具迭代太快,下个月可能又有新模型出来，但底层逻辑——理解模型特性、掌握训练方法、学会灵活应用——这些不会过时，我的PPT可以随时更新图片，但这套方法论框架，能再用上好一阵子。

好了,今天的分享就到这儿，如果你也在用AI工具做创意工作，欢迎在评论区聊聊你的实战心得，咱们下次见！

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