获课：shanxueit.com/6955/ 

我第一次接触AI绘画，是在一个深夜。输入几个简单的词语，屏幕上竟浮现出脑海中构想了许久的画面——那个瞬间，我意识到自己正站在艺术创作的新门槛前。这不是对传统绘画的取代，而是创作可能性的爆炸性扩展。作为一个学习者，我踏上了从好奇到掌握，从模仿到创造的完整旅程。

第一阶段：工具探索——理解AI绘画的语言体系

跨越提示词的迷雾

起初，我被那些神秘的“咒语”困住了——“杰作，最高质量，细节丰富”...效果却时好时坏。直到明白：AI不理解诗意，它理解结构化的视觉语言。

我的学习突破：

• 从模仿优秀提示词开始，拆解它们的结构

• 理解“主体+细节+风格+技术参数”的四要素框架

• 学会视觉词汇的精准翻译：不是“一个伤心的女孩”，而是“低头，眼泪在眼眶打转，光线从侧面照亮半边脸”

参数不是魔法数字

采样步数、引导系数、种子值...这些参数曾让我头疼。通过系统实验，我建立了自己的“参数直觉”：

• 低步数快速探索创意，高步数精细打磨作品

• 引导系数的平衡艺术：太少则松散，太多则死板

• 种子的妙用：固定种子进行微调，获得可控的变体

第二阶段：风格掌握——从模仿到融合的艺术

解构大师风格

我开始了“风格解码”练习：

1. 选择一位喜欢的艺术家（如莫奈、梵高、穆夏）

2. 收集他们的代表作品

3. 用AI复现其风格特征

4. 分析AI理解这个风格的“关键词”

惊奇发现： AI不仅能模仿表面风格，更能捕捉构图逻辑、色彩偏好、笔触气质等深层特征。

创造个人风格签名

真正的突破是风格融合。我开始：

• 混合两种看似不搭的风格（如浮世绘+赛博朋克）

• 将个人摄影的色调倾向融入AI创作

• 用同一套风格参数创作系列作品，形成“视觉连贯性”

这让我意识到：AI时代，艺术家的核心能力不是手绘技巧，而是风格定义与美学把控能力。

第三阶段：工作流构建——从单张作品到系列创作

草图引导：给AI一个方向

最大的误区是把AI当算命先生——输入文字就期待完美作品。我学会了：

• 先用简单草图定义构图

• 用色块标注大致色彩分布

• 分阶段生成：先整体，后局部，再细化

工作流优化： 构思（手绘草图）→ 初稿（AI生成）→ 修改（局部重绘）→ 精修（高分辨率放大）→ 后期（调色微调）

角色与场景的一致性

创作系列作品时，保持角色一致性是难点。我开发了自己的方法：

• 创建“角色模板”：固定面部特征的关键词组合

• 使用LoRA模型训练个人角色库

• 建立场景库和道具库，确保世界观统一

第四阶段：创意深化——让AI成为创作伙伴而非工具

从“生成”到“对话”

我不再单向命令AI，而是建立创作对话：

• 第一轮：宽泛概念（“夏日森林中的精灵”）

• 第二轮：基于结果调整（“更梦幻的光线，翅膀更透明”）

• 第三轮：细节请求（“给精灵加上藤蔓编织的头冠”）

关键领悟： AI的随机性不是缺陷，而是创意催化剂。学会引导而非控制，才能获得意外惊喜。

跨媒介灵感融合

我开始将其他艺术形式的灵感注入AI绘画：

• 听到一首歌，提取其“视觉情绪”作为提示词

• 阅读诗歌，将其意象转化为画面元素

• 观察自然现象（如光线穿过树叶），描述这种光学效果

第五阶段：插画应用——从个人创作到专业输出

儿童绘本的创作实验

我为侄女创作了一本小绘本，学习到：

• 角色在不同场景中保持可识别性的技巧

• 画面叙事节奏的控制

• 适合印刷的色彩模式调整

• 从单幅画到连贯故事的思维转换

商业插图的方向探索

我开始尝试不同商业场景：

• 产品插图：需突出产品、风格匹配品牌调性

• 书籍封面：需传达书籍氛围、留出标题空间

• 社媒配图：需考虑平台尺寸、视觉冲击力、快速阅读性

每个场景都有其特殊要求和限制，这促使我发展出场景适应性创作能力。

第六阶段：副业发展——将热爱转化为可持续实践

找到自己的细分领域

尝试多种方向后，我聚焦于：

• 奇幻角色设计（结合了我对神话和游戏的热爱）

• 复古科幻场景（满足了怀旧与未来的双重想象）

• 个性化肖像定制（结合AI生成与传统绘画技巧）

市场洞察： 最成功的不是“什么都会”，而是在特定领域做到极致。

作品集的力量

我学会了如何展示AI绘画作品：

• 按系列而非单张展示，体现深度思考

• 展示创作过程：从提示词到成品的演变

• 提供风格测试：同一主题的不同风格演绎

• 讲述创作故事：每幅作品背后的灵感和思考

定价与服务的平衡

从免费分享到合理收费，我经历了心理突破：

• 按使用场景定价：个人使用<商业使用<独家授权

• 提供分层服务：快速生成<定制创作<系列开发

• 明确交付标准：文件格式、修改次数、版权范围

重要认知： 收费不是“卖画”，而是为创意时间、美学判断和专业技术收取合理回报。

学习者的持续成长：技术迭代中的自我更新

跟上技术进化的节奏

AI绘画领域每月都有新突破。我的学习策略：

• 关注核心原理而非表面功能：理解模型如何工作，才能灵活应用各种工具

• 建立工具评估框架：新工具出现时，从工作流兼容性、输出质量、学习成本三个维度评估

• 选择性深度使用：不追逐每个新工具，而是选择2-3个深度掌握

构建个人知识库

我建立了自己的AI绘画知识体系：

• 提示词库（分类整理有效组合）

• 风格档案（记录成功的风格参数）

• 失败案例库（分析问题原因，避免重复错误）

• 灵感源泉（跨领域灵感记录）

艺术与技术的平衡：在算法时代守护创作初心

AI是画笔，不是画家

最重要的学习收获：AI不会替代艺术家，只会替代不会使用AI的艺术家。技术再强大，也无法替代：

• 独特的审美眼光

• 深刻的情感体验

• 文化的深度理解

• 人性的温暖表达

保持手绘的练习

我坚持每周手绘练习，因为：

• 手眼协调的训练无法被替代

• 传统技巧加深对构图、色彩、光影的理解

• 手绘的“不完美”带来独特的艺术质感

• 保持多种表达方式的灵活性

给AI绘画学习者的真诚建议

学习路径建议

1. 从玩开始：先享受创作乐趣，再系统学习

2. 深度而非广度：精通一个工具，再扩展其他

3. 项目驱动学习：为具体创作目标学习相关技能

4. 建立反馈循环：分享作品，接受反馈，持续改进

心态调整建议

1. 接受不完美：AI绘画是概率艺术，接受意外结果

2. 享受过程：创作过程的快乐比结果更重要

3. 保持好奇：把每次失败当作学习机会

4. 找到同好：学习社群的交流加速成长

结语：在人与机器的共创中，重新发现自己

这段AI绘画学习旅程，改变了我与创作的关系：

我不再是“不会画画的人”——我成为了能够将想象可视化的人。

我不再害怕技术变革——我学会了与技术共同进化。

我不再局限于单一媒介——我掌握了跨媒介的表达能力。

最珍贵的是，在探索AI绘画可能性的过程中，我重新发现了自己的美学偏好、想象特质和表达渴望。AI没有取代我的创造力，反而像一面镜子，让我更清楚地看见自己内在的视觉想象力。

现在，当我坐在屏幕前开始新的创作时，我不再觉得自己是在“使用工具”，而是在与一个充满可能性的创作伙伴对话。我们一起探索视觉的边界，将无形的思绪转化为可见的世界。

这或许就是AI时代给每个学习者的礼物：技术降低了创作门槛，却提高了创意标准。当我们掌握了这些新工具，真正的工作才刚刚开始——不是学习如何使用AI，而是学习如何成为更好的创作者，在人与机器的合作中，创造出真正触动人心的作品。