AI 绘画小说推文技术解析
核心原理与流程
AI 绘画小说推文是一种将文本内容转化为视觉化场景的技术应用。其核心在于利用人工智能工具，将小说内容以场景化、视觉化的方式呈现为图片，再配合配音和剪辑合成视频。
该流程通常包含以下关键步骤：
- 文案处理：对原始小说文本进行分镜拆解，提取关键场景描述。
- 提示词生成：利用大语言模型（LLM）将场景描述转化为绘图软件可识别的提示词（Prompt）。
- 图像生成：使用生成式对抗网络或扩散模型（如 Stable Diffusion）批量生成高质量图片。
- 角色一致性控制：通过 LoRA 模型或种子固定技术，确保不同画面中人物形象保持一致。
- 视频合成：将生成的图片序列导入视频编辑软件，添加转场、配音及字幕。
PC 端本地部署方案
对于需要批量制作且追求效率的用户，推荐使用本地部署的 Stable Diffusion 工作流。
环境要求
- 显卡：建议 NVIDIA RTX 20 系及以上，显存 6GB+。
- 内存：16GB 以上。
- 存储：预留充足空间用于模型文件（通常每个模型 2GB-7GB）。
工作流程配置
1. 基础参数设置
在绘图界面中，可自由设置 SD 绘画参数，包括图片长宽比、采样器（Sampler）、迭代步数（Steps）等。合理的参数设置能显著提升出图质量。
2. 模型与 LoRA 选择
内置多种风格模型，可根据小说题材选择写实、二次元或特定艺术风格。针对人物角色，可使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）模型来固定人物特征，实现'同一个人物'在不同场景下的形象一致性。
3. 智能分镜与关键词推理
通过集成 LLM 接口，可实现小说文案的智能分镜。系统自动推理画面关键词，减少人工编写 Prompt 的时间成本。
4. 批量绘图与重绘
设置好指令后，软件支持批量绘图。若生成的图片不满意，可利用局部重绘（Inpainting）或调整 Seed 值进行重绘，直至满足要求。
