用 AI 生成图像已经不是什么新鲜事，但要在 3D 软件里直接调用 Stable Diffusion，还是得折腾一下。AI-Render 就是干这个的——它把 SD 接进了 Blender，省掉了切换工具的来回折腾。我实际装了一遍，记录下从零开始配置和使用的过程。
为什么选 AI-Render
Blender 本身没有 AI 绘图功能，以往想在流程里加一步 AI，只能把渲染图导出，再用其他工具生成，然后导回来，来回倒腾很打断节奏。AI-Render 把生成能力直接嵌进 Blender 面板，不用离开软件就能根据场景或文本描述出图。底层依然是 Stable Diffusion，它把模型封装成图形化的参数面板，不熟悉命令行的人也能上手。
技术上，它用 CLIP 把文本提示转成向量，再由 Stable Diffusion 在潜在空间里迭代生成图像。插件目录下的 sd_backends/ 封装了与不同 AI 服务的通信——可以走本地显卡，也可以调在线 API，按需选择。
提示词怎么写
提示词质量直接决定出图效果。我习惯把描述拆成三块：主体描述、风格参考、质量参数。比如：
'未来城市，雨后街道，霓虹灯，赛博朋克风格，高细节，8K'
模糊的词尽量避开，'现代建筑'就不如'棱角分明的几何建筑'具体。
有时候可以用加权 (关键词:1.2) 拉高某些元素的影响力，负面提示 -模糊,-低质量 能过滤不要的特征。复杂场景适合分层次推进：先给整体构图，再补细节，最后加风格。每次生成后记下哪些词管用，慢慢攒出自己的高频词库。
搭环境
环境要求不高，Blender 3.0 以上，系统有 Python 3.9+ 就行，再留 10GB 磁盘空间给模型缓存。
git clone <repository_url>
然后打开 Blender，进编辑 > 偏好设置 > 插件，点安装，选 AI-Render 文件夹里的 __init__.py，勾选启用。装完后可能还得在插件面板里设置渲染后端——如果是本地跑 Stable Diffusion WebUI，填上地址和端口就行。
第一次跑
一切就绪，在 Blender 侧边栏找到 AI-Render 标签，输入提示词，调调尺寸和迭代步数，生成。刚开始可能图像过饱和或者构图诡异，试着把 CFG scale 降一点。生成速度取决于硬件，本地显卡快不少。
AI-Render 最有用的地方是能直接读 Blender 场景里的深度或法线信息，配合 ControlNet 实现更可控的生成——当然得提前装好 ControlNet 扩展。
这个插件让我在 Blender 里的 AI 绘图体验流畅了很多，尤其适合概念探索和快速出图。受限于 SD 模型本身，复杂场景的精确控制还得靠传统渲染，但用来节省前期试错时间已经足够顺手。
