从零开始学 AI 绘画：麦橘超然 WebUI 新手入门
搭建本地 AI 绘画环境，往往卡在安装、报错或显存不足上。麦橘超然 WebUI 并非另一个基于 AUTOMATIC1111 的分支，而是底层采用 DiffSynth-Studio 框架，专为 Flux.1 系列原生设计的执行引擎。它不兼容 SDXL 模型，但通过 float8 量化技术，将原本需要 24GB 显存的 Flux.1-dev 模型压缩至 8GB 显存运行，同时保持画质稳定。
本文旨在提供一份实操指南，无需复杂的 CUDA 配置或虚拟环境，仅需 Python 3.10+ 即可在 15 分钟内跑通属于你的 Flux 图像生成服务。
1. 核心特性：为什么选择它
1.1 底层架构差异
很多人看到'WebUI'会误以为是 Stable Diffusion 的前端。实际上，麦橘超然 WebUI 使用的是 DiffSynth-Studio ——一个专注高性能扩散模型推理的轻量框架。这意味着它专注于 Flux.1 的优化，而非 SD 生态的扩展。
你可以把它理解为一台'精调过的绘图机'：DiT 主干经过重新校准，显存占用减半，但在光影过渡、材质质感等细节上反而更锐利。Flux.1 本身的优势被更好地释放出来，普通人也能轻松驾驭。
1.2 模型优势：majicflus_v1
该工具默认使用麦橘团队官方发布的 majicflus_v1 模型，具备两个关键特点：
- 中文提示词优化：针对'水墨风''敦煌飞天'等中文美学语料进行了训练，输入描述能准确还原拱桥弧度、船篷纹理等细节，避免抽象拼贴。
- float8 量化不降质：通常低精度量化会损失细节，但该模型在人物手部结构、文字可读性等易崩区域做了补偿。实测显示，float8 版本文件体积比 bfloat16 小 37%，加载快 2.1 倍，肉眼几乎看不出画质差异。
2. 零基础部署：三步完成
2.1 环境前提
打开终端（Windows 用 CMD/PowerShell，Mac/Linux 用 Terminal），输入以下命令确认 Python 版本：
python --version
只要显示 Python 3.10 或更高版本（如 3.10.12、3.11.8）即可继续。无需安装 Anaconda 或手动编译 PyTorch，所有依赖已预置在镜像中。
注意：Mac M 系列芯片（M1/M2/M3）完全支持。Gradio 界面在 ARM 架构上运行稳定，且 float8 量化在 Apple Silicon 上的效率有时优于同级 NVIDIA 显卡。
2.2 一键启动
在工作目录（如新建的 flux-draw 文件夹）中依次执行以下命令：
pip install diffsynth gradio modelscope torch -U
下载并运行主程序。若系统未安装 wget，可使用 curl 替代：
curl -O https://raw.githubusercontent.com/majic-flux/majic-webui/main/web_app.py
随后启动服务：
python web_app.py
终端打印出 Running on local URL: http://127.0.0.1:6006 后，浏览器访问该地址即可进入界面。没有广告、注册弹窗或付费墙，只有基础的输入框和生成按钮。
2.3 远程服务器访问
若在云主机或 VPS 上运行，直接访问公网 IP 可能因端口限制失败。推荐使用 SSH 隧道安全映射：
在本地电脑终端执行：
ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p 22 user@your-server-ip
将 替换为服务器用户名（如 ）， 替换为公网 IP。连接成功后保持终端开启，在本地浏览器访问 即可。
