介绍灵感画廊 AI 绘画工具的安装与使用方法。涵盖硬件检查、Python 环境配置、模型准备、一键启动流程及界面操作。通过梦境描述与尘杂规避设置生成图像，并提供关键词分层、风格预设及种子复用等进阶技巧。包含常见报错解决方案，帮助用户从零开始完成 AI 绘画创作。
本文将介绍灵感画廊 AI 绘画工具的安装与使用方法，帮助用户从零开始完成创作。
验证方法: 打开终端，输入 。若看到 GPU 型号和显存使用率，说明驱动已就绪。
nvidia-smi小贴士：没有独显？本镜像支持 CPU 推理，只需在启动时加
--cpu参数。
建议使用 Python 3.10 或 3.11：
# 检查 Python 版本
python3 --version
# 安装基础依赖
pip3 install -U pip
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
验证成功标志：运行
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"输出True。
默认使用 Stable Diffusion XL 1.0 Base 模型。首次运行时程序会自动下载，也可手动指定环境变量 MODEL_PATH。
如选手动指定，请确保模型路径结构如下：
/path/to/sdxl/
├── model.safetensors # SDXL 1.0 base 权重（必需）
├── tokenizer/ # 可选
└── text_encoder/ # 可选
设置环境变量（临时生效）：
export MODEL_PATH="/path/to/sdxl"
解压项目压缩包至本地目录。
unzip project.zip
cd project_dir
目录结构应与文档一致：
.
├── app.py # 主程序入口
├── model_loader.py # 模型加载模块
├── README.md # 原始说明
└── requirements.txt # 依赖清单
pip3 install -r requirements.txt
该过程会安装 diffusers、transformers、accelerate 等核心组件。
在项目根目录执行：
streamlit run app.py
终端将输出 Local URL，复制粘贴进 Chrome 或 Edge 浏览器访问。
注意：首次访问会自动触发模型下载（如未手动指定
MODEL_PATH）。耐心等待完成后页面自动刷新。
| 传统术语 | 灵感画廊中的表达 | 实际含义 |
|---|---|---|
| Prompt | 梦境描述 | 画面内容描述 |
| Negative Prompt | 尘杂规避 | 不希望出现的元素 |
| Sampler | 挥笔节奏 | 采样方式 |
| CFG Scale | 灵感契合度 | 提示词权重 |
点击左侧面板展开：
在文本框中输入描述和负面提示词。
示例梦境描述：
一只银渐层猫蹲在洒满阳光的旧木窗台上，窗外是盛夏的梧桐树影，柔焦，柯达 Portra 胶片色调
示例尘杂规避：
文字、logo、签名、畸变、多只眼睛、模糊、低质量、JPEG 伪影
点击'挥笔成画'按钮，等待生成后保存图片。
重要元素放前面，用逗号分隔。
只写真正在意的问题，例如生成人像时重点写：deformed hands, extra fingers, mutated face。
直接切换预设快速改变风格，无需反复修改提示词。
记录 seed 值可复现结果或微调对比。
pip3 uninstall diffusers transformers accelerate -y && pip3 install diffusers[torch]==0.26.3 transformers==4.37.2 accelerate==0.26.1
streamlit run app.py --server.port=8502
检查 $MODEL_PATH/model.safetensors 是否存在且大小正常。
强制启用 PyTorch 编译优化：
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512
streamlit run app.py --server.port=8501
通过上述步骤，即可完成环境确认、依赖安装、启动应用及生成图像。灵感画廊将技术门槛转化为创作心流，适合初学者快速上手 AI 绘画。
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