Scribble Diffusion

1. 自由绘图板
   直接在网页白板上画草图，用简单轮廓确定主体位置和大致结构。
2. 文字描述
   给草图补充内容、场景和风格说明，让 AI 知道这些线条最终要变成什么。
3. 草图生成图片
   结合 ControlNet，根据草图结构和提示词生成完整画面，通常需要等待几十秒。
4. 图片下载
   生成完成后可以保存结果，方便继续修改或拿到其他工具里处理。

第一次用几乎不需要学。

我在白板上画了一个歪歪扭扭的圆，又补了几条线，然后输入：

“a cute cat sitting on a chair”

大约 20 秒后，原来的圆被处理成猫的身体，几根线也变成了耳朵和尾巴。

细节谈不上精致，但已经能看出“一只坐在椅子上的猫”。

草图不用漂亮，但最好别太含糊。

只画一个圆，AI 能理解成很多东西；补上耳朵、尾巴这些明显特征后，结果会稳定不少。

也就是说，没必要认真画阴影和细节，但主体比例、轮廓和关键特征值得多画几笔。

提示词对结果影响同样明显。

同一张草图，只改文字描述，就能生成水彩、动漫或者偏写实的效果。

比较适合的理解是：草图管结构，提示词管内容和风格。

不过它并不是用来直接交付成品的。

生成结果的细节和分辨率都比较有限，复杂场景里也容易出现形状不自然的问题。更适合先把一个模糊想法做成视觉草稿，再决定要不要继续深化。

生成速度也不算稳定。

正常情况下几十秒可以完成，但依赖在线计算资源，繁忙时等待时间可能更长。

所以连续试很多版本时，会比本地或者付费高速生成工具慢一些。

优缺点

优点

• 上手简单。 画几笔、写一句描述就能生成。
• 不要求绘画基础。 重点是轮廓，而不是画得漂亮。
• 很适合快速试构图。 一个想法几分钟内就能看到大概效果。
• 草图和提示词可以自由组合。 换描述就能快速试不同风格。
• 开源且使用门槛低。

缺点

• 成图细节一般。 和成熟的商业生图工具仍有明显差距。
• 复杂草图容易跑偏。 ControlNet 能约束结构，但不是完全照着画。
• 提示词仍然重要。 描述过于模糊时，结果随机性会增加。
• 分辨率和成品感有限。 更像视觉草稿，而不是最终作品。
• 在线生成偶尔需要等待。

适合谁 / 不适合谁

适合：

• 刚开始接触 AI 绘图的人。 不想先研究复杂提示词，可以从画草图开始。
• 需要快速验证构图的人。 先把脑子里的布局画出来，再让 AI 补完整。
• 插画和设计前期找方向的人。 可以用来做概念草稿。
• 喜欢尝试 AI 创作的人。 同一个涂鸦换不同提示词，很适合做实验。
• 教学演示。 可以直观看到草图结构如何影响 AI 生成结果。

不太适合：

• 需要直接交付商业成图的人。 画质和稳定性还不够。
• 要求精确控制细节的设计师。 它只能约束大致结构，很难做到像素级控制。
• 完全不想画草图的人。 这正是 Scribble Diffusion 最主要的交互方式。
• 大量批量出图的人。 功能和效率都不是按生产型工作流设计的。

Scribble Diffusion 更像一本 AI 草稿本。

想到一个画面，先随手勾出轮廓，再补一句描述，很快就能看看这个想法大概会长什么样。

它的优势不在画质，而在于把“怎么跟 AI 描述构图”这件事变简单了。

不用研究一长串 Prompt，也不用真的会画画。

如果只是找灵感、试构图或者做概念草稿，它已经够用。需要更精细的成品时，再把结果拿到其他图像工具里继续处理会更合适。