awesome-ai-painting

一站式AI绘画资源导航,从入门到精通省时省力

这是一个AI绘画领域的精选资源合集,汇总了国内外可用的AI绘画平台、详细的使用教程、参数调优指南、本地部署方案以及业界最新动态。内容覆盖Stable Diffusion、AnimateDiff、Stable Cascade、SDXL Turbo等主流模型,从入门到进阶均有涉及。项目旨在帮助用户快速找到高质量学习路径,减少信息筛选成本,无论是新手还是进阶用户都能从中获取实用工具和技巧。

开源 unknown 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 11787
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成
开发团队hua1995116
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型ai-painting,dd5,disco-diffusion,stable-diffusion,stable-diffusion-diffusers,stable-diffusion-embedding,stable-diffusion-tutorial,stable-diffusion-v1-5,stable-diffusion-webui
GitHub 星标★ 11787
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-10-08 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 能访问 GitHub,用于克隆本项目仓库
  • 能访问 YouTube,部分教程(Magic Animate、SDXL Turbo)为视频形式
  • 本地运行模型需先自行准备 ComfyUI 环境(README 仅提示安装最新版本 ComfyUI,未给命令)
  • 无编程基础也可只用 README 中列出的在线绘画平台

安装与启动步骤

  1. 1克隆资料仓库

    把整个合集下载到本地,方便离线查阅各模型教程与工作流链接。

    git clone https://github.com/hua1995116/awesome-ai-painting.git
  2. 2挑选绘画平台

    打开 README 第 4 节“可使用绘画的平台”,按需选择在线平台,如 Flux.1 提供免费试用入口。

  3. 3进入模型子目录

    在 stable-cascade、SDXL Turbo、SDV 等小节末尾点击“查看更多”,进入对应子目录阅读详细教程。

  4. 4安装 ComfyUI

    stable-cascade 与 SDV 教程的第一步都是安装最新版本 ComfyUI,请到 ComfyUI 官方渠道下载安装,README 未给出具体命令。

  5. 5跟做视频教程

    Magic Animate 与 SDXL Turbo 提供 YouTube 视频地址,直接打开视频对照操作即可。

如何确认成功

能在本地仓库中打开 README 并进入 stable-cascade 等子目录,且 ComfyUI 可正常启动,即表示准备完成。

常见问题

Q:这个项目需要安装什么软件吗?

A:项目本身是资料合集,克隆下来即可阅读。只有跟着 stable-cascade、SDV 等本地教程做时,才需要按 README 提示先安装最新版本的 ComfyUI。

Q:完全没有 AI 绘画基础能上手吗?

A:可以。README 列出了多个可直接使用的在线平台(如 Flux.1 免费入口),无需本地部署环境,先体验再决定是否深入学习本地模型。

Q:为什么教程里没有具体命令?

A:README 以资源索引为主,多数小节只给出外部链接、视频地址或“查看更多”子目录,具体操作需点进对应链接查看原作者说明。

Q:本地跑模型要下载模型权重吗?

A:README 未提供权重下载地址与参数说明,相关步骤请以 stable-cascade 等子目录中引用的外部教程为准。

注意事项

  • README 中部分拼写有误(如 Comyfui 应为 ComfyUI),按 ComfyUI 搜索即可
  • 本项目是资料合集,不包含可直接运行的模型代码,运行环境需另行搭建
  • YouTube 视频教程需要相应网络条件,无法播放时可改看同小节的“查看更多”子目录
  • 仓库内容更新频繁,建议定期 git pull 获取最新链接

核心亮点

  • 资源分类清晰,覆盖平台、教程、部署、新闻等维度,查找高效
  • 收录国内外主流工具,含Stable Diffusion等前沿模型,时效性强
  • 社区维护活跃,持续更新,紧跟AI绘画技术演进

不足之处

  • 内容以链接聚合为主,缺乏深度原创教程,需自行跳转学习
  • 部分资源链接可能失效,需要维护者定期清理

适用场景

  • 新手入门AI绘画,快速了解工具和基础操作
  • 进阶用户寻找特定模型(如AnimateDiff)的部署与调参方案
  • 关注行业动态,获取最新模型发布和工具更新

替代项目

awesome-generative-ai、Awesome-LLM、stable-diffusion-webui

项目介绍

awesome-ai-painting 是图像领域的开源项目,由 hua1995116 开发,2022 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(11,787)位列前 5%,在图像分类的 839 个项目里位列前 2%。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:新手入门AI绘画,快速了解工具和基础操作。同类可对比的替代方案包括 awesome-generative-ai、Awesome-LLM、stable-diffusion-webui。

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