绘画AI源码这件事，是组里的需求推着做的。设计组天天用网页版出图，客户名单和未发布的产品图全传到第三方服务器，领导不放心，让研究下私有化部署。8月12日到13日，我花了两天把内网跑通。中间翻了三次车，都在环境上，源码本身从头到尾没出过问题。

结论先说：源码部署的门槛是环境，不是代码。整合包下载下来基本开箱能跑，卡人的是显卡、Python版本和CUDA的匹配。这三个坑避开，半天能跑通。

先泼盆冷水：部署这事没有一键完成的版本。网上说"三分钟跑通"的教程，都默认你环境是好的。环境差的机器，光是版本匹配就能耗一晚上。我的两天，大头花在试版本上。

源码从哪来，选哪个

主流绘画AI源码都是开源项目，直接从项目仓库下载，新手优先选整合包，别选裸源码自己装依赖。整合包自带运行环境，解压启动就能用，缺的只是模型文件。

我当时选的是整合包路线，两个G左右，解压完双击启动脚本，浏览器打开本地页面就能出图。裸源码路线要求你手动装依赖，版本冲突能折腾一晚上，不推荐新手碰。模型文件另算，主模型三四个G一个，往指定文件夹一放就行。

启动端口记一下：本地页面默认走7860端口，内网同事访问就是你的IP加这个端口，配置页里改成固定端口，不然每次重启都换，同事天天问你地址。

还有一点：下载源码认准官方仓库，第三方打包的整合包见过带广告插件的，装完启动页一堆弹窗。宁可多下半小时，别贪快。

三次翻车都在环境上

最常见的三个坑：Python版本不兼容、CUDA和驱动不匹配、显存不够跑大模型。先查显卡驱动的CUDA支持上限，再选对应的框架版本，顺序别反。

第一次翻车，Python版本太新，启动脚本直接报错，退回稳定版本才过。第二次，框架默认要的CUDA版本比我显卡驱动支持的高，报错信息绕了半天，最后是查了驱动的支持上限，换了匹配的框架版本。第三次最冤：跑大模型显存爆了，老显卡6个G，根本带不动，降到轻量模型才稳。

顺序很重要：先查显卡和驱动，再选框架版本，最后下模型。我第一天就是反着来的，模型先下好了，结果环境跑不起来，白等。

跑通之后的工作流

内网部署跑通后，出图速度单张20秒左右，比网页版慢一点，但数据不出内网，批量出图还不限量。配合固定模板，组里的常规物料出图效率能翻倍。

部署完跑的第一批是产品场景图，单张20秒上下，比网页版慢了一截，可以接受。真正省时间的是批量：晚上挂一批参数，第二天早上收图。组里现在的常规物料流程是把出图从原来外包的四小时压到四十分钟，把出图流水线压到40分钟的那篇写过搭法，思路跟内网部署能接上。

10月我给这套环境升了次级，换了新模型。升级要重下模型加改配置，又花了小半天。这事给我的教训是：跑通之后别乱动环境，能用就先凑合，攒一个需求窗口再统一升级。

组里同事的使用感受也说一下。会用参数的人上手半小时，不会的只会点默认按钮，出的图差点意思。部署解决的是"能不能用"，出图质量还是看人会不会写词，这个部署救不了。

回头算账，那两天值不值？值。客户数据不出内网这一条，就够领导踏实了。你要是也在考虑源码部署，记住顺序：显卡驱动、框架版本、模型，一个一个来。环境这东西，差一格就是跑不动，别硬来。跑通那天你会觉得，这两天一点不亏。

常见问题

绘画AI源码部署需要什么显卡？

轻量模型6G显存能跑，主流大模型建议10G以上。先查自己显卡的显存和驱动版本，再决定下哪个模型。

整合包和裸源码选哪个？

新手选整合包，解压启动就能用。想自定义组件、二次开发的才走裸源码，依赖冲突要有心理准备。

部署完比网页版强在哪？

数据不出内网、不限量、模型随便换。速度单张会慢一点，批量场景下反而更快。

源码部署违法吗？

开源项目按它的授权协议用就合规，商用前读一遍协议条款，不同项目要求不同。