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下岗在家打孩子 闲着也是闲着

又是一周过去，我终于确定了这个适合本地部署的文生图模型：4步出图快如闪电，让我的数字人短视频不再枯燥

做一个自媒体内容生产系统这件事，我其实琢磨挺长时间了。

最开始的时候，觉得内容为王，只要内容好，其他都是次要的。后来我发现，这话不对。内容确实重要，但在这个注意力稀缺的时代，大部分时候，形式比内容更重要。 形式好，再差也可混个脸熟，形式不好，内容再好也可能全军覆没。

如果你不信，我换个说法，2025年中文互联网中光一个抖音平台的日均视频发布量在1000万到1800万条之间，就是说你一天不吃不喝刷24个小时短视频，也看不完今天新发出来的视频。再换个角度说，你发的视频，那个喜欢你视频内容的人，他可能根本看都看不到，所以你的好内容在这种现实面前实际是毫无用处的。

其实人生也是如此，我见过太多怀才不遇的人，所以才说先有伯乐后有千里马。

这也让我想起当年在图书公司上班的时候，才第一次发现原来这个世界上每天都有很多散发着油墨清香的新书出版，但是真的有一些书它们摆上书店的货架上一本也不会卖出去，然后几个月后就灰溜溜下架重返了纸浆厂。所以业界才有“卖书卖皮儿”的说法，就是说你得把书皮包装做得花哨醒目一点，不然别人根本翻都不翻你，任谁写再好也没用！

扯远了，这个本地的文生图系统主要是为了给我的一键追爆款短视频系统增加背景图和插图的。因为我这个系统的定位是本地部署，所以我一直在找一个本地的生图模型。

那么本地部署，一是要资源占用小，二是要速度快，三是出图效果要过得去，才能满足需求，比较来比较去，我最后还是选了它！

那个让我头疼的问题

目前的数字人本身效果已然做得还不错了，说话自然，表情生动，但背景总是那几样——要么是纯色，要么是简单的渐变，偶尔用个模板，还容易撞车。

我想过用真实的视频背景，但版权是个问题。也试过用AI生成图片，但如果用云端API就要花钱，而且会受网速波动影响，也不符合我的本地部署定位。

漫长的寻找之路

我试过很多方案。

最开始用Midjourney，效果确实好，但要科学上网，每次生成都要等。后来试过Stable Diffusion的云端版本，速度还行，但它生成的图片总有点"洋味儿"。

再后来，我研究本地部署。Stable Diffusion 1.5、2.0、XL版本，我都试过。效果是有的，但速度是个问题。生成一张1024x1024的图片，少说也要几十秒秒，多的时候要几分钟。这对于生成数字人视频已经花了不少时间的主系统来说，还是有点拖后腿了。

我一度想过放弃，觉得可能本地部署这条路走不通。

转机：SDXL-Lightning

直到我遇到了SDXL-Lightning。

这名字听起来就很酷，Lightning，闪电，快。实际上也确实快。它可以在4步内生成一张高质量的图片，而传统的SDXL需要20-50步。

这就像开车，别人还在等红绿灯，你已经到目的地了。

但速度快只是它吸引我的一个点。更重要的是，它基于SDXL，而SDXL对中文的支持比之前的版本好太多了。它完全可以本地部署无压力。这意味着我不需要担心API费用，不需要担心网络问题，不需要担心数据隐私。所有的生成都在我的电脑上完成，就像有了一个私人的画师。

技术原理：为什么这么快？

SDXL-Lightning的核心思想是"蒸馏"（Distillation）。就像酿酒，把一坛好酒反复蒸馏，最后得到更纯、更烈的酒。SDXL-Lightning把SDXL的知识"蒸馏"到了一个更小的模型里，这个模型可以用更少的步骤生成同样质量的图片。

传统的扩散模型生成图片，就像画画，要一笔一笔慢慢来，画20笔、30笔，甚至50笔。SDXL-Lightning不一样，它学会了"跳步"，知道哪些步骤可以省略，哪些步骤是关键，所以只需要4步就能画完。

这背后是大量的训练和优化。ByteDance（字节跳动）的研究团队用了很多技巧，比如渐进式蒸馏、知识蒸馏等，最终训练出了这个模型。

对我们使用者来说，不需要理解这些细节，只需要知道：它快，而且质量不差。

我的部署方案

花了点时间，我把这个模型封装成了一个本地服务。

整个系统也很简单，就是一个Python脚本，加上Gradio做的Web界面。启动之后，打开浏览器，输入提示词，点击生成，几秒钟就能得到图片。

我把它做成了两种模式：一种是Web界面，适合手动生成；一种是API接口，可以集成到我的数字人视频生成流程里。

这样，当我的数字人视频需要背景图或者插图时，系统可以自动调用这个服务，生成符合主题的图片，然后自动合成到视频里。整个过程基本不需要人工干预。

界面也很简单，左边是输入框，输入中文提示词，比如"一个未来主义的城市，霓虹灯闪烁，赛博朋克风格"。右边是参数调整，可以设置图片尺寸、生成步数等。中间是生成按钮。

点击生成，等几秒钟，图片就出来了。如果不满意，调整提示词，再生成一次。整个过程很流畅，不会有"等半天结果不满意"的挫败感。

实际使用体验

速度方面，确实快。在我的RTX 4060上，4步模式大概7-9秒就能生成一张1024x1024的图片。8步模式质量更好，但也只需要12-16秒。这个速度对于我的需求来说，完全够用。我一个一分钟左右的数字人口播短视频里，插入的图片最多也就是十来张，太多了也没必要。

质量方面，大部分情况下都还不错，资源占用方面，模型本身不大，大概6.6GB。显存占用也不高，8G足够用了。万一显存不够，还可以用CPU模式，只是会慢一点。

它如何改变我的工作流

这个工具成了我这个一键追爆款数字人视频生产力工具的重要组成部分。

以前的数字人视频是一个人对着镜头干巴巴地说话，现在变成了，说话的过程中会在画面上插入带有点动态效果的插图。图片的提示词由AI撰写，然后调用本地的SDXL-Lightning生成对应的图片，然后合成到数字人视频中。

比如，数字人说的是一个关于"未来科技"的内容，系统会自动生成一张未来主义风格的背景图或者插图。说的是人生哲理的内容，系统会自动生成一张风景图。等等。

这样，数字人视频画面就丰富很多了，每张图都是根据内容定制的，风格统一，不会撞车，也没有同质化的可能。这个过程是全自动实现的，系统自动完成。

一些遗憾和不足

当然，这个方案也不是完美的。

首先，它需要一定的硬件支持。虽然可以在CPU上运行，但速度会很慢。如果要实用，至少需要一张支持CUDA的显卡。

其次，生成质量不是100%稳定。有时候生成的图片很好，有时候就差一点。

再次，对某些特定风格的支持可能不够好。比如，如果你要生成非常写实的照片，可能还是需要用专门的模型。

写在最后

做自媒体这件事，我还在摸索。

但有一点我很确定：工具很重要。好的工具可以让你事半功倍，让你把精力放在真正重要的事情上。

SDXL-Lightning对我来说，就是这样一个工具。它不完美，但它解决了我的核心问题：快速生成高质量的中文友好图片，让我的数字人视频不再单调。

如果你对这个工具感兴趣，可以在公众号：老成教你玩互联网上回复【闪电生图】获取源码。如果你也在做类似的事情，欢迎交流。

毕竟，一个人可以走得很快，但一群人才能走得更远。