DrawThings 完全使用指南：苹果设备本地 AI 绘画利器

最后更新：2026-09-25 官方网站：drawthings.ai 官方 Wiki：wiki.drawthings.ai App Store：Draw Things: Offline AI Art

一、什么是 DrawThings？

DrawThings 是一款面向 Apple 生态的免费、离线、开源 AI 图像与视频生成应用。它支持在 iPhone、iPad 和 Mac 上本地运行 Stable Diffusion、Flux.1、SDXL、HiDream、Wan 2.2 等主流扩散模型，整个推理过程完全在本机完成——无需联网、无需订阅、无任何内容审查或次数限制。

1.1 核心特性

特性说明
🆓 完全免费App Store 免费下载，无内购、无订阅
🔒 离线运行所有计算在本地完成，数据不上传任何服务器，隐私友好
🚫 零审查不存在任何内容过滤器，使用上完全自由
🎨 多模态生成文生图（txt2img）、图生图（img2img）、局部重绘（inpainting）、扩展画布（outpainting）、视频生成
🧩 高级能力支持 ControlNet、LoRA 训练与导入、模型融合、风格模板
⚡ 深度优化针对 Apple Silicon 的 Metal、Core ML、ANE（神经网络引擎）做了极致优化

1.2 支持的模型

图像模型

  • Stable Diffusion 1.5 / 2.0 / XL（SDXL）
  • Flux.1 / Flux.2
  • HiDream
  • Kwai Kolors
  • SD3 Medium / 3.5
  • Wan 2.2
  • Qwen Image
  • Z Image
  • ERNIE Image

视频模型

  • LTX-2 / 2.3
  • Wan 2.1
  • Hunyuan Video

💡 新手推荐：内存吃紧的设备优先选 HiDream 或 SDXL；高级用户可用 Flux.1 配合 LoRA 和 ControlNet。

二、硬件与性能

2.1 设备要求

平台最低要求推荐配置
MacApple Silicon M1M2 Pro / M3 / M4 / M5，16GB+ 内存
iPhoneiPhone 12 及以上（A14 及以上）iPhone 15 Pro / 16 Pro
iPadM1 及以上 iPadM2 / M4 iPad Pro

2.2 加速技术

DrawThings 充分利用 Apple Silicon 的硬件特性：

  • Metal — Apple 的 GPU 加速 API
  • Core ML — Apple 的机器学习框架
  • ANE（Apple Neural Engine） — 神经网络引擎，提供额外算力
  • Metal FlashAttention 2.5 — 配合 Neural Accelerators，M5 比 M4 性能提升 4.6×
  • 8-bit 量化模型 — 在 M4 上可获得最高 1.8× 提速

⚠️ 性能注意：旧款 iPhone 生成一张 512×512 图像可能需要约 1 分钟；M 系列 Mac 由于统一内存架构（RAM 即 VRAM），可灵活加载大模型。

2.3 模型存储路径

模型下载后默认存储在：

Mac

~/Library/Containers/Draw Things/Data/Documents/Models/

iOS 应用沙盒内的 Models/ 目录，可通过 Files App 访问。

三、安装与快速开始

3.1 安装应用

前往 App Store 搜索 “Draw Things: Offline AI Art” 下载安装。整个安装过程不到一分钟，无任何账号注册要求。

3.2 首次启动

  1. 打开应用，进入主界面
  2. 下载基础模型：在模型下拉菜单中选择一个基础模型（推荐 SDXL Hyper 或 HiDream），点击下载按钮
  3. 等待模型下载完成（首次通常需要 2–10 GB 流量）
  4. 完成后即可开始生成

3.3 第一次生成（Quick Start）

最简单的三步流程：

  1. 输入提示词（Prompt）：在文本框中输入画面描述，例如：a cute cat sitting on a windowsill, soft sunlight, cinematic
  2. 调整核心参数：
    • Steps（步数）：20–30（标准区间）
    • CFG Scale：4.5–7（典型区间，数值越高越贴合提示词）
    • Resolution（分辨率）：512×768（速度优先）/ 1024×1024（质量优先）
  3. 点击 Generate，等待出图

🎯 技巧：调整完所有参数后，可保存为「Configuration」，下次一键复用（包含模型、LoRA、ControlNet、Steps、CFG、采样器等全部参数）。

四、核心参数详解

4.1 关键参数表

参数推荐范围作用
Steps20–30迭代步数，越多越精细但越慢
CFG Scale4.5–7提示词引导强度，过高会出现过饱和
Resolution512–1024输出尺寸，大幅影响速度与显存
SamplerEuler / DPM++ 2M采样算法，影响收敛速度与风格
Seed随机随机种子，相同时可复现结果

4.2 提示词（Prompt）编写

4.2.1 基本结构

一个高质量的提示词通常包含：

主体 + 动作/姿态 + 场景/背景 + 风格 + 光照 + 镜头/构图 + 画质词

示例：

a young woman with long silver hair, standing in a rainy neon city,
looking over her shoulder, cyberpunk style, dramatic rim lighting,
cinematic composition, ultra-detailed, 8k, sharp focus

4.2.2 常用质量词

masterpiece, best quality, ultra-detailed, 8k, sharp focus,
cinematic lighting, photorealistic, intricate details

4.2.3 负面提示词（Negative Prompt）

打开 Prompt 面板 → 切换到 Negative Prompt，用于排除不希望出现的元素：

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers,
extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality,
jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

4.3 提示词编写进阶

  • 权重重载：使用 (关键词:1.2) 提升权重，(关键词:0.8) 降低权重
  • 分层描述：从主体到背景分层写，避免长句堆叠
  • 避免否定词：用「Negative Prompt」表达否定，提示词中不要写「no xxx」
  • 参考模板：在 Style Templates 菜单中有官方与社区维护的模板可直接套用

五、高级功能

5.1 ControlNet 基础

ControlNet 通过额外的图像输入（如线稿、深度图、边缘图）来精确控制生成结果。

5.1.1 支持类型

  • Canny — 边缘图，控制构图轮廓
  • Depth — 深度图，控制空间层次
  • Pose — 姿态图，控制人物动作
  • Lineart — 线稿图，控制线条风格

5.1.2 使用步骤

  1. 在右侧 ControlNet 面板点击 Add ControlNet
  2. 选择类型（Canny / Depth / Pose 等）
  3. 上传参考图或绘制草图
  4. 调整 Control Weight（0.5–1.5 推荐）
  5. 配合提示词生成

💡 优化 ControlNet：DrawThings 官方云端下载菜单提供专为 Apple Silicon 优化的 ControlNet 版本，比通用 Diffusers / Stability AI 转换版速度更快。

5.2 LoRA 使用与训练

LoRA（Low-Rank Adaptation） 是一种轻量微调技术，可以用少量资源训练特定角色、风格或概念。

5.2.1 安装 LoRA

方式一：云端下载

模型下拉菜单中选择 LoRA → Cloud Download，从官方列表中挑选。

方式二：本地导入

把 .safetensors 文件放入 Models 目录，重启应用后即可在 LoRA 列表中找到。

5.2.2 训练自己的 LoRA

DrawThings 原生支持本地 LoRA 训练，基于 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：

  1. 进入 Training 模式
  2. 选择基础模型（推荐 SDXL、Flux.1 [dev]、Kwai Kolors、SD3 Medium 3.5）
  3. 准备数据集（建议 10–30 张同一主题的高质量图片）
  4. 设置训练参数：
    • Learning Rate：1e-4 到 5e-5
    • Steps：1000–3000
    • Batch Size：根据显存调整
    • Network Rank：常用 16 / 32 / 64
  5. 开始训练，结束后自动保存为 .safetensors

🔥 BYOL（Bring Your Own LoRA）：1.20250523.0 版本后提供 20GB 私有云存储，可上传、备份、分享自定义 LoRA。

5.3 模型融合（Model Merging）

把多个模型的权重按比例混合，生成新风格的混合模型。

  1. 进入 Models 页面 → Merge Models
  2. 选择 2–3 个基础模型
  3. 调整混合比例（0.0–1.0 滑块）
  4. 输入新模型名称，点击 Merge

5.4 局部重绘（Inpainting）

用于修改画面中的特定区域：

  1. 进入 Inpainting 模式
  2. 用画笔涂抹需要重绘的区域（生成蒙版）
  3. 输入新内容的提示词
  4. 点击 Generate

典型场景：换脸、修复瑕疵、修改服装、去除水印。

5.5 扩展画布（Outpainting）

把图像向四周延伸：

  1. 切换到 Outpainting
  2. 调整扩展方向与距离
  3. 提示词描述扩展区域的内容
  4. 生成

适合为竖图补全横向场景，或反向扩展。

5.6 图生图（img2img）

上传参考图，按强度（Strength）参数控制与原图的相似度：

  • Strength 0.3–0.5：保留构图，只改风格
  • Strength 0.6–0.8：参考布局，但大幅变化
  • Strength 0.9+：几乎只参考色调

5.7 视频生成

DrawThings 已支持文生视频 / 图生视频：

  • 支持模型：LTX-2 / 2.3、Wan 2.1、Hunyuan Video
  • 流程与图像类似，但需要更多显存与时间
  • 适合短片段（4 秒起）

六、性能优化与提速

6.1 如何让生成更快

优化手段提速幅度
升级到 M4 / M5 芯片4–5×
使用 8-bit 量化模型1.5–1.8×
启用 ANE 加速（在设置中开启）1.3–1.5×
降低 Steps 到 15–201.3–1.5×
降低分辨率到 512×7682–3×
关闭 ControlNet 和 LoRA1.2–1.5×

6.2 不同设备的合理预期

设备512×512 / 20 steps1024×1024 / 30 steps
iPhone 12~60 秒不可行
iPhone 15 Pro~15 秒~60 秒
M1 Mac（16GB）~10 秒~30 秒
M4 Pro Mac（48GB）~3 秒~10 秒
M5 Max Mac< 1 秒~3 秒

数据为大致量级，实际取决于模型、Steps 与量化精度。

七、实用技巧与最佳实践

7.1 配置管理

把常用模型 + LoRA + 参数组合保存为预设（Configurations），切换场景时一键加载，避免每次手动调节。

7.2 种子（Seed）策略

  • 找到满意结果后记录 Seed，便于微调提示词后再生成同构图
  • 在 Generation History 中可一键复制 Seed
  • 同 Seed + 同参数 = 同结果

7.3 图生图做风格迁移

把真实照片转为动漫、油画、像素风等：

  1. 上传原图
  2. Strength 调到 0.4–0.6
  3. 提示词写目标风格，例如 studio ghibli style, watercolor

7.4 多 ControlNet 组合

可同时叠加多个 ControlNet（如 Canny + Depth），精准控制构图与空间关系。

7.5 高清放大（Hires Fix）

DrawThings 内置 Hires Fix 功能，先生成低分辨率，再放大重绘细节：

  1. 启用 Hires Fix
  2. 设置放大倍数（1.5× / 2×）
  3. 设置 Hires Steps（10–15 即可）

八、常见问题（FAQ）

Q1：模型必须联网下载吗？

模型文件本身需要从云端下载一次，但下载完成后完全离线运行，包括 LoRA 训练也无需联网。

Q2：能生成 NSFW 内容吗？

没有任何内容过滤器，完全由用户自行决定使用方式。

Q3：会消耗很多电量吗？

会。AI 推理是重负载计算，建议插电使用 Mac，或在 iPhone 上提前充好电。

Q4：与 ComfyUI、Stable Diffusion WebUI 相比如何？

工具平台优势
DrawThings仅 Apple 生态极简、零配置、Apple Silicon 深度优化
ComfyUI全平台节点式工作流、高度灵活、社区生态丰富
SD WebUI (A1111)全平台插件生态成熟、用户基数大
DiffusionBee仅 macOS类似 DrawThings，但更新已停滞

DrawThings 提供了 Local Server 模式，可在 Mac 上启动 API 服务，配合 ComfyUI 等外部工具调用。

Q5：模型放在哪里？

Mac 默认 ~/Library/Containers/Draw Things/Data/Documents/Models/，可手动放入 .safetensors 文件后重启应用加载。

Q6：如何备份自定义 LoRA？

  • 方式一：拷贝 Models/LoRA/ 目录
  • 方式二：使用 v1.20250523.0+ 的 BYOL 私有云存储（20GB）

九、推荐工作流

9.1 角色一致性插画

  1. 训练或下载目标角色的 LoRA
  2. 用 HiDream / Flux.1 作基础模型
  3. 加入 LoRA，权重 0.6–0.8
  4. 用 ControlNet Pose 锁定动作
  5. 用 ControlNet Depth 锁定空间层次
  6. 启用 Hires Fix 出 1024×1024+ 大图

9.2 照片转插画

  1. 上传原图到 img2img
  2. Strength = 0.45
  3. 提示词：studio ghibli style, watercolor, soft lighting
  4. Negative：photorealistic, 3d, modern
  5. 生成后再用 img2img 微调

9.3 产品概念图

  1. 用 Canny ControlNet 描出产品轮廓
  2. 提示词描述材质、光照、背景
  3. CFG = 5.5，Steps = 25
  4. 启用 Hires Fix 放大到 2K

十、结语

DrawThings 是目前 Apple 生态下体验最完整、上手门槛最低 的本地 AI 绘画工具。凭借对 Metal / ANE 的极致优化，它在 M 系列芯片上的表现甚至优于许多通用 Stable Diffusion 客户端；而开源、零审查、零订阅的定位，也让创作者拥有最大自由度。

如果你是：

  • 🍎 Apple 用户，想零门槛体验本地 AI 绘画 → DrawThings 是首选
  • 🎨 创作者，希望完全掌控数据与作品 → 离线 + 无审查特性无可替代
  • 🛠️ 极客 / 开发者，需要本地 LoRA 训练 + API 服务 → BYOL 与 Local Server 模式足够用

⭐ 小贴士：建议从 SDXL 或 HiDream 起步练手，熟悉后再切换到 Flux.1 玩 LoRA 和 ControlNet。

参考资料