隨著 Stable Diffusion、Midjourney 等生成式 AI 模型的爆發，Web 端圖像生成技術從“實驗室demo”走向“工業化應用”。其中，虛擬背景替換（如視頻會議的動態背景生成）和創意圖像合成（如用戶上傳素材與 AI 生成元素的融合）成為最具代表性的場景，它們通過“文本描述→AI 生成→實時渲染”的鏈路，為用戶帶來零門檻的創意工具。本文將詳解這兩項功能的技術實現、接口集成與效果優化策略。
一、Web 端 AI 圖像生成的技術底座與選型
在 Web 環境中實現 AI 圖像生成，需平衡“生成質量”“響應速度”與“設備兼容性”，核心技術棧包括模型服務、前端交互與渲染引擎三部分：
（1）AI 模型服務：從本地部署到 API 調用
Web 端受限于瀏覽器性能與算力，直接運行數十億參數的 Stable Diffusion 模型不現實，主流方案有兩種：
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后端模型服務：在服務器部署開源模型（如 Stable Diffusion 1.5/2.1、SDXL），通過 API 向前端提供生成能力。優勢是生成質量穩定，支持復雜參數（如 ControlNet 控制）；劣勢是依賴網絡，延遲較高（通常 3-10 秒）。
- 部署工具：使用 FastAPI 封裝模型接口，搭配 Diffusers 庫加載模型，GPU 推薦 NVIDIA A10 及以上（支持 FP16 加速）。
- 代表服務：開源項目
Stable Diffusion WebUI可快速搭建 API 服務
