问「AI绘图工具哪个好」，真正的分水岭不是画质排行榜，而是你要的是「省事出成品」还是「可控可复现」。通用经验是：一次性成品图、商用宣传图，优先看托管型工具（Midjourney 这类对话式产品、OpenAI 图像接口、Adobe Firefly、国内云端出图平台）；需要固定角色和风格、批量出图、或图片不能出内网，优先看开源自托管的 Stable Diffusion 系（A1111 WebUI、ComfyUI）。下面的判断都建立在你能拿到同一组 prompt 做对照的前提下，拿不到就别急着选型。
没有一刀切的答案：要省事出成品，先用托管型，按官方 API 参考里的尺寸与数量参数、计价页的分辨率档位，确认单价和授权条款；要风格固定、批量可复现或数据不出内网，用开源自托管的 Stable Diffusion 系，代价是显存和运维。选之前先拿同一批 prompt 各跑一次，比较单张耗时、能否固定 seed、以及出图是否被悄悄改分辨率，再决定压哪一边。
AI绘图：各自站在什么位置
托管型工具站在「成品交付」这一侧：你写提示词、选尺寸和风格，模型版本、采样参数、内容审核由厂商决定，迭代节奏也在厂商手里。它的强项是风格化成品图和快速试方向，弱项是细粒度控制（多数不暴露 seed、sampler、CFG），以及版本变动后同样的提示词结果会漂移。
开源自托管的 Stable Diffusion 系站在「可控制、可复现」这一侧：模型权重、VAE、LoRA、采样器、步数、seed 全部在你手里，提示词之外还能接 ControlNet 约束构图。强项是角色一致性、批量流水线、内网使用；弱项是要自己扛显卡、驱动、依赖和插件版本。
各给一个能核对的判断口径。托管型：翻官方 API 参考文档里的图像生成接口参数列表，看它暴露了哪些字段（常见是 prompt、size、n、以及返回格式），再翻模型/版本发布说明页，确认当前可用模型名与下线时间。开源侧：看模型卡（model card）上的 license 字段和推荐推理配置（采样器名称、步数范围、推荐分辨率），以及 WebUI 启动后 /docs 页里 txt2img 的实际参数名。这两处都是能当场打开核对的，别信二手截图。
AI绘图：性能、成本、运维、上手四个口径分开比
性能。别问「哪个快」，要问「哪种耗时可预期」。本地量的方式：用 time curl 打 A1111 的 /sdapi/v1/txt2img，或用 time 包一层脚本调用托管接口，比 time_total。本地首张要算模型加载，后续张才是稳态；托管耗时受排队影响，波动更大。画质别用感觉，固定 seed 集做人工盲评：同一批 prompt、同一分辨率，各出若干张，去掉工具标识后请人排序。
成本。托管侧看计价页面的「按张计费 / 按分辨率档位 / 免费额度」这一栏，注意不同尺寸单价不同，超时和失败是否计费要单独确认。本地侧算 GPU 小时价加电费，再摊到模型下载和存储上；已经有机器的团队，边际成本主要落在显存占用和并发排队上。
运维。托管型几乎没有运维，但有配额、限速、内容审核拦截和模型下线三类约束，要留降级路径。本地是另一套账：驱动与 CUDA 版本、PyTorch 版本、插件兼容、模型和 LoRA 的目录管理，换一次依赖就可能全崩，建议把环境固化进镜像，模型放独立盘。
上手。托管型的门槛在提示词和参数理解，十分钟能出第一张；本地首次部署通常要半天到一天，卡点在显存不足、模型放错目录、VAE 没加载导致发灰。判断自己能不能上手，最简单的办法是先跑下面第四节的十分钟对照，跑不通就说明本地这条路现阶段不适合你。
AI绘图：什么情况选哪一边
场景一：少量商用图，交付时间优先。选托管型。前置条件是先把官方条款页里「商用许可、生成内容归属、敏感内容限制」读一遍，并确认输出分辨率够你的投放尺寸，否则后期放大又是一笔成本。
场景二：固定角色、固定画风，需要批量出一致性图。选本地 Stable Diffusion 系配 LoRA，必要时加 ControlNet 锁构图。前置条件是确认显存能吃下你目标分辨率的模型（建议从 512～768 分辨率起步验证，再往上加，具体上限要结合所选模型和优化方式确认），并且能接受至少一次完整的依赖调试。
场景三：素材涉内部资料，不能出内网。只能自托管，托管型直接排除。前置条件是把模型 license 看仔细，部分权重对商用有限制，这一点和「能不能本地跑」是两回事。
场景四：只是局部改图、扩图、去物体。先看两边的重绘能力：托管侧查文档里有没有 mask / 区域重绘相关参数，本地侧看 WebUI 的 img2img + inpaint 是否满足。这个需求上，参数是否暴露基本决定了它能不能用。
AI绘图：一次能复现的对比做法
准备三条固定 prompt 存成 prompts.txt，一行一条，例如 a red ceramic cup on a wooden table, soft daylight。下面两段命令分别在本地和托管侧执行，输出文件和耗时都记下来。
本地 A1111（先在 WebUI 启动参数里加 --api，默认端口 7860）：
curl -s -o sd_out.png -w "local_time=%{time_total}\n" \
-X POST http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt":"a red ceramic cup on a wooden table, soft daylight","negative_prompt":"text, watermark","steps":25,"sampler_name":"Euler a","cfg_scale":7,"width":512,"height":512,"seed":12345,"batch_size":1,"n_iter":1}'托管侧用 OpenAI 兼容的图像接口骨架，BASE_URL、API_KEY 和 model 按官方 API 参考页当前可用的值填，不要抄别人的旧值：
curl -s -o api_out.json -w "api_time=%{time_total}\n" \
-X POST "$BASE_URL/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"按官方文档填当前图像模型名","prompt":"a red ceramic cup on a wooden table, soft daylight","size":"1024x1024","n":1}'跑完之后做三件事：一是 file sd_out.png 和 python3 -c "from PIL import Image;print(Image.open('sd_out.png').size)" 核对实际像素，确认没有被悄悄改分辨率；二是 cat api_out.json | head -c 400 看返回结构，很多托管接口返回的是 JSON（内含 b64_json 或图片 url），需要先解码再存成 png，直接改后缀会得到打不开的文件——这是这一步最容易踩的坑；三是把 seed 改成另一个值再跑一次本地，看结果是否稳定跟着变，托管侧多数不暴露 seed，同一条 prompt 重跑结果会有差异，这点要提前接受。
预期差异应该出现在三处：本地首张耗时明显长于第二张（含模型加载），托管耗时随排队波动；本地同 seed 可完全复现，托管通常不能；同一条 prompt 在两边构图风格会明显不同，这是模型训练分布差异，不是参数写错了。十分钟跑完这三条，基本就能判断自己该压哪一边。