在像素屏這個“小而美”的世界里，一張好圖和有趣的體驗，往往決定了用戶是否會為產品買單。

無論是車載屏、桌面時鐘，還是兒童創意像素板、智能家居輔助顯示屏等，這些智能設備上的像素屏正在迅速成為用戶表達自我的“迷你畫廊”。用戶渴望實時、快速地創作出個性化的像素圖案，例如表情、圖標、動植物等。

然而，當前主流的云端文生圖方案，難以滿足這種實時交互的渴望，其痛點清晰可見：

生成延遲高： 云端大模型平均需要 8～12 秒才能生成一張圖像，難以滿足實時交互場景的需求，嚴重影響用戶體驗。

使用成本高： 每次云端調用均需付費，高頻次的使用將導致運營成本顯著上升。

網絡依賴性強：弱網或離線場景下無法生成圖像，影響用戶在移動和復雜環境下的使用體驗。

面對這些行業痛點和挑戰，涂鴉智能基于 On-App AI技術架構重磅推出了AI像素屏文生圖應用開發方案。該方案利用自研的移動端圖像生成模型技術，打破傳統方案桎梏，為各類像素屏設備帶來前所未有的創作新體驗。

將 AI 模型裝進手機，

打造端側生成新能力

為了突破云端文生圖的瓶頸，涂鴉AI像素屏文生圖方案采用On-App AI端側模型技術，將輕量化的像素生成模型運行在移動App內，實現像素圖的本地生成，不依賴云端推理的新方案，非常適合對實時性、成本和離線可用性要求高的像素屏業務。

在實際體驗中，用戶只需在應用中選擇想要生成的標簽，如“向日葵”、“小鳥”、“仙人掌”等，App 即可在本地進行推理，并在1～2秒內快速生成對應的個性化像素風格圖案。

生成完成后，像素圖可以直接保存，并通過藍牙大數據傳輸鏈路，直接下發到像素屏設備端進行展示，為用戶帶來真正高效流暢且可持續創作的智能像素內容體驗。

在這一方案下，品牌商可完全不產生云端推理的使用成本，用戶創作行為越多，對平臺的負擔越輕，為像素屏業務的長期規?；涞氐於ɑA。

技術方案深度解析，

驅動未來創作體驗

1整體技術方案

以下是涂鴉智能 On-App AI 整體架構圖，包含設備端、云端模型管理、移動端端側 AI、AI 場景化模板，四大模塊。

（涂鴉智能 On-App AI 整體架構圖）

On-App AI 安全防護圖像增強技術，移動端模型部署采用TensorFlow Lite 方案，該方法具備高效推理、低延遲、低功耗優勢，支持本地離線運行，提升用戶體驗與響應速度。

2像素生圖效果展示

使用自研移動端圖像生成模型，生成64x64 像素圖片，在像素屏上的展示效果。

3技術處理流程

（模型圖像生成與動態化流程示意圖）

核心業務流程說明：

獲取圖像標簽：像素圖生成模型從云端動態下載到本地，返回該模型支持的所有標簽給用戶。

通過標簽生成圖片：用戶通過選擇標簽，輸入給模型，模型在移動端本地進行推理，生成像素圖，返回給用戶。

核心技術亮點展示，

讓個性化創作充滿生命力

1靈活的動態數據集

流程說明：

定義類目：有“水果”、“表情”、“動物”、“植物”等等類目可選。

定義標簽：選擇類目下的圖案標簽，如水果類目下的“牛油果”、“草莓”等。

提示詞：根據標簽生成對應標簽的提示詞。

圖像生成：利用提示詞批量生成圖像。

圖像數據集：圖像數據+圖像標簽。

部分數據集展示：

1.1 動態數據集

通過 AI 生成技術，讓數據集具有持續更新和擴展的潛力。該方案可以引入用戶自定義元素，如風格轉換、色調調整等，來生成特定個性化的像素圖。

根據現在的用戶使用反饋數據，以及市場的動向，我們可以針對性生成新數據集，快速迭代滿足用戶的要求，同時也會定期推出新風格、新元素的更新包，保持數據集的活力和吸引力。

2更靈活的 AI 架構：輕量化和動態化

2.1 輕量級檢測模型

涂鴉 AI 像素屏文生圖方案在端側生成像素圖的核心是涂鴉自研的輕量級圖像生成模型，基于DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models） 推理框架進行優化，結合端側算力特性進行模型調優與加速。

通過與輕量級檢測模型協同，方案可實現移動端高效文生圖生成，生成速度提升至秒級，兼顧生成質量與實時交互體驗，無需依賴云端服務。

2.2 模型動態化

涂鴉 AI 像素屏文生圖方案采用按需加載的動態模型管理機制，用戶根據實際需求在線下載、更新并部署模型，確保應用始終運行在最優模型版本下。該方式能在功能迭代時快速引入最新算法，動態更新圖像數據集，可避免一次性打包全部模型，從而有效減少初始安裝包體積，降低存儲占用。

3更優的用戶體驗：實時性和高效率

3.1 模型效果優化

為進一步提升生成質量，涂鴉技術團隊在模型訓練和推理過程中引入了分類器自由引導（Classifier-Free Guidance, CFG）技術，這是一種用于條件擴散模型的技術，可增強模型對標簽語義的理解能力，使最終生成的像素圖在結構、紋理和風格上更加穩定，從而顯著提高圖像生成質量。

3.2 實時交互處理

在圖像生成的應用場景中，移動端 AI 處理相較于云端方案優勢尤為明顯。移動端圖像生成可在本地設備上直接完成推理與計算，使用移動端手機算力，不需要網絡傳輸，節省帶寬與服務器算力資源，還有效降低延遲。

如利用手機本地模型能力，生成“橡樹”、“薰衣草”、“橄欖樹”、“多肉”等，1~2 秒即可完成圖像生成，實時響應。戳下面視頻，查看真實的視頻展示處理速度：

單圖推理性能：

本套方案充分利用移動端硬件能力，適配 iOS/Android 主流機型，在性能測試中，高端機型和中端機型通?？稍?0.5～1.5 秒內完成生成，而低端機型也能穩定在數秒內完成推理。此類速度對于需要實時反饋的像素屏內容創作場景具有決定性的體驗優勢。

以下是 iOS 和 Android 的推理性能：

通過性能測試的結果，我們可以看到模型在移動端的推理時長、內存消耗和 CPU 占用，均表現優異，滿足生產環境部署，可進行業務落地。

賦能多元場景，創作無限可能

涂鴉 AI 像素屏文生圖方案可廣泛應用于各種需要個性化像素圖案創作的設備，如：

像素屏 DIY 創作：用戶可自定義選擇標簽，快速生成像素圖案，打造個性桌面擺件、時鐘屏、小音箱等，為生活增添樂趣。

車載屏內容創作：車內乘客可隨時生成圖像，并即時發送到像素屏更換趣味圖案，讓車內氛圍更鮮活有趣。

兒童像素創作：離線環境下，孩子也能安全地使用AI進行繪畫創作，激發想象力，無需擔心網絡內容與隱私風險，更安全、可控，適用于兒童市場。

設備屏保/表盤：為用戶提供海量主題式像素圖標庫，一鍵生成并應用，徹底告別千篇一律，有助于提升用戶興趣與設備粘性。