2026年，OpenClaw（原Clawdbot）的功能边界持续拓展，从高效执行办公任务、量化交易辅助，进化到支持本地文生图自定义形象——通过对接Stable Diffusion 1.5（SD1.5），结合realisticVisionV60B1模型与IP-Adapter-FaceID技术，实现“输入文本+参考图”即可生成风格统一、特征一致的专属图像，全程本地运行无API费用，隐私安全与创作自由兼得。

对设计师、内容创作者、AI爱好者而言，这一升级意味着：无需切换多平台工具，在OpenClaw对话界面就能完成“指令下达-图像生成-风格优化”全流程，且能保持人物形象的高度一致性，彻底解决传统文生图“每次生成都不一样”的痛点。本文将从阿里云OpenClaw快速部署、SD1.5本地环境搭建、文生图技能对接、高级功能优化、常见问题排查五大维度，提供可直接落地的实战指南，包含完整代码命令与操作截图，详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：OpenClaw+SD1.5的创作革命

（一）为什么选择本地SD1.5对接OpenClaw？

在AI绘画工具层出不穷的今天，OpenClaw+本地SD1.5的组合仍具备不可替代的优势：

对比维度	在线文生图工具	OpenClaw+本地SD1.5
隐私保护	需上传参考图/文本，存在数据泄露风险	全程本地运行，无数据上传，隐私绝对安全
形象一致性	依赖平台算法，多次生成特征差异大	借助IP-Adapter-FaceID，基于参考图保持面部特征统一
使用成本	按次收费或有次数限制，API费用累积高	一次性部署，终身免费使用，无额外成本
操作效率	需切换平台，无法与AI助理联动	对话式生成，指令下达即出图，无缝衔接其他功能
自定义程度	模型参数固定，可调整空间小	支持更换模型、优化提示词、调整生成参数，灵活性极高

简单来说，这一组合将AI助理的“指令执行能力”与本地文生图的“创作自由”完美融合，让你既能享受自然语言交互的便捷，又能掌控图像生成的全流程，尤其适合需要长期使用固定形象的场景（如虚拟主播人设、品牌IP设计、个人头像系列创作）。

（二）核心技术原理：三大组件协同工作

OpenClaw实现本地文生图功能，依赖三大核心组件的协同配合：

OpenClaw核心框架：作为交互入口，接收自然语言指令，解析用户需求（如“生成穿西装的自拍照”），调用文生图技能；
clawra技能插件：OpenClaw与SD1.5的“桥梁”，负责将自然语言指令转化为SD1.5可识别的API请求，传递参数并接收生成结果；
SD1.5生态（含扩展模型）：
- 基础模型（realisticVisionV60B1）：负责图像生成的基础质量，擅长还原真实人物、场景细节；
- ControlNet：控制图像的结构、姿态，确保生成内容符合预期（如指定站姿、场景布局）；
- IP-Adapter-FaceID：提取参考图的人脸身份嵌入，保证多次生成的人物面部特征一致。

三者的工作流程为：用户通过OpenClaw下达指令→clawra技能解析指令与参数→调用本地SD1.5 API→SD1.5加载模型生成图像→clawra接收图像并返回给OpenClaw→用户获取结果。

（三）适用场景与创作潜力

这一组合的应用场景远超简单的“生成图片”，已覆盖多个实用领域：

个人创作：生成统一风格的头像、社交平台背景图、旅行纪念图，支持按场景（职场、休闲、节日）快速切换；
内容生产：自媒体博主生成封面图、短视频配图，保持账号视觉风格统一；
设计工作：设计师快速生成灵感草图、品牌IP初稿，支持批量生成不同风格方案；
虚拟形象打造：为虚拟主播、游戏角色生成设定图，确保不同场景下形象一致性；
办公场景：生成PPT配图、报告插图，无需依赖设计资源，提升办公效率。

二、前置准备：硬件与软件清单

在开始部署前，需确保软硬件满足以下要求，避免后续出现卡顿、报错等问题：

（一）硬件要求

显卡：NVIDIA显卡（必须支持CUDA），显存≥8GB（推荐12GB及以上，生成高清图更流畅）；AMD显卡需额外配置ROCm，兼容性稍差，不推荐新手使用；
CPU：Intel i5或AMD Ryzen 5及以上，确保模型加载与参数运算效率；
内存：≥16GB（8GB内存可能出现卡顿，尤其在同时运行OpenClaw与SD1.5时）；
硬盘：预留≥20GB空闲空间（SD1.5基础环境+模型文件+生成图片需占用大量存储）。

（二）软件与资源清单

操作系统：Windows 10/11（64位）或Linux（Ubuntu 20.04+），本文以Windows 11为例；
基础软件：
- Python 3.9.x（必须是3.9版本，过高或过低可能导致依赖冲突）；
- Git（用于下载技能仓库，可选，也可直接下载ZIP压缩包）；
- 7-Zip（用于解压大体积模型文件）；
核心资源：
- OpenClaw安装包（最新版本，需支持技能扩展）；
- SD1.5 WebUI安装包（推荐Automatic1111版本，兼容性最好）；
- clawra技能仓库（OpenClaw文生图专用插件）；
- 基础模型：realisticVisionV60B1.safetensors（真实风格生成核心）；
- 扩展模型：ControlNet（含canny、openpose等预处理器）、IP-Adapter-FaceID（人脸一致性核心）；
- 参考图：清晰的人脸照片（正面、无遮挡，分辨率≥512×512，用于保持形象一致性）。

（三）资源下载地址汇总（安全无广告）

资源名称	下载地址	备注
OpenClaw最新版本	`https://openclaw.org/download`	选择对应操作系统版本，Windows用户下载.exe安装包
SD1.5 WebUI（Automatic1111）	`https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui`	可直接下载ZIP包，无需Git克隆
clawra技能仓库	`https://github.com/easyeye163/clawra`	点击“Code→Download ZIP”下载
realisticVisionV60B1模型	`https://civitai.com/models/4201/realisticvision-v60-b1`	注册账号后免费下载，选择.safetensors格式
IP-Adapter-FaceID模型	`https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/IP-Adapter-FaceID/tree/main`	下载ip-adapter-faceid_sd15.bin文件
ControlNet预处理器	随SD1.5 WebUI安装包自带	无需额外下载，安装后在extensions目录可见

（四）阿里云一键部署OpenClaw步骤流程

第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

三、第一步：阿里云OpenClaw快速部署（2026稳定版）

为确保OpenClaw运行稳定，支持多技能扩展，推荐使用阿里云轻量应用服务器部署（本地部署也可参考，核心配置一致），步骤简洁，无需复杂技术背景：

（一）阿里云部署前准备

阿里云账号：注册并登录阿里云账号，完成实名认证（个人用户可通过身份证刷脸认证，企业用户需上传营业执照）；
服务器配置：推荐2vCPU+8GB内存+100GB ESSD云盘+10Mbps带宽（满足OpenClaw运行及后续技能扩展）；
地域选择：优先选择离本地最近的地域（如华东用户选上海，华南用户选广州），降低网络延迟；
必备资源：阿里云百炼API Key（登录阿里云百炼平台，在“密钥管理”板块创建）。

（二）分步部署流程

服务器购买与镜像选择：
- 访问阿里云轻量应用服务器购买页面，在“应用镜像”中搜索“OpenClaw”，选中专属镜像（2026年默认版本为v2026.1.25）；
- 选择实例规格（推荐2vCPU+8GB内存），购买时长按需选择（年付更划算），支付完成后等待实例启动（约1-5分钟）；
- 记录服务器公网IP（如120.xxx.xxx.xxx），用于后续登录与配置。

远程登录与基础配置：

# 1. SSH登录服务器（替换为实际公网IP）
ssh root@120.xxx.xxx.xxx
# 2. 更新系统依赖与安全补丁
yum update -y && yum install -y python3-pip git
# 3. 验证OpenClaw预装状态
systemctl status openclaw
# 4. 若未启动，执行启动命令
systemctl start openclaw
# 5. 设置开机自启，避免服务器重启后服务中断
systemctl enable openclaw

阿里云百炼API Key配置（用于OpenClaw核心功能激活）：

# 1. 编辑OpenClaw配置文件
nano ~/.openclaw/openclaw.json
# 2. 插入API Key配置（替换为你的Access Key ID与Secret）
{
     
"aliyun": {
     
 "bailian": {
     
   "accessKeyId": "你的Access Key ID",
   "accessKeySecret": "你的Access Key Secret"
 }
}
}
# 3. 保存并退出（按Ctrl+O，回车，再按Ctrl+X）
# 4. 重启OpenClaw生效
systemctl restart openclaw
# 5. 验证配置是否成功
openclaw config test aliyun.bailian
# 输出“配置有效，核心功能正常”即为成功

防火墙端口放行（允许本地访问OpenClaw）：

# 放行OpenClaw默认端口（8080）与文生图通信端口（7860）
firewall-cmd --add-port=8080/tcp --permanent
firewall-cmd --add-port=7860/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
# 验证端口放行状态
firewall-cmd --query-port=8080/tcp && firewall-cmd --query-port=7860/tcp
# 均输出yes即为放行成功

本地访问验证：
- 打开本地浏览器，输入http://服务器公网IP:8080，进入OpenClaw登录界面；
- 首次登录使用默认账号（admin）和密码（123456），登录后建议立即修改密码：
```
# 修改OpenClaw管理员密码
openclaw auth set-password --username admin --new-password "你的新密码"
```
- 登录后发送测试消息“你好”，若收到回复，说明OpenClaw部署成功。

（三）部署避坑指南

服务器地域选择：若本地网络访问海外地域服务器延迟高，优先选择国内地域（需完成ICP备案）；
API Key配置失败：检查密钥是否正确（注意区分Access Key ID与Secret），若泄露需立即在阿里云控制台禁用并重新创建；
端口无法访问：确认阿里云安全组已放行8080和7860端口（控制台→轻量应用服务器→安全组→添加规则），而非仅配置系统防火墙；
服务启动失败：查看日志排查原因，日志路径：~/.openclaw/logs/openclaw.log。

四、第二步：本地SD1.5环境搭建（基础篇）

SD1.5是文生图功能的核心，本地环境搭建的稳定性直接影响后续使用体验，以下是Windows 11系统的详细步骤（Linux系统可参考对应命令）：

（一）SD1.5 WebUI安装

解压安装包：将下载的SD1.5 WebUI ZIP包解压到本地磁盘（如D:\stable-diffusion-webui），确保路径无中文、空格（避免兼容性问题）；
安装依赖：双击运行解压目录下的webui-user.bat文件，系统会自动下载Python、PyTorch等依赖包，首次运行可能需要10-30分钟（取决于网络速度）；
验证安装：当命令行窗口显示“Running on local URL: http://127.0.0.1:7860”时，说明安装成功，打开浏览器访问该地址，即可看到SD1.5 WebUI界面；
关闭服务：若需关闭SD1.5，直接关闭命令行窗口即可；后续启动只需再次运行webui-user.bat。

（二）基础模型与扩展模型安装

基础模型（realisticVisionV60B1）安装：
- 下载realisticVisionV60B1.safetensors文件；
- 复制到SD1.5模型目录：D:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion；
- 重启SD1.5 WebUI，在顶部“Stable Diffusion model”下拉框中选择该模型，即可生效。
ControlNet扩展安装（随WebUI自带，无需额外下载）：
- 打开SD1.5 WebUI，点击左侧“ControlNet”标签；
- 点击“Installed Preprocessors”，若能看到canny、openpose等选项，说明已安装成功；
- 若未显示，手动安装：点击“Extensions→Install from URL”，在URL处输入https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet，点击“Install”，安装完成后重启WebUI。

IP-Adapter-FaceID模型安装（关键！确保形象一致性）：

# 1. 下载ip-adapter-faceid_sd15.bin文件
# 2. 复制到ControlNet模型目录
copy "C:\下载路径\ip-adapter-faceid_sd15.bin" "D:\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\Models"
# 3. 验证模型是否加载：重启SD1.5 WebUI，进入ControlNet→Model，若能看到ip-adapter-faceid-sd15，即为成功

（三）SD1.5基础配置优化（提升生成效率）

调整显存分配：打开webui-user.bat文件，在set COMMANDLINE_ARGS=后添加参数：
```
set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram
```
- --xformers：启用Xformers优化，减少显存占用；
- --medvram：中等显存模式，适合8GB显存显卡；
- 保存后重启SD1.5 WebUI，生成速度可提升30%以上。
配置API访问：
- 打开SD1.5 WebUI，点击“Settings→API”；
- 勾选“Enable API”和“Allow CORS”（允许跨域访问）；
- 点击页面底部“Apply settings”，再点击“Reload UI”，确保API端口（默认7860）开放。
测试SD1.5本地生成：
- 在WebUI文本框输入提示词（prompt）：a photo of a man, realistic, high quality；
- 输入反向提示词（negative prompt）：monochrome, lowres, bad anatomy, blurry；
- 点击“Generate”，若能生成清晰图像，说明SD1.5环境搭建成功。

五、第三步：OpenClaw对接SD1.5文生图技能（核心篇）

完成OpenClaw部署与SD1.5环境搭建后，关键一步是通过clawra技能实现两者对接，全程仅需三步，新手也能快速上手：

（一）第一步：下载clawra技能仓库

访问GitHub仓库：https://github.com/easyeye163/clawra（若无法访问，可通过国内镜像站点下载）；
点击“Code→Download ZIP”，下载技能压缩包（文件名：clawra-main.zip）；
解压压缩包：将下载的文件解压到本地，得到clawra-main文件夹，包含README.md、package.json、main.py等核心文件。

（二）第二步：放置技能文件夹到OpenClaw目录

本地部署的OpenClaw：将clawra-main文件夹复制到OpenClaw的skills目录，示例路径：
```
D:\openclaw\openclaw\skills\clawra-main
```

阿里云部署的OpenClaw：通过SSH上传文件夹到服务器对应目录：

# 1. 本地打开命令行，切换到clawra-main解压目录
cd "C:\下载路径\clawra-main"
# 2. 上传到阿里云服务器（替换为实际公网IP）
scp -r . root@120.xxx.xxx.xxx:~/.openclaw/skills/clawra-main
# 3. 验证上传是否成功：登录服务器查看目录
ls ~/.openclaw/skills/clawra-main
# 若显示package.json、main.py等文件，即为成功

（三）第三步：让OpenClaw自动配置技能

打开OpenClaw对话界面（本地部署访问http://127.0.0.1:8080，阿里云部署访问http://服务器公网IP:8080）；

输入以下自然语言指令，让AI自动配置：

请读取路径为【~/.openclaw/skills/clawra-main】（阿里云部署）或【D:\openclaw\openclaw\skills\clawra-main】（本地部署）的文件夹，帮我配置文生图技能，对接本地SD1.5服务，SD1.5的API地址为http://127.0.0.1:7860

等待配置完成：OpenClaw会自动读取技能文件，安装依赖包，配置API连接，过程约1-3分钟，期间会显示“正在安装依赖”“正在测试连接”等提示；
配置成功验证：当收到“文生图技能配置完成，可输入指令测试”的回复时，说明对接成功。

（四）基础生成测试：生成第一张自定义图像

准备参考图：将需要保持一致性的人脸参考图（如个人照片）上传到OpenClaw（对话界面→上传文件）；

下达生成指令：

以这张参考图为基础，生成一张穿商务西装、在办公室场景的自拍照，要求面部特征与参考图一致，图像分辨率为512×768，高质量、无模糊

查看生成结果：OpenClaw会自动调用SD1.5生成图像，生成完成后直接在对话界面显示；
若生成成功，说明整个流程打通；若失败，查看下文中的“常见问题排查”部分。

六、第四步：高级功能优化（进阶篇）

基础配置完成后，通过以下优化可大幅提升生成质量与操作效率，解锁更多高级功能：

（一）形象一致性强化：优化IP-Adapter-FaceID参数

# 1. 编辑clawra技能的配置文件
nano ~/.openclaw/skills/clawra-main/config.json（阿里云部署）
# 或
notepad D:\openclaw\openclaw\skills\clawra-main\config.json（本地部署）
# 2. 调整IP-Adapter相关参数
{
   
  "sd_api_url": "http://127.0.0.1:7860",
  "ip_adapter": {
   
    "model_name": "ip-adapter-faceid-sd15",
    "weight": 0.8,  # 权重越高，越接近参考图（0-1之间，默认0.7）
    "faceid_embeds_extract": true  # 自动提取人脸嵌入
  },
  "default_params": {
   
    "width": 512,
    "height": 768,
    "num_inference_steps": 30,  # 推理步数，越高越清晰（推荐25-40）
    "seed": -1  # 随机种子（-1为随机，固定数值可生成相同图像）
  }
}
# 3. 保存后重启OpenClaw技能
openclaw skills restart clawra-main（阿里云部署）
# 或在本地OpenClaw对话界面输入：“重启文生图技能”

（二）批量生成：一次下达指令生成多张图像

通过代码命令批量生成不同风格的图像，适合快速筛选方案：

# 1. 创建批量生成脚本batch_generate.py（保存到clawra-main目录）
import requests
import json

# 配置参数
openclaw_api_url = "http://127.0.0.1:8080/api/v1/chat/completions"  # OpenClaw API地址
reference_image_path = "reference.jpg"  # 参考图路径
prompts = [
    "穿休闲装，在公园散步",
    "穿运动服，在健身房锻炼",
    "穿礼服，在晚宴场景",
    "穿羽绒服，在雪地场景"
]
negative_prompt = "monochrome, lowres, bad anatomy, blurry, ugly, disfigured"
width = 512
height = 768

# 上传参考图获取文件ID
def upload_reference_image():
    files = {
   "file": open(reference_image_path, "rb")}
    response = requests.post(f"{openclaw_api_url.replace('/chat/completions', '/files/upload')}", files=files)
    return response.json()["file_id"]

# 批量生成图像
def batch_generate(file_id):
    for i, prompt in enumerate(prompts):
        data = {
   
            "model": "clawra-image-generate",
            "messages": [
                {
   "role": "user", "content": f"以文件ID为{file_id}的参考图为基础，生成：{prompt}，要求面部特征一致，{negative_prompt}，分辨率{width}×{height}"}
            ]
        }
        response = requests.post(openclaw_api_url, json=data)
        image_url = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]["image_url"]
        # 下载图像
        image_response = requests.get(image_url)
        with open(f"generated_image_{i+1}.jpg", "wb") as f:
            f.write(image_response.content)
        print(f"第{i+1}张图像生成完成，保存为generated_image_{i+1}.jpg")

if __name__ == "__main__":
    file_id = upload_reference_image()
    batch_generate(file_id)

运行脚本：

# 1. 安装依赖
pip install requests
# 2. 运行批量生成脚本
python batch_generate.py

（三）提示词优化：提升图像生成质量

提示词（Prompt）是影响生成质量的关键，以下是针对人物形象生成的优化模板：

基础结构：主体描述 + 风格描述 + 细节描述 + 质量描述

示例模板：

photo of [人物特征，如"a young woman with long black hair"]，wearing [服装描述，如"a white dress"]，in [场景描述，如"a sunny garden with flowers"]，natural lighting，ultra-detailed，8k resolution，photorealistic，sharp focus

反向提示词模板：

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

可在OpenClaw中直接使用优化后的提示词，例如：

以参考图为基础，生成：photo of a young man with short hair，wearing a blue suit，in a modern office，natural lighting，ultra-detailed，8k resolution，photorealistic，sharp focus，反向提示词：monochrome, lowres, bad anatomy, blurry，分辨率512×768，推理步数35

（四）结合OpenClaw其他功能：实现创作全流程自动化

OpenClaw的文生图技能可与其他功能联动，实现更复杂的创作流程，例如：

生成图像+自动修图：

先以参考图为基础生成穿衬衫的自拍照，然后将图像调整为1:1比例，去除背景，添加白色背景

生成图像+制作表情包：

生成一张微笑的自拍照，然后在图像下方添加文字“今天也是元气满满的一天”，字体为黑体，颜色黑色

生成图像+批量命名保存：

批量生成3张不同场景的自拍照（职场、休闲、运动），生成后自动命名为“职场_20260214.jpg”“休闲_20260214.jpg”“运动_20260214.jpg”，并保存到D:\生成图片目录

七、第五步：常见问题排查（避坑篇）

在部署与使用过程中，可能会遇到各种问题，以下是高频问题的解决方案：

（一）问题1：OpenClaw提示“找不到clawra技能”

原因分析：

技能文件夹路径错误，未放在OpenClaw的skills目录下；
文件夹名称错误（非“clawra-main”）；
技能文件缺失（如package.json、main.py未完整解压）。

解决方案：

检查路径：确保文件夹路径为~/.openclaw/skills/clawra-main（阿里云）或D:\openclaw\openclaw\skills\clawra-main（本地）；
检查文件夹名称：必须为“clawra-main”，不可修改为其他名称；
重新下载解压：若文件缺失，删除现有文件夹，重新从GitHub下载并解压。

（二）问题2：配置后生成图像无反应，OpenClaw提示“连接SD1.5失败”

原因分析：

SD1.5未启动或已关闭；
SD1.5的API端口（7860）未开放；
API地址配置错误（如IP、端口错误）。

解决方案：

启动SD1.5：运行webui-user.bat，确保命令行显示“Running on local URL: http://127.0.0.1:7860”；
检查API配置：在OpenClaw对话界面输入“查看文生图技能配置”，确认SD1.5 API地址为http://127.0.0.1:7860；

测试端口连通性：

# 本地部署：打开命令行执行
telnet 127.0.0.1 7860
# 阿里云部署：登录服务器执行
telnet 本地IP 7860
# 若显示“无法打开连接”，说明端口未开放，重新配置SD1.5的API权限

（三）问题3：生成的图像与参考图面部特征不一致

原因分析：

IP-Adapter-FaceID模型未正确安装或未加载；
参考图质量不佳（如侧脸、遮挡严重、分辨率过低）；
IP-Adapter权重设置过低。

解决方案：

验证模型加载：打开SD1.5 WebUI→ControlNet→Model，确认已选择“ip-adapter-faceid-sd15”；
更换参考图：选择正面、无遮挡、分辨率≥512×512的清晰照片；
提高IP-Adapter权重：编辑clawra配置文件，将weight参数调整为0.8-0.9（不建议超过0.9，避免图像僵硬）；
优化提示词：在提示词中添加“保持面部特征与参考图一致”等描述。

（四）问题4：生成图像速度慢，显存不足报错

原因分析：

显卡显存不足（低于8GB）；
生成分辨率过高（如1024×1024）；
未启用显存优化参数。

解决方案：

降低生成分辨率：默认使用512×768，避免超过768×1024；
启用显存优化：在webui-user.bat中添加--xformers --lowvram（低显存模式）；
减少推理步数：将num_inference_steps调整为25-30（默认30）；
关闭其他占用显存的程序：生成图像时关闭浏览器、视频软件等。

（五）问题5：OpenClaw能生成图像，但无法显示或下载

原因分析：

图像保存路径无写入权限；
生成的图像格式不支持（如异常格式）；
OpenClaw的文件访问权限未配置。

解决方案：

检查保存路径权限：确保OpenClaw有权写入图像保存目录（如D:\生成图片），Windows系统可右键目录→属性→安全→编辑，授予“完全控制”权限；
调整图像格式：编辑clawra配置文件，添加"format": "jpg"（默认生成jpg格式，兼容性最好）；
手动下载：若对话界面无法显示，OpenClaw会自动保存图像到~/.openclaw/workspace/images（阿里云）或D:\openclaw\openclaw\workspace\images（本地），可直接从该目录获取。

八、总结

OpenClaw+本地SD1.5的组合，不仅实现了“对话式文生图”的便捷操作，更通过本地部署、形象一致、免费使用三大优势，成为内容创作者的高效工具。从阿里云OpenClaw部署到SD1.5环境搭建，从技能对接到底层优化，本文提供了完整的实战指南，即使是新手也能按步骤完成配置。

随着AI技术的持续进化，这一组合的潜力还将不断释放——未来可实现“文本生成图像+图像生成视频”“多风格一键切换”“3D形象生成”等更高级功能。现在开始部署，你将提前掌握AI创作的核心工具，在效率革命中占据先机。

需要注意的是，AI生成图像需遵守相关法律法规，不得用于商业侵权、虚假宣传等违规场景，尊重他人肖像权与知识产权。愿你在OpenClaw的助力下，解锁更多创作灵感，让创意无缝落地。

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2026年OpenClaw/Clawdbot极速部署+本地SD1.5文生图实战，打造自定义AI形象

一、核心认知：OpenClaw+SD1.5的创作革命

（一）为什么选择本地SD1.5对接OpenClaw？

（二）核心技术原理：三大组件协同工作

（三）适用场景与创作潜力

二、前置准备：硬件与软件清单

（一）硬件要求

（二）软件与资源清单

（三）资源下载地址汇总（安全无广告）

（四）阿里云一键部署OpenClaw步骤流程

三、第一步：阿里云OpenClaw快速部署（2026稳定版）

（一）阿里云部署前准备

（二）分步部署流程

（三）部署避坑指南

四、第二步：本地SD1.5环境搭建（基础篇）

（一）SD1.5 WebUI安装

（二）基础模型与扩展模型安装

（三）SD1.5基础配置优化（提升生成效率）

五、第三步：OpenClaw对接SD1.5文生图技能（核心篇）

（一）第一步：下载clawra技能仓库

（二）第二步：放置技能文件夹到OpenClaw目录

（三）第三步：让OpenClaw自动配置技能

（四）基础生成测试：生成第一张自定义图像

六、第四步：高级功能优化（进阶篇）

（一）形象一致性强化：优化IP-Adapter-FaceID参数

（二）批量生成：一次下达指令生成多张图像

运行脚本：

（三）提示词优化：提升图像生成质量

（四）结合OpenClaw其他功能：实现创作全流程自动化

七、第五步：常见问题排查（避坑篇）

（一）问题1：OpenClaw提示“找不到clawra技能”

原因分析：

解决方案：

（二）问题2：配置后生成图像无反应，OpenClaw提示“连接SD1.5失败”

原因分析：

解决方案：

（三）问题3：生成的图像与参考图面部特征不一致

原因分析：

解决方案：

（四）问题4：生成图像速度慢，显存不足报错

原因分析：

解决方案：

（五）问题5：OpenClaw能生成图像，但无法显示或下载

原因分析：

解决方案：

八、总结

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