AI绘画Stable Diffusion图生图详解：从原理到实战应用
AI绘画Stable Diffusion图生图详解：从原理到实战应用
AI绘画中的Stable Diffusion图生图功能是近年来人工智能领域的一个热门话题。它不仅能够帮助用户将现有图片转换成不同风格的作品，还能在保留原图特征的基础上进行创新性创作。本文将详细介绍图生图的原理、具体操作流程、随机种子的应用以及其在实际中的应用场景，帮助读者快速掌握这一实用技能。
1. 图生图原理
在AI绘画领域，"文生图"由于其固有的随机性，往往难以完全满足用户的需求。相比之下，"图生图"通过提供一个模板图像，让AI能够更准确地理解用户意图。这种技术的核心在于利用原图的像素信息，在"加噪"和"去噪"的过程中将其作为特征反映在最终作品中，从而生成更符合用户需求的图像。
2. 图生图流程介绍
在Stable Diffusion中进行图生图主要分为三个步骤：导入图片、书写提示词、调整参数。
第一步：导入图片
在SD WebUI中找到图生图的操作界面，将准备好的图片上传。此外，该界面还提供了涂鸦、局部重绘等功能，但这些功能将在后续环节中详细讲解。
第二步：书写提示词
图生图的提示词书写逻辑与文生图相似。用户需要尝试描述上传图片的特征。例如，可以简单描述为"二次元风格的女性角色"。
第三步：参数调整
图生图的参数设置与文生图类似，但有一些特有的参数，如"重绘幅度"。一般建议将重绘幅度设置在0.6到0.8之间。其他参数设置包括：
- 采样方法：DPM++ SDE Karras
- 提示词引导系数：8
- 迭代步数：20
- 图片分辨率：500 * 500
完成设置后，点击生成即可得到一张新图片。
3. 随机种子的应用
AI在生成图片时会记录一组随机数作为随机种子。不同的随机种子会生成不同的图片，但相同的随机种子会生成相似度很高的图片。用户可以通过复制上一次生成的随机种子来保持图片风格的一致性。
4. 图生图应用场景
场景一：将原图进行二次加工
用户可以使用图生图功能对现有图片进行风格转换或细节优化。
场景二：把非人像的图片变成人物形象
通过图生图，用户可以将风景等非人物图像转换为人物形象，创造出独特的拟人化作品。
场景三：将草稿图通过AI进行补全
用户可以上传草稿图并使用提示词进行准确描述，让AI帮助完成细节填充。
这些应用场景展示了图生图在创意设计和艺术创作中的强大潜力。通过掌握图生图技术，用户可以更灵活地运用AI工具进行创作，实现更多创新性的视觉表达。