掌握Stable Diffusion图生图：参数解析与进阶技巧

在这一课里，我们将深入剖析 WebUI 的各项参数，包括分辨率、批次数量、采样器、迭代步数等。你将明白这些参数如何影响生成效果与效率，并学会如何结合模型最佳分辨率来避免常见问题。课程还会带你认识采样的原理和不同算法的差异，让你能更灵活地调整参数，提升作品的质量与可控性。

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这是一份基于视频内容整理的 Stable Diffusion“图生图”功能入门教程文档。

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1. 什么是“图生图”？

在 AI 绘画中，除了使用提示词（Prompt）引导生成，我们还可以提供一张图片，让 AI 基于这张图片的形象、构图和色彩信息生成新的图片。这个过程被称为“图生图” 。

• 核心优势：相比纯粹的“文生图”，图生图能更好地控制画面的构图和人物形态，有效降低生成的随机性，更容易得到理想的画面。
• 工作原理：AI 提取原图的结构和颜色信息，按一定比例混合进噪声图中，使生成的新图片在对应区域呈现出与原图相似的特征。

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2. 基础操作流程

以下是将一张普通图片通过 SD WebUI 进行重绘的标准步骤：

• 进入功能区：在 WebUI 中切换到“图生图 (img2img)”标签页。
• 上传图片：点击上传区域选择文件，或直接将图片拖拽至该区域。
• 填写提示词：像文生图一样，输入描述画面内容的提示词（如描述人物着装、动作、背景等） 。
• 设置尺寸：
  • 建议生成尺寸与原图比例一致。
  • 可以点击宽高设置旁边的“小标尺”图标，自动读取原图尺寸。
  • 若原图过大，建议使用“按比例缩放”功能，将其缩小至合适的生成分辨率（如 600x800）以避免显存不足或多人多头问题。
• 点击生成：AI 将根据原图和提示词生成新的图像。

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3. 核心参数详解：重绘幅度 (Denoising Strength)

这是图生图中最关键的参数，用于控制生成图与原图的相似程度。

1.定义：也称“去噪幅度”，控制将原图混合进噪声的比例。

2.数值影响：

• < 0.5 (低幅度)：画面几乎无变化，常用于放大修复，保持画面一致性。
• 0.6 左右 (较低幅度)：生成结果与原图高度相似，细节（如头巾、衣服）更准确，但 AI 发挥空间小，结果可能千篇一律。
• 0.75 (默认值)：平衡数值，既保留原图特征，又允许 AI 产生适当的变化。
• 0.8 - 0.9 (高幅度)：生成结果与原图差异较大，适合需要发散创意的场景。
• 1.0 (最大值)：完全忽略原图，效果等同于文生图。

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4. 尺寸不匹配时的处理模式

当上传图片的比例与设置的生成比例不一致时，WebUI 提供四种处理方式：

• 拉伸 (Just resize)：默认模式。直接拉伸原图以适应新尺寸（例如将竖图拉宽成正方形），会导致物体变形（如变胖）。
• 剪裁 (Crop and resize)：按比例裁切原图，可能会切掉部分主体（如头顶或衣服）。
• 填充 (Resize and fill)：保留原图完整性，在多余的空白处进行延伸填充。但填充内容由 AI 自由发挥，可能会出现不协调的画面。
• 浅空间 (Just resize (latent upscale))：原理上与拉伸类似，但在底层操作上有所不同。

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5. 进阶玩法与应用场景

5.1 局部修改与构图控制

图生图可以作为控制构图的手段。在保持原图构图不变的情况下，通过修改提示词来改变特定元素。

案例：将衣服颜色改为蓝色，或将背景修改为城市街道，生成图会保留原图的人物姿态，但改变环境和着装。

5.2 风格转换 (Style Transfer)

通过切换大模型（Checkpoint），可以将图片在不同次元间转换。

• 三次元转二次元：上传真人照片，切换到二次元模型（如 MeinaMix），适当降低重绘幅度，即可生成二次元风格的“世界名画”。
• 二次元转三次元：反之亦然，取决于使用的模型和提示词。

5.3 涂鸦变大作 (Sketch to Image)

你不需要精湛的画工，只需提供一个简单的草图，即可生成高质量插画。

操作方法：

• 在画图软件（如 PS 或 画图板）中绘制简易色块草图（如蓝天、绿地、雪山、长椅上的人）。
• 导入 WebUI 图生图界面。
• 输入对应的提示词描述场景。
• AI 会根据色块分布和提示词生成细节丰富的精美插画。

6.知识大纲

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