Stable Diffusion 图生图功能详解与参数优化指南

导入图片后，还有其他的一些功能，例如说涂鸦、局部重绘、涂鸦重绘等，我们在后续的环节中再讲解。

2.2 第二步：书写提示词

其实「图生图」的提示词和「文生图」的提示词书写逻辑是一样。当然在「图生图」中提示词也很重要，我们可以用上篇文章中学到的，尝试描述一下我们刚刚上传的图片的特征。先简单做个示范。

2.3 第三步：参数调整

「图生图」的参数和「文生图」参数基本上差不多，但是也有一些「图生图」才有的关键参数。

2.3.1 重绘幅度 (Denoising Strength)

例如说「重绘幅度」。我们一般设置在 0.6 ~ 0.8 之间。如果太低，画面变化不明显；如果太高，可能会丢失原图特征。

2.3.2 采样方法与步数

在这里我们把「采样方法」设置为「DPM++ SDE Karras」，这是一种平衡速度与质量的采样器。

「迭代步数」设置为：20。步数越多，细节越丰富，但耗时越长。

2.3.3 分辨率设置

图片分辨率设置为：500 * 500。注意，最好是跟原图的尺寸一样。假如你原图是 512 * 512，那说明比例是 1:1 的。那么你输出的图片的比例也应该是 1:1 的。否则我们生成的图片是会严重变形的。我们设置为 800 * 800，也是能和原图的 1:1 比例对应起来的。

如果你上传的图片分辨率是非常大的，那么是需要事先将图片裁剪到能被 SD 画出来的安全范围（通常是 512 或 768 的倍数）。

全部设置完成后，我们点击生成，这时候我们就利用「图生图」生成了一张新的图片。

这是我们通过「图生图」生成出来的一个最基本的全部过程，但是还有很多改进的空间。在提示词的环节，我们可以对上传的图片描述更具体、更精准。如果没有描述清楚，那么就有可能导致画出来的图片翻车，因为 AI 只读取了图片，但是没有对图片中的具体内容进行约束。

可以根据我们上一篇文章讲到的提示词来优化我们现在的提示词。优化之后的样子效果会更好。

继续对「重绘幅度」进行优化。在设置的时候也需要自己调试一个安全范围，太高可能会导致画面变形，太低又看不出具体的重绘效果。那么我们尝试后，找到「重绘幅度」的平衡点是多少呢？

最后我们再来优化一下图片的分辨率。在上面这些参数都进行优化了之后，我们再点击「生成」。这时候很明显是要比前面第一次生成的效果要好的。

3. 随机种子 Seed 的应用策略

就像我们之前说的，就算你给你原图，但是如果不对提示词进行准确精准的描述，或者不调试合适的参数的话，AI 也不能准确无误的懂得你的意思。

如果我们原图背景本来是室外的，而通过「图生图」生成出来的图片是室内的。我们可以通过增加和修改提示词，来达到我们想要的室内效果。

修改完新的提示词后，我们得到的效果是下面这样，都成了室内的图片。但是又出现了新的问题，人物的姿势怎么改变了，还是 AI 的「随机性」在作祟。

我们还是想要和之前的人物姿势一样，这怎么办呢？这时候我们就要用到「随机种子」。

AI 生成一幅作品的过程是随机的，但它的每一次生成都有自己的一套描述方式，而这个描述方式会被记录成一组随机数，也就是随机种子。

不同的随机种子生成出来的图片肯定是不一样的，但是如果你用同一个随机种子来生成图片，那肯定两组图片的相似度是非常高的，因为都是用同一套随机方法生成出来的。因为你每生成一张图，就会生成一套随机种子，有的种子效果好，有的种子效果差。你可以把这个随机种子简单理解成 AI 生成这张图的唯一编号。

在「随机种子」这个选项中，左边的骰子按钮可以把随机种子设置为 -1，就是每次都生成新的种子。右边的循环按钮就是代表重用上一次使用的随机种子。

当然除了随机种子的设置除了上面介绍的两种方式外，你也是可以自行输入的。例如说，我在图库浏览里面找到上次生成的随机种子复制出来填写到本次生成图片的随机种子里面，这样也是可以的。

话不多说，我们实操一遍，将上一次的随机种子作为本次的随机种子。点击生成图片。这时候两张图片的风格和姿势是不是都很相似了？

4. 图生图典型应用场景

在学习了解完上面我们所有关于「图生图」的细节之后，我们再来说说「图生图」的具体应用场景有哪些。

4.1 场景一：将原图进行二次加工

我们今天有运用到的。其实这个场景很多 AI 相机里面都是可以做到的，但是我们通过 SD WebUI 能更加细致的来操作这个演变的过程，更加可控。

4.2 场景二：把非人像的图片变成人物形象

这种方式你可以做一些风景的拟人画，风景变成人物。

4.3 场景三：将草稿图通过 AI 进行补全

将草稿图上传到 SD WebUI，再对图片用提示词进行准确地描述。当然我这里只是简单的给大家列举出常用的一些「图生图」场景，更多的场景你也可以发挥自己的想象。

5. 高级参数设置与常见问题处理

为了进一步提升生成质量，建议关注以下几个高级设置：

5.1 高清修复 (Hires. Fix)

当生成的图片分辨率较低时，可以使用高清修复功能。开启后，SD 会先生成低分辨率底图，然后放大并进行细节重绘。这能显著提升图片的清晰度和纹理细节。

5.2 VAE 设置

VAE (Variational Autoencoder) 负责将潜在空间解码为图像。如果生成的图片颜色灰暗或模糊，可以尝试切换不同的 VAE 模型。默认通常使用 vae-ft-mse-840000，但特定模型可能需要特定的 VAE。

5.3 常见问题排查

1. 画面崩坏：通常是因为重绘幅度过高（超过 0.8）或提示词冲突。建议降低重绘幅度，检查负面提示词。
2. 生成速度慢：检查显卡驱动是否更新，尝试降低采样步数或使用更快的采样器如 Euler a。
3. 构图不符：尝试使用 ControlNet 插件固定构图，这是目前解决构图问题的最有效方案之一。

通过上述参数的精细调整，用户可以更好地掌控 Stable Diffusion 的生成过程，实现从粗略构思到精细成品的完整工作流。