AI绘画Stable Diffusion 图生图基础讲解，小白入门图生图必看！

大家好，我是程序员晓晓

我们在使用AI绘画Stable Diffusion的时候，文生图比较好理解，就是输入文字生成图片。

那图生图又是啥？

SD 允许我们上传一张图片作为底图，这张底图又称为“引导图”，然后再搭配提示词生成一张新的图片。

引导图主要影响最终要生成图片的颜色和构图，而提示词和文生图的提示词一样，这里就不过多讲述了。

图生图的界面入口在 img2img 。

这个界面下方也有一个 img2img 标签页，这个标签页就是用来上传引导图的。

我们上传一张引导图，但什么提示词都不写，然后让 SD 根据引导图重新生成一张图片。

此时，SD 会根据引导图的颜色、构图重新生成一张新的图，可以看到右边的图的女孩样子不一样了，衣服也换了一件，背景也从晚上变成下午。但整体的构图和色调还是和原图比较接近的。

而当我在正向提示词里输入蓝色头发（blue hair），SD 就会根据原图的颜色和构图重新生成一张图片，并且主角的头发变成了蓝色。

其他配置项

页面继续往下拉可以看到其他配置项。

Resize mode 项提供了不同的缩放模式：

• • Just resize：仅调整大小。当生成图和原图宽高不一致时，生成的图片内容会被拉伸变形。

• • Crop and resize：裁剪后缩放。当生成图和原图宽高不一致时，生成图片会被裁剪掉多出来的部分。

• • Resize and fill：缩放后填充空白。当生成图和原图宽高不一致时，生成的图片会以长边为基准，短边方向多出来的空白位置用色块来填补。

• • Just resize (latent upscale)：调整大小（潜空间放大）。当生成图和原图宽高不一致时，生成的图片内容也会被拉伸变形。而且会出现一些模糊的色块。特点是生成速度快，但出图效果很一般，不建议使用。

当设置了生成图的宽高和原图的宽高不一致时，可以选择这几种缩放的方式对图片进行调整。但最好的方式还是将生成的图片的宽高设置为原图的宽高。如果原图的宽高都很大，至少也要保证生成图的宽高和原图的宽高比例是一致的。

如果想更方便的将生成图的缩放成原图的n倍，可以在 Resize by 里调整。

再往下就是采样方法（Sampling method）和迭代步数（Sampling steps），还有设置图片的宽高等，这里的配置和文生图是一样的，就不过多讲解了。

需要关注的是 Denoising strength，这项的意思是“重绘幅度”，数值越大，生成的图就和原图的差别越大。默认值 0.75 其实是一个比较大的值了。

如果不想大幅度修改原图，可将该值设置在 0.5 以下。

---

感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
 

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

若有侵权，请联系删除