EtheV的博客

AI绘画中的图生图（Image-to-Image）技术以输入图像为条件，生成高质量新图像，擅长细节保留与风格控制。其核心基于条件GAN或扩散模型，广泛用于换脸、风格迁移、照片修复等领域。流程包括图像预处理、特征提取、条件生成和后处理，确保结果精准。主要功能涵盖缩放模式、重绘幅度调整、涂鸦重绘（Sketch-to-Image）和局部重绘（Inpainting），应用于高清化、概念设计、图像修复等。相比传统方法，图生图在精确控制、细节保留和多样性扩展方面更具优势，为数字艺术和图像处理提供强大工具。

Stable Diffusion通过潜在扩散模型(LDM)实现文本到图像的转换，提示词（Prompt）在其中起关键作用。本文解析提示词的核心原理，包括 CLIP 语言模型如何将文本转化为语义向量，以及交叉注意力机制如何对齐语义与图像特征。同时，探讨提示词在内容控制、质量优化、风格化创作等方面的应用，并介绍结构化写作、权重控制、风格组合等技巧。针对常见误区，如语义冲突、过度堆砌等，提供优化建议。掌握提示词工程不仅能提升 AI 生成图像质量，更是一种新型“视觉编程”能力，对 AI 艺术创作影响深远。

Stable Diffusion是一种基于扩散模型（Diffusion Model）和潜在空间压缩（Latent Space）技术的图像生成模型，通过模拟物理扩散过程实现从噪声到高质量图像的逐步生成。其核心包括前向扩散（逐步添加噪声）和逆向扩散（逐步去噪），结合CLIP文本编码器实现文本到图像的语义对齐。Stable Diffusion的创新在于将计算迁移至低维潜在空间，显著降低计算成本，使512×512图像生成仅需4GB显存。支持文生图和图生图两种模式，广泛应用于艺术创作、图像修复和风格迁移等领域。

本文深入解析开源AI绘画工具Stable Diffusion的核心技术、部署流程与高阶应用。文章从环境搭建（秋叶启动器/源码部署）切入，系统拆解文生图、图生图、LoRA/ControlNet插件等核心功能，提供参数调优与模型训练实战技巧（如Kohya_SS脚本），并整合Hugging Face、CivitAI等资源库与社区生态。通过“基础→进阶→精通”三阶段学习路径，帮助用户掌握从风格迁移、精准构图到自定义模型炼制的全链路能力，助力艺术创作、商业设计等场景高效落地，拥抱AIGC时代的技术革新。

Stable Diffusion 作为开源 AI 文生图模型，具备高质量生成、低成本运行、深度定制等优势。本文分析其在 AIGC 领域的价值，探讨不同需求下的学习必要性，并提供系统化学习路径，助你在 AI 视觉创作领域抢占先机！