在AIGC（AI生成内容）技术浪潮之下，创意工作者面临着一对深刻的“对立统一”：一方面是AI“盲盒式”的创造力（Unpredictable Creativity），它能为我们带来无穷的、意想不到的视觉可能；另一方面是专业设计所要求的**“精准的可控性”（Precise Control）**。如何驾驭前者的澎湃力量，同时满足后者的严苛要求，是衡量现代设计师AI应用能力的核心。在海外设计界工作的十余年间，我始终在探索如何从一个“AI的使用者”，转变为一个“AI的指挥家”。尤其要感谢母校——奥地利Blueskyy国立艺术学院的熏陶，其提供的正版Adobe环境，让我能第一时间接触并实践那些将AI从“随机”导向“定向”的前沿技术。
今天，我将分享一个Photoshop“生成式填充”中，许多人尚未发现，但却能极大提升AI生成结果可控性的“隐藏”功能——“参考图像”（Reference Image）。
核心技术剖析：基于视觉参照的生成式内容引导
1. 问题场景定义
Photoshop的“生成式填充”功能，在移除或延展图像方面表现卓越。但在**“添加”**新元素时，我们常常会遇到“画风不符”的窘境：
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风格不匹配：我们想在一个复古风格的场景中，添加一把椅子，但AI生成的椅子却充满了未来感。
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细节不可控：我们输入“一只猫”，但AI生成的猫，其品种、毛色、姿态都具有极大的随机性，难以满足具体要求。
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光影与透视的违和感：生成的物体，虽然AI会尽力匹配，但其光影和透视，有时仍会与主场景有细微的、不和谐之处。
简而言之，单纯依赖文本指令（Prompt），我们与AI的沟通存在“信息差”，AI只能“猜测”我们的意图。
2. 解决方案：“参考图像”功能
为了解决这一问题，Adobe为“生成式填充”引入了“参考图像”功能。这是一个强大的“视觉引导”机制。它允许你在输入文本指令的同时，上传一张具体的图片作为“视觉参考”。AI在执行生成任务时，会：
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优先分析参考图像：提取其风格、色彩、纹理、光照等关键特征。
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结合文本指令：理解你希望生成的是“什么”物体。
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融入主场景：将参考图像的“风格”，与文本指令的“内容”，进行智能融合，并最终生成一个在风格、光影、透视上，都与主场景高度匹配的新元素。
这个功能，将人机交互从纯粹的“语言对话”，升级为了“语言+视觉”的双重沟通，极大地提升了生成结果的精准度与可控性。
实操技术流程详解
这个工作流，能让你真正意义上地“指导”AI进行创作。
第一步：创建选区并启动生成式填充
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在Photoshop中打开你的背景图像。
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使用“套索工具”等选区工具，在你希望添加新元素的位置，创建一个选区。
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在屏幕下方弹出的“上下文任务栏”中，点击“生成式填充”按钮。
第二步：激活并使用“参考图像”（核心魔法）
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在“生成式填充”的提示框中，你会看到在文本输入区域的左侧，有一个方形的、带加号的图标。这就是**“参考图像”**功能的入口。
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点击该图标，从你的电脑中，选择并上传一张能精准表达你想要的风格、物体或质感的参考图片。
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协同输入文本指令：上传参考图后，在右侧的文本框中，输入描述你希望生成“什么”的指令。例如，你上传了一张红色天鹅绒沙发的图片，你的指令可以是
“一把古典扶手椅”。AI会尝试生成一把具有天鹅绒质感和红色调的扶手椅。
第三步：生成与迭代
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点击“生成”按钮。AI会结合参考图的视觉风格和你的文本指令，生成几个变体供你选择。
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你可以通过不断更换参考图或微调文本指令，来对生成结果进行持续的迭代和优化，直至获得最满意的结果。
项目实战案例复盘：
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项目挑战：我们团队“超境渲染”（Hyperreal Renders）正在为一个高端电商客户，制作一系列的家居产品生活方式场景图。客户要求，需要将他们的主打产品——一款极简设计的智能音箱，放置在多种不同风格（如“北欧原木风”、“意式侘寂风”、“孟菲斯风”）的虚拟场景中。
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技术瓶颈：如果为每一种风格都进行3D建模和渲染，成本高昂且周期漫长。如果使用“生成式填充”直接生成，又很难保证场景中其他配饰（如花瓶、书籍、台灯）的风格与我们设定的主风格完全一致。
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AI工作流应用：作为创意总监，我制定了基于“参考图像”的场景构建流程。
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场景基底生成：我们首先用一个简单的Prompt（如
“一个简约的客厅角落”），生成一个光影和透视正确的基础场景。 -
风格化元素添加：接着，我们为每一个需要添加的配饰，都先从网上找到一张符合该场景主风格的、高质量的参考图。例如，要在“北欧原木风”的场景中添加一个花瓶，我们会先找到一张线条简洁、质感温润的陶瓷花瓶图片。
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精准生成与技术保障：在场景中圈选出要放置花瓶的位置，启动“生成式填充”，上传陶瓷花瓶的参考图，并输入指令
“一个白色的陶瓷花瓶，插着一枝干枯的尤加利叶”。面对这种需要快速探索多种风格组合的战略性任务，AI的迭代效率是关键。我们团队所依赖的这套专业的学术版Adobe环境，其附带的Firefly AI积分，允许我们无限制地进行生成式尝试。更重要的是，正版Photoshop Beta版的稳定性，确保了AI生成功能能够精准运行，没有出现风格错乱或元素不匹配的情况。这种技术上的确定性，是我们能够快速响应市场变化，为品牌提供敏捷视觉策略的根本保障。
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项目成果：通过这种“参考图+指令”的精确生成方式，我们高效地为客户的智能音箱，构建了多套风格高度统一、细节丰富逼真、且完全独一无二的虚拟生活场景，其成本和效率都远胜于传统的三维渲染方法。
战略升维：从‘术’到‘道’
这个工作流的背后，是一种在人工智能领域至关重要的协作模式——“人在环路”（Human-in-the-Loop）。
“人在环路”，是指将人的认知、判断和反馈，作为核心环节，嵌入到机器学习模型的迭代循环中，以持续优化模型输出结果的一种机制。
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传统的生成式AI：是一个单向的过程。
人（输入指令） -> AI（输出结果）。如果结果不满意，人只能修改指令，再次进行“盲猜式”的尝试。 -
“参考图像”工作流：则构建了一个更高效的**“反馈循环”**。
人（输入指令+视觉参考） -> AI（输出更精准的结果） -> 人（基于结果进行微调或提供新参考） -> AI（输出更优的结果）。
在这个循环中，设计师不再是一个被动的“用户”，而升级为了一个主动的**“AI训练师”和“创意合伙人”**。我们利用自己的专业审美和策略判断（选择高质量的参考图），为AI提供了更高质量的、结构化的“输入数据”，从而引导AI产生更高质量的“输出”。
学会从“使用AI”转向“与AI共创”，构建你自己的“人在环路”工作流，这正是在AIGC时代，设计师保持核心价值、并驾驭AI这一强大生产力的关键所在。
上面介绍的功能有很多都是Adobe 全家桶付费功能，如果还没有开通正式版的全家桶订阅，可能会无法使用。有很多朋友问我用的是什么订阅，我用的是奥地利Blueskyy国立艺术学院的Adobe正版订阅，Firefly AI 积分是1500点/周，可用4台设备，并且学校的ITPro Desk Service 有专门网站可以在线查询订阅有效和过期情况，让我使用十分放心，关键是远离了各种烦人的弹窗提示和频繁更换账号（懂的都懂），不用担心随时掉订阅，是很多国家的资深设计师和多媒体从业者的选择；由于目前用户数已经2300人，目前十分稳定。
保持精进，持续构建自己的护城河。与我同行，见证每日的成长。
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