〔004〕Stable Diffusion 之 图生图进阶 篇

已于 2023-11-08 15:15:55 修改
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分类专栏： 《全套 AI 绘画教程》 文章标签： 人工智能 stable diffusion 计算机视觉 图像处理 ai绘画
于 2023-04-12 17:13:46 首次发布
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本文详细介绍了稳定扩散模型在图生图应用中的各种参数设置，包括缩放模式、蒙版模糊度、蒙版内容和透明度等。讨论了图生图（img2img）、涂鸦绘制（Sketch）、局部绘制（Inpaint）、涂鸦蒙版（Inpaint sketch）和上传蒙版（Inpaint upload）等应用场景，并给出了不同参数设置下的效果示例，帮助用户更好地理解和利用该模型进行图像创作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

✨ 目录

▷ 图生图基本参数

  • 图生图功能主要包括六大类：图生图 / img2img、涂鸦绘制 / sketch、局部绘制 / inpaint、局部绘制之涂鸦蒙版 / inpaint sketch、局部绘制之上传蒙版 / inpaint upload、批量处理 / batch
  • 而图生图的基本参数包括但不限于以下几种：
  • Resize mode： 缩放模式，包括 拉伸/Just resize、裁剪/crop and resize、填充/resize and fill、仅调整大小（潜空间放大/just resize (latent ipscale) ，缩放模式指的是当原图和要生成的图的宽和高不一致的时候，选择的缩放模式，一般选择裁剪，如果原图和生成图的宽高一致的时候，选择任意均可
  • Mask blur： 蒙版模糊度，在 0-64 之间调节，就是将我们涂抹区域，从边缘向中间透明过渡。数值较小的时候ÿ
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[Stable Diffusion入门篇]解决文生图的局限性：图生图功能详解
细节控-AI先行者的博客
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该部分主要将图像进行优化，主要用来做图片放大的。可以上传图片导入，也可以通过其文生图和图生图中的send to extras直接使用；放大算法Upscaler ：图片选择4x-UltraSharp或R-ESRGAN 4x+ 动漫选择：R-ESRGAN 4x+ Anime6B缩放比率： 选择2或4（根据自己所需）读取图片TAG（只有SD生成的原图才可以读取），将图片上传后可以识别出图片TAG。如果不是SD的原图，读取不出图片信息。
Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式
HJS123456780的博客
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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。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
AI绘图教程|Stable diffusion(SD)图生图及绘图模式参数详解
2401_85154887的博客
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前面分享了Stable diffusion文生图和提示词的内容，这次我们一起看下Stable diffusion的另一个重要模块：图生图
Stable Diffusion学习指南【图生图篇】
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在 Stable Diffusion 的AI绘画中，文生图虽然强大，但有一个致命缺点——随机性太高。即使抽到一张喜欢的图，细节调整也极其困难。而图生图与文生图的高度随机性不同，图生图允许我们基于现有图片进行精准修改和再创作，无论是修复细节瑕疵、调整画面风格，还是实现特定部位的局部重绘，都能获得更符合预期的效果，完美解决了这个问题！
新手必看！AI绘画Stable Diffusion图生图详解，一文看懂秒变AI绘画大神！
白帽阿叁的博客
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通过以上演示，我们可以看到，图生图能够参考原图，再依据我们的指令生成新图。在这个重绘的过程中，我们可以使用涂鸦、蒙版等来影响出图的效果，这是一种精准控制的能力，不过这还不够，如果需要更多的精准控制，我们需要使用ControlNet：Stable Diffusion基础：精准控制之ControlNet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。
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之图生图进阶篇
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文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。真人换装是图生图的一个典型应用。在图生图中可以通过局部重绘和涂鸦重绘两种方式实现，2种实现方式都差不多，不同的在于涂鸦重绘可以指定衣服的颜色。我们先看一下模特换装的实现效果。只改变模特的上衣或者裤子。改变整个模特的服装。下面我们来详细看一下图生图实现模特换装的具体实现方式。这里以图生图的局部重绘为例来进行说明。
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注：文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。所谓图片的创成式填充，就是基于原有图片进行扩展或延展，在保证图片合理性的同时实现与原图片的高度契合。是目前图像处理中常见应用之一。之前大部分都是通过PS工具来处理的。今天我们来看看在Stable Diffusion中如何实现。我们先来看一下创成式图片处理效果。原图片：512*512横向扩展：1024*512纵向扩展：512*1024下面我们来看一下具体的操作方式。
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本文需要读者对Stable Diffusion有一定使用经历，了解文生图相关内容。部分重复内容已在文生图教程体现，如采样方法、迭代步数、面部修复、可平埔、宽度、高度、生成批次等，读者可查阅教程 文生图。
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大家好我是阿道夫！table Diffusion是一款基于深度学习的图像生成模型，它能够在没有任何人类指导的情况下生成高质量、逼真的图像。与传统的图像生成技术相比，Stable Diffusion具有更高的生成质量和更快的生成速度。Stable Diffusion的高阶用法风格迁移：Stable Diffusion支持将一种图片风格迁移到另一种风格，使生成的图片更具创意和个性化。你可以选择多种艺术风格，如古典、现代、梦幻、复古等，为你的作品增添独特的艺术气息。
Stable Diffusion | 图生图界面介绍
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