Stable Diffusion WebUI 图生图（img2img）：图生图/涂鸦绘制/局部重绘/有色蒙版/上传蒙版/批量处理/反推提示词

最新推荐文章于 2025-02-13 17:31:31 发布
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分类专栏： AI绘画从入门到精通 文章标签： stable diffusion AI作画 AIGC python
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本文详细介绍了 Stable Diffusion WebUI 的图生图功能，包括图生图、手绘修正、局部重绘、有色蒙版、上传蒙版、批量处理和反推提示词等，提供了丰富的示例和参数调整说明，帮助用户掌握AI作画的各种技巧。

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本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里，订阅后可阅读专栏内所有文章。

大家好，我是水滴~~

本篇文章我们介绍 Stable Diffusion WebUI 的图生图功能，主要包括：图生图、图生图（手绘修正）/涂鸦绘制、局部重绘、局部重绘（有色蒙版）、局部重绘（上传蒙版）、批量处理和反推提示词等。
希望能对你有所帮助！
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文章目录

一、图生图

今天我们一起来看一下 Stable Diffusi

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【第10章】Stable Diffusion WebUI 图生图（应用场景/界面/功能/差异点介绍）
聚梦小课堂
11-06 813
Stable Diffusion图生图功能介绍，包括：应用场景举例、与文生图界面的差异点等。本章牵扯众多前置章节的课程内容，推荐先完成“文生图”功能的学习。
Stable Diffusion 图生图img2img基础使用
Mr数据杨
06-19 3350
Stable Diffusion的img2img技术为用户提供了广泛的图像处理能力，通过灵活的反推提示词、图像重绘、局部绘制和批量处理功能，满足了用户从局部调整到整体创作的不同需求。结合细致的参数设置，img2img确保在保持图像核心的基础上实现风格和内容上的多样化变换。无论是创意设计还是图像修复，这一工具都为用户提供了高效的图像处理方案，极大地丰富了图像生成的可能性，成为多领域创作者的不二之选。
Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-图生图
欢迎关注免费星球ComfySpace：https://t.zsxq.com/19H0cfM1O
02-20 2238
stable diffusion绘画入门教程中的图生图部分，图生图有很多玩法，实现真人漫改、漫画转真人、换装、调节造型、换头等等
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
04-15 5883
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。
Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式
HJS123456780的博客
04-12 2666
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【AIGC 教程】WebUI 教程：图生图：使用图像+提示词生成图像
最新发布
Trb201013的博客
02-13 1097
Stable Diffusion 除了支持完全通过提示词来生成图像外，还可以支持使用图像加提示词共同引导来生成图像的能力。
Stable Diffusion教程：图生图
AA1213888的博客
07-04 1514
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Stable Diffusion 图生图之局部重绘
AA1213888的博客
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本地开启stable diffusion web-ui体验AIGC文生图，图生图
LANXIAMAO的博客
07-07 1153
需要16G内存，8G显存（网上说是6G就够，不过跑出来图片像素会低，显存越大画质也越好）CPU要求不高，我的配置是 i5-8400显卡，咱用的是 2060s ，一千多点买的二手显卡内存是32G （16G就可以）电源600W （400W也能跑，不过怕功率不够）[电源功率= (显卡功率+CPU+100) * 1.5]主板是 微星B360M系统是win10。
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5540
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[linux-sd-webui]之img2img
liguandong
05-05 3028
inpaint upload：允许上传单独的mask，而不是绘制。
图生图—AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍
叶子的博客
05-16 1万+
本文为专栏《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》系列文章，地址为“https://blog.youkuaiyun.com/suiyingy/article/details/130169592”。
4步生成高质量图像，Stable Diffusion WebUI 1.9.0来了！
程序员，AI探索者
04-21 1773
上周Stable Diffusion WebUI正式发布了1.9.0版本，我也第一时间把AutoDL镜像升级到了最新版本，有几个比较重要的更新再和大家同步下。
Stable Diffusion教程 | 图生图局部重绘实战详解
A1353192296的博客
04-30 2051
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AI 绘画StableDiffusionWebui图生图
独立开发，substack顶级编辑
12-23 1202
stable-diffusion-webui AI绘画工具，本文介绍图生图，以一张图片做底图优化生成。例如：上传一张真人照片，让AI把他改绘成动漫人物；上传画作线稿，让AI自动上色；上传一张黑白照，让AI把它修复成彩色相片。这个功能位于「Img2img」的页签。这个功能允许用户多次将输出图像反馈到img2img中，使用相同的提示生成更多图像。
简述sd webui中的采样器概念与局部重绘操作方法
2403_89132630的博客
12-11 665
本文简要介绍sd webui中的采样器的基本概念，并针对图生图中的局部重绘的操作方法进行了说明。最后以一个应用实例进行了讲解
AI绘画的救星！手把手教你在ComfyUI玩转局部重绘！
Android 开发架构
09-21 1687
在使用AI绘画时，尽管可以通过调整模型和参数来获得好的作品，但准确性问题仍然存在。AI的扩散算法虽然带来了无限可能，但也可能导致一些意料之外的结果，如不自然的四肢或元素的错误放置。幸运的是，Stable Diffusion的局部重绘功能可以解决这些问题。为了方便演示，我们用以下参数先批量生产一堆美女1. CheckPoint模型：XXMix_9realisticSDXL2. Lora模型：无3. 采样器：dpmpp 2m sde karras4. 采样步数：30批量美女。
Stable-Diffusion-WebUI 搭建使用教程
热门推荐
培根芝士的专栏
03-01 2万+
Stable-Diffusion-Webui 是一个基于Gradio库的Stable Diffusion的浏览器界面，可以说是AI绘画集合体，支持目前主流的开源AI绘画模型，例如 NovelAi/Stable Diffusion，有了它，我们就可以很方便地配置和生成AI绘画作品，并且进行各种精细地配置。
stable diffusion 的图生图里的上传重绘蒙版
01-23
### 如何在 Stable Diffusion 中使用上传重绘蒙版 #### 准备工作 为了确保能够精确控制哪些部分需要被重新绘制，在准备阶段可以选择使用 Photoshop (PS) 或其他图像编辑软件创建高精度的蒙版。因为直接在 Stable Diffusion 界面内通过鼠标涂鸦可能不够准确，而借助专业的图形处理工具则能更好地定义想要修改的具体区域[^1]。 #### 创建并保存蒙版 当利用 PS 创作好所需的蒙版之后，需将其导出为 PNG 文件格式，并保持透明度信息不变。这是因为 SD 软件读取此类文件时依赖于 alpha 通道来判断哪些像素应该参与后续的艺术创作过程。完成后的文件应与原始待修饰图片尺寸完全一致以便匹配对应关系正常运作。 #### 设置 Stable Diffusion 参数 进入 Stable Diffusion 用户界面后，找到用于指定输入图像及其相应掩码的位置。通常情况下这会涉及到两个独立字段：一个是用来加载源素材的地方；另一个则是专门接收外部导入型遮罩数据的空间。按照指示分别上传之前准备好的底片以及对应的PNG格式蒙板文档[^2]。 #### 执行重绘操作 确认所有必要的配置项均已正确设定完毕以后，就可以点击执行按钮启动算法流程了。此时系统将会基于给定条件自动生成新的视觉效果版本出来。对于希望一次性处理多张相似类型的素材而言，则可考虑启用批量化作业功能简化重复劳动强度。 ```python # 假设有一个简单的Python脚本调用StableDiffusion API来进行单张图片的局部重绘 import requests def redraw_image(image_path, mask_path): url = "http://localhost:7860/sdapi/v1/img2img" payload = { 'init_images': [open(image_path,'rb').read()], 'mask': open(mask_path,'rb'), 'include_init_images': True, 'resize_mode': 0, 'denoising_strength': 0.75, 'image_cfg_scale': 1.5, 'seed': -1, 'subseed': -1, 'batch_size': 1, 'n_iter': 1, 'steps': 50, 'cfg_scale': 7, 'width': 512, 'height': 512, 'restore_faces': False, 'tiling': False, 'negative_prompt': '', 'eta': 0, 's_churn': 0, 's_tmax': None, 's_tmin': 0, 's_noise': 1, 'override_settings_restore_afterwards': True } response = requests.post(url,json=payload) r_json = response.json() image_data = r_json['images'][0].split(",")[1] with open('output.png', 'wb') as f: f.write(base64.b64decode(image_data)) redraw_image('input.jpg','mask.png') ```
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