介绍 Stable Diffusion 除了文生图 (txt2img) 之外最重要的功能：图生图 (img2img)。顾名思义，除了根据正向和反向提示词之外，还需要基于一张图片生成图。这个模式下功能很多我们挨个说

#01

/图生图

img2img

图生图模式下的默认功能，我们先看一下主界面:

上面还是正面提示词和负面提示词，接着是一个上传图片的区域，写着「Drop Image Here - or - Click to Upload」。然后就是相关参数，大部分在文生图里面已经见过，只有Resize mode、Denoising strength是新增的，我们挨个介绍:

1. Resize mode。当上传图片尺寸和要生成的图的尺寸不同时，需要选择调整大小方案。
2. Sampling Method 用于去噪，平衡生成图的速度和质量。内置多种算法可供选择。目前看起来 DPM++ 2M Karras 用的比较多。
3. Sampling Steps 是去噪过程的采样步骤数。越多越好，但需要更长的时间。一般在 20-28 之间。
4. 宽度和高度 (Width/Height)，输出图像的大小。按需调整即可。
5. Batch Count 批次数量，我更愿意用下面的 Batch size 调整生产图的总数。
6. Batch size，每一批次要生成的图像数量。可以在测试提示时多生成一些，因为每个生成的图像都会有所不同。生成的图像总数等于 Batch Count 乘以 Batch size。
7. CFG (Classifier Free Guidance) scale，提示词相关性， 用于控制模型应在多大程度上遵从您的提示。他有几个只可选: 1 (大多忽略你的提示)，3 (更有创意)，7 (遵循提示和自由之间的良好平衡)，15 (更加遵守提示)，30 (严格按照提示操作)，常用的是 7，做个平衡。测试时可以换这个值体验区别。
8. Denoising strength。降噪强度，常翻译成「重绘幅度」，取值范围是 0-1，描述新生成的图片与原图的相似程度，数值越小，采样越少，相似度越高，算的越快 (采样数 = Denoising strength* Sampling Steps)
9. Seed，生成的每个图像都有自己的种子值，修改这个值可以控制图像的内容。
10. Script。用户可以编写脚本代码，以实现一些特殊定制的功能。这个未来可以具体说，目前还没有遇到。

#02

/Resize mode

先具体说说Resize mode(当然上传的图片最好与生图设置的一致):

1. Just resize：调整图片为生图设置的宽高。若上传图片的宽高与生成设置的宽高不一致，则该图片会被压扁。这个我非常不推荐使用，会让图片非常奇怪。
2. Crop and resize：裁切图片以符合生图的宽高，我最推荐的方式。
3. Resize and fill：裁切并调整图片宽高，若上传图片的宽高与生成设置的宽高不一致，则多出来的区域会自动填满。
4. Just resize (latent upscale)：调整图片大小为生图设置的宽高，并使用潜在空间放大。

这个模式下最主要的就是调Denoising strength参数。我们用下面这张从网上找的新垣结衣的照片来体验:

我希望通过 SD 把这个真人照片做出动漫的效果，咱们先来个较大的Denoising strength的值，为了方便对比我用了固定的 Seed:

这里有一点需要特别的提一下，正面提示词不是我写的。

在图生图模式里，生成按钮左边有 2 个选项，分别是「Interrogate CLIP」和「Interrogate DeepBooru」。在上传图片后，可以通过「Interrogate CLIP」反推出提示词，我这个就是这么生成的。

PS: 如果你选择DeepBooru反推，不能直接使用那些标签，你需要从中筛选需要的、合理的标签，否则结果会完全偏离。

Denoising strength的值越大越和原图不符，所以如果你希望「微调」，这个值不应该大于 0.4，现在我们先取了一个更大的值，你可以看到生成图的人物手部的结果是有问题的。而且注意，负面提示词dongwm-nt本身是包含bad finger,bad body这些的。

图生图不是万能的甚至很难达到你的预期

这个模式下如果你想要生成你想要的效果，对于大模型、微调模型、提示词、参数等都有要求，在前期，你很可能生成奇怪的图，你需要不断尝试总结经验。

不同的 Denoising strength 效果的区别

我们使用 x/y/z 脚本试试不同的重绘幅度值看看生成的效果:

可以看到随着 Denoising strength 变大，越来越不像原图了。

同时，我们还可以重叠各种微调模型，下面是使用了 VAE、Lora 和 HyperNetwork 后的效果:

这就是微调模型的作用，不过注意，微调后手部后两张还是会有问题。

#03

/涂鸦（Sketch）

Sketch，他适合有美术基础的用户，可以给一张现有的图加东西，或者画出你想要的东西，然后再输入提示词完善，在这里也举 2 个例子 。

因为我们一会要用笔刷编辑图片，我需要用到颜色，所以加启动参数，重启 webui:

Ok, 先尝试基于现有图做修改的，我用了下面这张图:

上传后就进入了编辑模式，然后我用笔刷选了个粉色的把头发涂变色 (当然提示词中并没有提到粉色头发):

可以看到Denoising strength到了 0.7 才看起来正常，前面的那个「涂」的效果很明显。所以如果你使用和原图差别很大的颜色涂，那么需要更大的重绘幅度值，但是相对的，生成图和原图差别很大。如果选择对比色较少的例如黑色，那么重绘幅度 0.4 可能就够了。

接着我们试试完全从零画一幅画 (叫「涂鸦」更合适)，为了展示 SD 的厉害之处，我特意选择了一个「复杂」的构图，在本灵魂画手非常努力作画后，看一下生成图的效果这样的:

注意哈，因为这个模式需要上传图，所以我这里只是截了个终端的黑色区域作为背景图。解释一下，这幅画我希望展示蓝天白云，下面是草地和几棵树 (提示词也非常直白)，草地中间还有一点小溪（实在不知道溪水用什么颜色就直接换个绿区别一下）中间黑色的是背景我没涂东西，主要想看看 SD 会怎么理解。

这个效果我还是很满意的，可以说 0.65 的图已经完全达到我的预想了。

PS: 这种绘画的方法需要更大的Denoising strength值，否则用户就得具有极强的画画天赋啦

#04

**/**局部绘制 (Inpaint)

用户指定在图像中特定区域进行修改，而保证其他区域不变。这个我认为图生图模式下最又实用价值的模式，类似换脸、换衣服、换背景等等需要都可以通过它来实现。在上面的 Sketch 里面的例子一，我曾经想给新垣结衣换头发颜色，但是需要Denoising strength值比较大才会看起来正常，但是通过也和原图差别非常大了。而局部绘制可以平缓的给新垣结衣换头发颜色。来试试:

我涂黑了头发，当然差不多就可以，SD 会清楚你想把头发改颜色，另外要在提示词加上pink hair让 SD 朝着粉色头发来。可以看到随着Denoising strength增大，头发越来越粉。

接着看一下参数:

这次新增 5 个参数:

1. Mask blur。图片上的笔刷毛边柔和程度。我一般默认
2. Mask mode。选择要让 AI 填满涂黑区域 (Inpaint masked)，或是填满未涂黑区域 (Inpaint not masked)。
3. Masked content。要填充的内容类型。Fill：让 AI 参考涂黑附近的颜色填满区域；Original：在填满区域的时候参考原图底下的内容；latent noise：使用潜在空间填满，可能会生出跟原图完全不相关的内容；latent nothing：使用潜在空间填满，不加入噪声
4. Inpaint area。选择要填满整张图片 (Whole picture) 或是只填满涂黑的区域 (Only masked)
5. Only masked padding, pixels。像素内距。

#05

**/**涂鸦蒙版 (Inpaint sketch)

局部绘制 Inpaint 的一个更细的分类，它们的区别是局部绘制中，用户涂黑的部分表示该部分可以被重绘，而在局部绘制 - 涂鸦蒙版（inpaint sketch）中，用户涂鸦的部分不仅表示可以重绘，用户涂鸦的内容还会成为图像生成的内容来源，换个表达方法，局部绘制 - 涂鸦蒙版是「局部绘制 (Inpaint)」+「绘图 (Sketch)」的组合，通过一个例子来理解:

我涂了 2 个地方：1. 头发上的墙上背景，我希望它被 P 掉，2 粉色头发。然后提示词加了pink hair让 SD 能更理解我表达。

所以最终生成的图里面的特点:

1. 除了头发和背景改变，对人物外貌动作等未改变 (因为没有产生绘制)，而且头发形状整体保持住了。

2. 我 sketch 使用了一个偏紫的颜色，所以生成的图的头发颜色参考了这个颜色生成的微紫的粉色

3. 可以看到 0.6 的效果是最好的，值越小越偏原图就能看出我涂鸦的痕迹，值越大头发走的越偏离我的意思

#06

**/**上传蒙版 (Inpaint upload)

可以在其他工具里 (例如 PS) 做好蒙版上传，而不是在 SD 里面创建蒙版。对于一些专业的用户这是一种更好的选择，可以根据蒙版内容进行局部重绘。

白色区域是蒙版区域，默认会被重绘。而黑色部分为非蒙版区域，默认会被保留。

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