Stable Diffusion教程|图生图原理和实战

Stable Diffusion凭借其卓越的图生图功能，极大地提升了图像生成的可控性与输出品质，赋予用户前所未有的个性化创作风格表达能力。这一革新特性使得Stable Diffusion不仅能精准地捕捉用户的艺术愿景，更能以数字化手段孕育出新颖且极具创意的画作。本篇教程将深入剖析图生图的原理，聚焦于Stable Diffusion的图生图AI绘画技巧，助力您在创作独特数字艺术作品时拓宽灵感源泉，精进技艺。

目录

1图生图原理

2图生图实战

一、图生图原理

1. 扩散模型

Stable Diffusion的核心是基于扩散模型的框架。扩散模型是一种深度学习模型，它模仿物理过程中的分子扩散现象，将图像从纯噪声逐渐演化为清晰图像。这个过程分为两个相反的阶段：扩散（增加噪声）和逆扩散（去除噪声并恢复结构）。在图生图场景中，逆扩散阶段被用来根据用户提供的输入图片和提示词，逐步生成目标图像。

2. 条件输入

不同于纯粹的文生图，图生图不仅接受文字提示，还接受一张源图片作为额外条件。源图片的信息被编码为隐空间中的向量表示，与文字提示共同作为逆扩散过程的起点。模型在更新图像状态时，既参考了源图片的结构特征，又受到文字提示的语义指导，从而生成与源图相关联且符合提示要求的新图像。

3. 提示词与反向提示词

提示词是用户为指导生成过程提供的关键词或短语，它们描述了期望的风格、氛围、元素或主题。反向提示词则用于指定不希望出现在生成结果中的内容。两者结合使用，能够更精确地约束模型的生成行为，确保输出图像既包含了期望的变化，又避免了不必要的元素。

二、图生图实战

1. 准备工作

• 安装Stable Diffusion环境和相关插件。

  前几篇已讲过了，还没学习的同学，请到文章末尾查看往期教程，进行学习。

• SD Web UI 切换到图生图界面：