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。

在使用图生图功能时，输入的图像主要会影响生成结果的颜色和构图，所以输入图像不一定需要很多细节。输入提示词的要求，则跟文生图基本一致。

Stable Diffusion WebUI 的第二个栏目就是图生图的功能页面，如图：

图生图（img2img）功能面板

有需要stable diffusion整合包以及提示词插件，可以扫描下方，免费获取

这个页面的功能还是比较多的，我们这次主要介绍图生图核心的功能：

• 1、提示词输入区

• • 1.1、提示词（Prompt）
  • 1.2、负向提示词（Negative prompt）

• 2、引导图像输入区

• • 2.1、图生图（img2img）
  • 2.2、草稿生图（Sketch）

• 3、尺寸更新模式（Resize mode）

• 4、采样设置

• • 4.1、采样方法（Sampling method）
  • 4.2、采样步数（Sampling steps）

• 5、目标分辨率（Resize）

• • 5.1、宽（Width）
  • 5.2、高（Height）
  • 5.3、缩放比例（Scale）

• 6、任务批次设置

• • 6.1、生成图片次数（Batch count）
  • 6.2、一次生成图片数量（Batch size）

• 7、提示词相关性（CFG Scale）

• 8、重绘幅度（Denoising strength）

• 9、种子设置

• • 9.1、种子（Seed）
  • 9.2、额外种子参数（Extra Seed Options）

• 10、重建人脸（Restore faces）

• 11、无缝贴片（Tiling）

• 12、生成任务启动（Generate）

• 13、生成图预览和功能区

1、提示词输入区

提示词输入区包括两个部分：

• 1.1、提示词（Prompt）
• 1.2、负向提示词（Negative prompt）

在图生图时，模型会使用输入的图像和提示词一起引导生成新图像，其中图像主要会影响生成结果的颜色和构图，提示词在这个基础上则影响其他方面。

这部分与《文生图》一节中所讲内容一样，这里就不再重复介绍了。

2、引导图像输入区

引导图像输入区包括图生图（img2img）、草稿（Sketch）、内补绘制（Inpaint）、基于草稿内补绘制（Inpaint sketch）、基于上传蒙版内补绘制（Inpaint upload）、批处理（Batch）几个功能子栏目，这里我们先介绍：

• 2.1、图生图（img2img）
• 2.2、草稿生图（Sketch）

这两个跟图生图核心能力相关的功能，其他功能我们会在后续的章节介绍。

**2.1、图生图（img2img）**的使用步骤如下图所示：

图生图（img2img）基本步骤

• 1）在引导图像输入区导入引导图。我们这里输入的引导图是一张梵高油画风格的猫。
• 2）在提示词输入区输入提示词。我们这里输入的提示词 cat, photo 是指示模型生成一张照片风格的猫。
• 3）在图生图参数设置区设置相关参数。我们这里都使用了默认参数。
• 4）点击生成（Generate）按钮启动图生图任务。
• 5）在生成图预览和功能区就可以等待生成的结果。

最后输入的引导图和生成的新图如下：

图生图（img2img）输入图

图生图（img2img）生成图

Stable Diffusion 确实按照提示词的指示生成了一张照片风格的猫。

下面我们把提示词调整为 dog, photo，再次启动生成任务。这些我们得到的生产结果如下：

图生图（img2img）生成图 2

Stable Diffusion 依旧按照提示词的指示生成了一张照片风格的狗。

可见，在我们上面两次图生图生成任务中，输入的图像影响了生成结果的颜色和构图，而提示词则对结果起着主导作用。

**2.2、草稿生图（Sketch）**的本质上还是一种图生图（img2img）的能力，但是它有一些区别：

• 1）草稿生图（Sketch）相对图生图（img2img）提供了在输入图像上进行涂绘的功能组件，并且可以设置画笔的颜色。
• 2）草稿生图（Sketch）会把导入的图像和在上面涂绘的部分一起作为输入图像，再和提示词一起引导生成最终结果。

我们来做个示例，如下图：

草稿生图（Sketch）示例

我们在输入小猫图像的头上涂绘了一只皇冠头饰，并输入提示词 cat with crown, painting，最后生成的图像是一只带着皇冠的小猫，如下图：

草稿生图（Sketch）示例结果

3、尺寸更新模式（Resize mode）

**尺寸更新模式（Resize mode）**指的是当生成目标图的分辨率与输入引导图的分辨率不一致时，分辨率更新采用的模式。

Stable Diffusion WebUI 目前提供了下面 4 种模式可选：

• Just resize：简单的调整图片尺寸，如果输入与输出宽高比例不同，图片会被拉伸。
• Crop and resize：裁剪与调整图片尺寸，如果输入与输出宽高比例不同，会基于图片中心将超出比例的部分进行裁剪。
• Resize and fill：调整图片尺寸与填充，如果输入与输出宽高比例不同，会基于图片中心将超出比例的部分进行填充。
• Just resize(Latent upscale)：与 Just resize 模式类似，只不过是在 Latent 潜在空间进行。

使用尺寸更新模式（Resize mode）的示例如下图所示：

Resize mode

包括这几个步骤：

• 1）在引导图像输入区导入引导图。我们这里输入的引导图是一张梵高油画风格的猫，分辨率为 512x512。
• 2）在提示词输入区输入提示词。我们这里输入的提示词 cat, photo 是指示模型生成一张照片风格的猫。
• 3）在尺寸更新模式（Resize mode）选择模式。我们这里选择使用 Just resize 模式。
• 4）在目标分辨率（Resize to）设置生成目标图分辨率。这里设置为 512x768。
• 5）点击生成（Generate）按钮启动图生图任务。
• 6）在生成图预览和功能区就可以等待生成的结果。

下面是 512x512 原图与我们分别使上面 4 种模式生成的 512x768 的新图：

原图

模式：Just resize

模式：Crop and resize

模式：Resize and fill

模式：Just resize(Latent upscale)

可以看到使用不同的模式，最终的生成图有不一样的效果。

4、采样设置

采样设置包括两个部分：

• 4.1、采样方法（Sampling method）
• 4.2、采样步数（Sampling steps）

采样设置功能与《文生图》一节中所讲内容一样，这里就不做过多介绍了。

5、目标分辨率（Resize）

**目标分辨率（Resize）**的设置包括下面几个部分：

• 5.1、宽（Width）
• 5.2、高（Height）
• 5.3、缩放比例（Scale）

它们对应着设置分辨率的两种方式：

• 1）设置目标生成图的宽和高。我们在上面介绍尺寸更新模式（Resize mode）时已经用过这个能力。

Resize to

• 2）设置目标生成图的缩放比例。

Resize by

6、任务批次设置

任务批次设置包括两个参数：

• 6.1、生成图片次数（Batch count）
• 6.2、一次生成图片数量（Batch size）

相关功能与《文生图》一节中所讲内容一样，这里就不做过多介绍了。

7、提示词相关性（CFG Scale）

**提示词相关性（CFG Scale）**相关功能与《文生图》一节中所讲内容一样，这里就不做过多介绍了。

8、重绘幅度（Denoising strength）

**重绘幅度（Denoising strength）**表示的是生成图与输入图的相似度，取值范围是 0-1，数值越小与输入图越近似，数值越大则越接近提示词的引导效果。通常重绘幅度（Denoising strength）建议设置为 0.75。

重绘幅度（Denoising strength）

我们来测试一下这个参数，我们使下图作为输入引导图，并输入提示词：cat, photo。

原图

当我们分别设置重绘幅度（Denoising strength）为 0.1 和 0.9 时，我们得到了如下生成结果：

重绘幅度 0.1

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