5bei.cn大模型教程网图生图呢，顾名思义，就是在原图的基础上进行升级重绘。讲的这么简单，其实功能还是有些许复杂的。
那我们废话不多说，直接开整。
我们可以看到，图生图相比文生图多了一些功能，接下来我们就来一个一个介绍哈。
「CLIP反推」和「DeepBooru 反推」：让 SD 通过图片反向推导出提示词。我们以下下边这张图片为例：
「CLIP 反推」效果：a digital painting of a woman with long hair and a necklace on
her neckand
a necklace on her neck 「一幅长发女人的数字画，脖子上戴着项链，脖子上戴着项链」
「DeepBooru 反推」效果：1girl, artist_name, blurry, blurry_background,
closed_mouth, curly_hair, depth_of_field, earrings, jewelry, lips,
long_hair, looking_at_viewer, messy_hair, necklace, pendant, solo,
wavy_hair「1女孩，艺术家名称，模糊，模糊的背景，闭着嘴，卷发，景深，耳环，珠宝，嘴唇，长发，看着观众，凌乱的头发，项链，吊坠，独奏，波浪发」
可以看到「DeepBooru 反推」更贴向于 SD 的提示词风格，并且描述更加细致。「CLIP 反推」则更加口语化。
说到这里呢，推荐大家一个插件哦「WD 1.4
标签器」，它的功能也是反推提示词，效果比上边两种都要好喔，推荐大家使用它。在扩展中插件搜索中输入「tagger」，出来的第一个就是，安装重启。
「WD 1.4 标签器」效果：1girl, jewelry, solo, long hair, necklace, looking at viewer,
smile, lips, brown eyes, earrings, wavy hair, brown hair, realistic, upper
body, blurry, forehead, shirt, closed mouth, nose, black hair, portrait,
blurry
background「1女孩，珠宝，独唱，长发，项链，看着观众，微笑，嘴唇，棕色眼睛，耳环，波浪发，棕色头发，逼真，上身，模糊，前额，衬衫，闭口，鼻子，黑色头发，肖像，模糊背景」
打住，又跑歪了，我们继续我们的图生图哈。我们可以看到在迭代步数上边，相比文生图功能多了一个缩放模式，我们先来说说这个缩放模式吧。
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 3418322614, Size: 512x512, Model hash: 7440042bbd, Model: sd_xl_refiner_1.0, Denoising strength: 0, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Version: v1.5.1
以下配置统一：重绘幅度设置为0，输出分辨率512*512
**仅调整大小：**可以看到人物出现了变形。
**裁剪后缩放：**裁剪掉了上下两边内容，如果是横向图的话，就是裁剪到左右两边的内容。
**缩放后填充空白：**先把图片缩小指定的尺寸，然后再填充空白的部分，可以看到原图像的左右部分被填充了，大家仔细看应该还能看到填充的痕迹，问题不大，后续都可以调整。
**调整大小「潜空间放大」：**这个也是和「仅调整大小」的区别就是会有很大的随机性，比如生成这样的，这张图我都不想放出来
**重绘幅度：**也叫做降噪强度，主要是控制最终出图效果和原图的相似程度。数值越小，与原图越相似；数值越大，与原图的相似度越低。
重绘幅度：0
重绘幅度：0.2
重绘幅度：0.4
重绘幅度：0.7
后续的出图就比较怪异了，我这里就不放了，小伙伴们有兴趣的可以自行体验哦。小伙伴们可以多调试一下，选择一个合适自己的参数值。小伙伴们也可以通过调整提示词来实现自己想要的效果。
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**涂鸦：**相当于我们画一个草图，涂鸦功能可以帮我们把草图融入我们的图片里。
可以看到在涂鸦栏里上传图片以后，右上角可以看到有5个按钮。
「1」回退，相当于撤销，可以一步一步撤销。
「2」橡皮擦，回到图片的初始状态，相当于全部撤销。
「3」删除，删除上传的图片。
「4」画笔大小，可以控制你画笔的大小，粗细。
「5」调色板，你的草图最终呈现的颜色
涂鸦功能是全图绘制，所以人物形象也会有所变化，想要人物不变的话，就要使用「局部涂鸦绘制」，这个我们下一篇会讲到。
使用「局部涂鸦绘制」，这个我们下一篇会讲到。
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
1.stable diffusion安装包
随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
2.stable diffusion视频合集
我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。
3.stable diffusion模型下载
stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
5.SD从0到落地实战演练
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！
