SD（Stable Diffusion）是目前最流行的本地部署類AIGC工具，它可以說(shuō)既簡(jiǎn)單又復(fù)雜。簡(jiǎn)單是因?yàn)橥耆珱](méi)有繪畫(huà)功底的用戶也可以做出各種風(fēng)格的精美圖片，而復(fù)雜則是因?yàn)锳IGC相對(duì)沒(méi)有那么“聽(tīng)話”，想要AI完全按照自己的想法實(shí)現(xiàn)內(nèi)容還是頗有難度的。

此前我們簡(jiǎn)單介紹過(guò)大家最常用的文生圖，今天就來(lái)講一講SD更實(shí)用的圖生圖功能。它相比文生圖具有在原圖基礎(chǔ)上更可控、更簡(jiǎn)單、更還原等優(yōu)點(diǎn)，但如果是初次接觸，想要用好還是比較困難的，下面我們就來(lái)簡(jiǎn)單的講一講如何控制圖生圖中的變量達(dá)到想要的效果。

1 模型的選擇 準(zhǔn)備工作

在SD中，不同的模型有不同的繪畫(huà)風(fēng)格，相信使用過(guò)文生圖的朋友都有體會(huì)，有的模型擅長(zhǎng)動(dòng)漫人物、有的擅長(zhǎng)真人、有的則擅長(zhǎng)風(fēng)景。

這一點(diǎn)在圖生圖中同樣比較重要，如果選擇人物模型，卻想要生成純風(fēng)景就非常困難，即便反向詞加上各種限制，大概率出圖后也會(huì)有一個(gè)奇形怪狀的人物出現(xiàn)。

目前從個(gè)人使用的情況來(lái)看，動(dòng)漫類aamXLAnimeMix、astranime效果都是不錯(cuò)的；真人則是chilloutmix；純風(fēng)景的比較少，使用SDXL即可。

除了模型之外，硬件也是準(zhǔn)備工作的重要環(huán)節(jié)，不管是文生圖還是圖生圖，顯卡始終是沖在最前線的。如果你想生成大尺寸的圖片，顯存是最重要的，如果顯存需求高于實(shí)際顯存，則會(huì)直接報(bào)錯(cuò)，無(wú)法生成。

不過(guò)如果你只需生成單張圖片，使用高清修復(fù)功能同樣可以解決分辨率的問(wèn)題。此前筆者由于需要使用SD生成出視頻對(duì)應(yīng)的多張圖片，所以直接按照視頻的尺寸生成了1800×1200分辨率。

對(duì)于SD來(lái)說(shuō)，生成簡(jiǎn)單的圖12GB顯存大都?jí)蛴?，如果生成較大較精細(xì)的圖片，建議16GB或以上顯存。目前RTX 40系顯卡中RTX 4070 Ti SUPER和RTX 4080 SUPER都是16GB，我們的測(cè)試平臺(tái)使用的為華碩TUF GeForce RTX 4080 SUPER O16G GAMING顯卡（畢竟收錢了）。

不過(guò)在算力上RTX 4080 SUPER也要比RTX 4070 Ti SUPER強(qiáng)很多，10張圖片大約能提升30s左右。畢竟使用SD不管是文生圖還是圖生圖，都是碰運(yùn)氣的事，驗(yàn)證階段生成幾十幾百?gòu)垐D很常見(jiàn)。

2 反推

下面我們直入正題，SD圖生圖與文生圖最大的區(qū)別就是需要反推提示詞。雖然SD會(huì)自帶反推，但還是建議大家直接下載秋葉大神的整合包，里面自帶了WD1.4標(biāo)簽器，傻瓜式操作、速度快、準(zhǔn)確度高。

1girl, hat, solo, phone, long hair, cellphone, holding, holding phone, smartphone, blue headwear, realistic, jacket, black hair, upper body, brown hair, baseball cap, grey background, long sleeves, simple background, black eyes

從上圖的反推來(lái)看，WD1.4標(biāo)簽器生成的準(zhǔn)確度相當(dāng)高，而且可一鍵發(fā)送到圖生圖，非常方便。

這步不需要什么注意事項(xiàng)，只是在篩選標(biāo)簽的時(shí)候，可以刪除或替換為自己想要生成的目標(biāo)。

3 參數(shù)設(shè)置

在SD圖生圖中，參數(shù)的設(shè)定和文生圖有些區(qū)別，這里簡(jiǎn)單說(shuō)明。

迭代步數(shù)

迭代步數(shù)的數(shù)值與文生圖相同，簡(jiǎn)單可以理解為AI通過(guò)多少步的計(jì)算得到的這張圖片，通常設(shè)定在20-50之間，過(guò)低或過(guò)高都可能造成畫(huà)面崩壞。

然而不同的模型，對(duì)迭代步數(shù)的需求都不同。通常來(lái)講在漫畫(huà)模型中，Steps在20左右即可生成不錯(cuò)的圖片，但很多真人模型Steps 20生成的圖片則會(huì)顯得假一些，將數(shù)值設(shè)定在40-50左右會(huì)有不錯(cuò)的效果。

另外迭代步數(shù)越高，生成圖片的時(shí)間越慢，反之則快。但最終生成的圖片大小都是相同的。

重繪尺寸

由于SD圖生圖通常是將真實(shí)拍攝的照片導(dǎo)入作為參考，如果是原圖，則需要進(jìn)行縮放處理，否則會(huì)由于圖片過(guò)大而顯存報(bào)錯(cuò)。

如果想保持原圖比例，選擇倍數(shù)縮放即可；如果想自定義，直接輸入想要的尺寸即可。這一項(xiàng)很簡(jiǎn)單，無(wú)需太多說(shuō)明。

批次

總批次數(shù)和單批數(shù)量也很好理解，總批次數(shù)越大，代表AI隨機(jī)種子生成的數(shù)量越多；而單批數(shù)量則是在同一種子的情況下，使用相同設(shè)定生成更多的圖片。

這兩項(xiàng)數(shù)值的設(shè)定沒(méi)有絕對(duì)值，通常前期實(shí)驗(yàn)階段的總批次數(shù)會(huì)多一些，以作為參考。如果發(fā)現(xiàn)了喜歡的風(fēng)格或構(gòu)圖，可以查看當(dāng)前圖片的Seed值，將這個(gè)值復(fù)制到隨機(jī)數(shù)種子中（默認(rèn)為-1），再生成單批多數(shù)量圖片。

引導(dǎo)系數(shù)與重繪幅度

這兩項(xiàng)參數(shù)是與文生圖區(qū)別最大的地方，在文生圖中，提示詞引導(dǎo)系數(shù)基本是單一決定出圖效果的變量（除了提示詞）。

而在圖生圖中，引導(dǎo)系數(shù)會(huì)被極大弱化，它與重繪幅度是相輔相成的關(guān)系。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，重繪幅度越小，它與原圖就越相似，AI發(fā)揮的空間就越小。而重繪幅度在0.5或0.6之后，AI發(fā)揮的就越自由。

同時(shí)這也會(huì)大幅提高畫(huà)面崩壞的幾率，雖然AI的自由度高了，但是圖生圖的邏輯仍是在原圖的基礎(chǔ)上修改，所以當(dāng)兩種設(shè)定相沖突時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生崩壞的畫(huà)面。

想要得到自己滿意的圖生圖效果，就需要在引導(dǎo)系數(shù)與重繪幅度之間反復(fù)調(diào)試，以掌握自己滿意的AI重繪區(qū)間。在掌握了大體的區(qū)間后，筆者通常將重繪幅度以0.02作為步進(jìn)區(qū)間。

4 標(biāo)簽

雖然圖生圖是以原圖作為依據(jù)進(jìn)行重繪，但標(biāo)簽仍然會(huì)起到相當(dāng)大的作用。另外在SD中，一些反向標(biāo)簽是通用的，大家可以直接復(fù)制到記事本中，以便下次直接取用。如果是人物圖片，基本以多余的手、四肢、低質(zhì)量為主。

(unhealthy-deformed-joints:2),(unhealthy-hands:2),EasyNegative,ng_deepnegative_v1_75t,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,bad anatomy,badhandv4,((extra limbs)),((extra legs)),((fused legs)),((extra arms)),((fused arms)),normal quality,((monochrome)),((grayscale)),((watermark)),uneven eyes,lazy eye,(((mutated hand))),

以原圖作為參考，一些較為相似的部位，如圖中皖之的頭發(fā)、眼神，在重繪幅度較大的情況下，AI可以根據(jù)提示詞自行修改。

但身后標(biāo)志性較強(qiáng)的百葉窗，如果你想讓AI重繪成黑色的柜子，則很難實(shí)現(xiàn)。除非將重繪幅度繼續(xù)調(diào)大，但隨之而來(lái)的后果就是畫(huà)面崩壞更嚴(yán)重。

所以這時(shí)我們就需要用到局部重繪。

5 局部重繪

蒙版重繪顧名思義，就是圈出圖中需要AI重新生成的地方。它的作用是幫助我們?cè)谝呀?jīng)生成出合適的人或背景之后，固定某一區(qū)域，重新生成其他區(qū)域的內(nèi)容。

如圖中所示，我們已經(jīng)生成了相當(dāng)完美的角色。手部和姿勢(shì)都已經(jīng)相當(dāng)完美，所以這時(shí)候僅需更改背景即可。

重繪的工具SD里面提供的比較簡(jiǎn)單，只有一個(gè)圓形畫(huà)筆。大家可根據(jù)人物結(jié)構(gòu)的不同，隨時(shí)調(diào)整畫(huà)筆大小。

如果想要更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膮^(qū)域，也可以上傳原始圖像和黑白蒙版，這樣能夠最大限度保證邊緣結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性。

局部重繪除了框定選區(qū)范圍之外，所有參數(shù)也要重新設(shè)置。畢竟它只是在原圖的基礎(chǔ)上刨除了一部分，仍然相當(dāng)于重新作畫(huà)。

這里需要注意的是，在蒙版模式中要區(qū)分讓AI繪制蒙版內(nèi)或者反選區(qū)域的內(nèi)容。另外如果需要生成完全不同的背景，在重繪幅度上可以調(diào)大參數(shù)。

最后就是記得更改提示詞，從標(biāo)簽頁(yè)復(fù)制過(guò)來(lái)的提示詞僅適用于原始圖像，想大幅度改變背景，提示詞需重新定制。

6 總結(jié)

圖生圖是SD重非常有用的一項(xiàng)功能，而且它相比文生圖效果更直接。大家不妨找一些身邊的朋友，把他們的照片變?yōu)锳I風(fēng)格，一定會(huì)讓大家嘖嘖稱奇。

另外文中沒(méi)有提及【ControlNet】，這是一個(gè)功能極強(qiáng)的插件，使用它可以時(shí)間自定義姿勢(shì)、保障面部表情、手指準(zhǔn)確性、給老照片上色、給線稿上色等等。不過(guò)相對(duì)應(yīng)的使用起來(lái)也比較繁瑣，如果大家想看更多關(guān)于AIGC的小技巧，下次我們可以單獨(dú)來(lái)講一期ControlNet插件。

最后，AIGC生圖永遠(yuǎn)不會(huì)按照我們大腦想的意志來(lái)，只能是無(wú)限接近。所以如果想達(dá)到最好的效果，還要結(jié)合自身的繪畫(huà)功底來(lái)對(duì)圖片進(jìn)行完善。

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