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AI绘画普及课【二】图生图
三、图生图 内容概要： 1、图生图原理 2、图生图基本流程 3、随机种子作用解析 1、图生图原理 图生图可以帮你把一张图片画成另一种模样。 在文生图中我们看到，AI文生图是有一定的随机性的，画出来的东西不一定完全满足我们的需求。在现实生活里，这种对需求的传递偏差与错误解读其实也普遍存在。比如天天干架的产品经理和程序员、甲方客户与设计师。 我们和AI之间的交流，可以把一张图片给他作为参考，来生成一张新的图片。 2、图生图的三个关键步骤 第一步：导入图片 第二步：书写提示词 第三步：参数调整 3、参数技术性解析 直接参考文生图的提示题。 4、随机种子的含义研究 AI生成画面是随机的，但它的每一次生成都有自己的一套描绘方式，而这个描绘方式，就会被记录成一组随机数，这个东西，我们就把它叫做一个随机种子。 从它的视角看，你说AI绘画是抽卡其实基本是正确的，因为你每生成一次，就会得到一个随机种子。有的种子效果好，有的种子效果差。
1.1K30编辑于 2023-09-27 全球图生视频AI模型排名出炉！Seedance 1.0夺冠，Gen4垫底
这些场景因多模态图生视频技术的发展，正在一步步变成现实。图生视频 AI 模型正以前所未有的速度突破静态图像的边界，赋予其动态的生命力与叙事能力。 AGI-Eval 评测社区对 Vidu Q1、Kling 2.0、PixVerse V4、Gen-4、Video-01等十大图生视频模型进行了测评。评测主要考察模型依据输入图片生成动态视频的能力。 ，为你拆解图生视频技术的“现在进行时”。 ，而 Pika 2.2、Gen4 这类海外模型则遗憾垫底，国产图生视频技术已实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。 从这场多模态图生视频的评测结果可见，国产图生视频模型展现出了显著的技术优势，整体表现已超越海外模型，引领着该领域的发展。
2.8K10编辑于 2025-07-22- 来自专栏小游戏开发
AI智能生图技术的未来趋势
4、创造性 AI智能生图可以通过算法和模型创造出各种不同的图像，可以帮助人们发掘更多的创意和灵感。 这些技术的不断发展，使得AI智能生图技术在各个领域得到了广泛的应用和推广。 目前，越来越多的用户开始使用AI智能生图技术。尤其是在设计和创意领域，AI智能生图已经成为设计师和创意人员的重要工具之一。 这将使得AI智能生图技术在各个领域得到更加广泛的应用。 2、多样化和个性化 AI智能生图技术将会变得更加多样化和个性化。 同时，AI程序将能够根据用户的实时输入和交互，生成相应的图像，以满足用户的需求。 4、与其他技术的结合 AI智能生图技术将会与其他技术进行更加紧密的结合。 例如，AI智能生图可以结合虚拟现实技术，生成高度逼真的虚拟场景和角色；AI智能生图可以结合语音技术，根据用户的语音指令生成相应的图像；AI智能生图可以结合区块链技术，保证图像的版权和数据安全。
1.3K20编辑于 2023-03-22 - 来自专栏七禾页话
AI｜微信公众号可以AI生图了
最近在写文的时候，又又又发现了公众号的新功能——AI配图，这个功能通过腾讯混元助手大模型作为技术支持。 如何使用AI配图呢？ 首先AI配图只有在写文章或者发“图片/文字”的时候才可以使用，素材库的接口只能上传图片，不能生图。 @七禾页话 在写文章或者“图片/文字”界面点击图片即可看到“AI配图”入口。 @七禾页话 第一次使用的时候需要同意其使用条款后就可以进入如下的生图界面，AI配图可以选择不同的照片比例，其中2.35:1公众号文章封面图的比例。 @七禾页话 生图也比较简单，在输入框中进行描述即可，至于生图的效果，就看大家的提示词了。 @七禾页话 它自动生成四张图片，如果哪个图片不满意，可以换风格后重新生成，不过可选的风格还是比较少的。 @七禾页话 需要注意的是，你的手机相册中至少要有一张照片或者视频才会出现AI生图的相关按钮（不知道是不是公众号助手在苹果手机里的bug）。
87510编辑于 2025-06-12 - 来自专栏AI科技评论
五图乱哗：AI 生图横扫初级设计狮
几乎支持所有语言的理解，只要使用清晰详尽的描述就能生成比较符合预期的图： 在“说人话”之后，看的就是 DALL·E 3 的绘图技术了，虽然输出的图片成品本身并不是目前“AI生图领域最高质量的作品”。 目前Midjourney是全球范围内最具实用价值的AI生图工具，但操作门槛和直接付费成本也相对较高。 通过Dreamina生成的作品可以进行二次创作，包括局部的重绘和AI扩图。 天工的AI生图基于自然语义的理解，在风格上可以按照自己的想法进行陈述。 成本取决于你在硬件设备上的投入 AI生图开源技术的代表，也是目前为止可供本地部署解放AI创作封印的最优工具。
55610编辑于 2024-04-26 - 来自专栏wayn的程序开发
FastAPI开发AI应用教程七：新增文生图、图生图功能
本文将深入讲解如何在 FastAPI AI 聊天应用中实现文生图和图生图功能，重点介绍豆包 Seedream 4.0 图像生成模型的强大能力。 通过本教程，你将学会如何构建完整的 AI 图像生成系统，包括文生图、图生图等图像输出核心技术。 项目概述 想象一下，当你向 AI 描述一个场景时，AI 能够立即为你生成对应的高质量图像；当你上传一张图片时，AI 能够基于你的描述对图片进行创意改造——这就是我们要实现的文生图和图生图功能！ （支持 4K 多模态生图） 图片处理：Pillow（Python 图像处理库） 数据编码：Base64（图片数据传输编码） 前端交互：HTML5 File API + JavaScript（图片上传和预览 能力特性 业界首款 4K 多模态生图：Seedream 4.0 是业界首款支持 4K 分辨率的多模态图像生成模型，能够灵活处理文本、图像的组合输入，实现多图融合创作、参考生图、组合生图、图像编辑等核心功能
62610编辑于 2025-11-13 - 来自专栏Java项目实战
AI绘画专栏之statble diffusion SDXL 1.0 4种方式stable diffusion无需提示词文生图 | 图生图（31）
在日常出图过程中,根据提示词出图是我们AI出图的日常，我们为了出现一张想象的图片需要不断的修改提示词，但总有灵感枯竭的时候，出了大部分一样风格的就要求越来越高，但现在，无需提示词，随机出现一张图，一共4 提示词工具随机提示词One Button prompt安装插件One Button prompthttps://pan.quark.cn/s/3d5a5fd9aafa填写主题类型3.出图选择主题类型描述 octane render (OC渲染)digital art (数字艺术)concept art (概念艺术)painting (画作)portrait (肖像)anime key visual (动漫主视觉图/
1.3K30编辑于 2023-11-15 - 来自专栏一只程序原
AI绘画第三课：图生图入门及应用
第三课：图生图入门及应用 *觉得笔记不错的可以来个一键三连♡ 更新于2023.7.24 00:00前言 01:22图生图原理 一、图生图原理 （一） 简单理解（片面）：把一张图片画成另一种模样 （二） 把绘画想法通过语言和图片传递给AI来实现想法 02:43底层原理介绍 03:08图生图基本流程 二、图生图基本流程 （一）图生图的三个关键步骤：导入图片→书写提示词→参数调整 （二）图生图界面介绍 重绘幅度：跟原图有多像 05:55参数设置 实现生成漫画效果推荐值：0.6~0.8 太高容易导致画面变形，太低画面看不出效果 04:01图生图也需要提示词 3.图生图也需要提示词（同样重要） 05:06 ： *直接缩放（放大潜变量）不推荐使用，对显存要求很高 *图生图的进阶功能将在第七课介绍 06:59随机种子作用解析 三、随机种子作用解析 07:56随机种子 （一）随机种子： AI生成一幅画的过程是随机的 模型在第九课里 10:04更进阶的玩法 （4）简单绘画通过AI生成更精美的画 弹幕里敲6，他就会教给我们 11:15总结 五、总结-思维导图
88410编辑于 2023-11-17 - 来自专栏前端数据可视化
『SD』图生图基础讲解
点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 图生图基础用法 文生图比较好理解，就是输入文字生成图片。 那图生图又是啥？ SD 允许我们上传一张图片作为底图，这张底图又称为“引导图”，然后再搭配提示词生成一张新的图片。 引导图主要影响最终要生成图片的颜色和构图，而提示词和文生图的提示词一样，这里就不过多讲述了。 图生图的界面入口在 img2img 。 这个界面下方也有一个 img2img 标签页，这个标签页就是用来上传引导图的。 我们上传一张引导图，但什么提示词都不写，然后让 SD 根据引导图重新生成一张图片。 此时，SD 会根据引导图的颜色、构图重新生成一张新的图，可以看到右边的图的女孩样子不一样了，衣服也换了一件，背景也从晚上变成下午。但整体的构图和色调还是和原图比较接近的。
81710编辑于 2024-05-22 - 来自专栏新智元
GPT-4生图未解禁？CMU华人博士新作，大模型GILL能生图能检索，人人可玩
GPT-4多模态能力恐怕是要再等等了。 近日，来自CMU的研究人员全新提出了一种多模态模型GILL。 值得一提的是，通过嵌入空间之间的映射，CMU团队将冻结的大模型，与预训练的文生图模型相结合。 目前，研究只使用4个视觉向量来表示每个输入图像（由于计算限制），这可能无法捕获下游任务所需的所有相关视觉信息。 作者介绍 Jing Yu Koh Jing Yu Koh是CMU机器学习系的二年级博士生，导师是Daniel Fried和Ruslan Salakhutdinov。
47720编辑于 2023-09-09 - 来自专栏云探索
腾讯混元生图：开启AI智能绘画新时代
引言回溯 AI 绘画的发展历程，从早期简单的算法生成图像，到如今能够根据文本描述精准绘制出细腻逼真的画作，其进步堪称飞跃。OpenAI 的 DALL - E 系列，Midjourney 等。 腾讯混元生图凭借其独特的优势，如卓越的图像生成能力、对中文语境的精准理解、丰富多样的功能特性等，迅速在竞争激烈的 AI 绘画市场中崭露头角，吸引了众多关注的目光。 混元生图支持多轮生图和对话能力，这是许多其他生图技术所不具备的。用户可以在初始生成的图片基础上，通过自然语言描述进行进一步的调整和优化，实现更加灵活、个性化的图像生成。 二、混元生图的显著优势（一）卓越的真实感呈现腾讯混元生图在真实感呈现方面表现卓越，能够生成极为逼真的人像、场景和自然景观，达到以假乱真的效果。 当涉及到场景生成时，无论是繁华都市的喧嚣街景，还是宁静乡村的田园风光，混元生图都能将场景中的各种元素巧妙融合，营造出真实的氛围。在自然景观的生成上，混元生图更是展现出强大的实力。
2K22编辑于 2025-03-11 - 来自专栏Fin
AI智能生图发展现状及趋势分析
4、创造性AI智能生图可以通过算法和模型创造出各种不同的图像，可以帮助人们发掘更多的创意和灵感。同时，AI智能生图也可以通过学习人类创作的图像样本，生成出与之相似的图像，为人们提供更多的参考和启示。 这些技术的不断发展，使得AI智能生图技术在各个领域得到了广泛的应用和推广。目前，越来越多的用户开始使用AI智能生图技术。尤其是在设计和创意领域，AI智能生图已经成为设计师和创意人员的重要工具之一。 这将使得AI智能生图技术在各个领域得到更加广泛的应用。2、多样化和个性化AI智能生图技术将会变得更加多样化和个性化。 同时，AI程序将能够根据用户的实时输入和交互，生成相应的图像，以满足用户的需求。4、与其他技术的结合AI智能生图技术将会与其他技术进行更加紧密的结合。 例如，AI智能生图可以结合虚拟现实技术，生成高度逼真的虚拟场景和角色；AI智能生图可以结合语音技术，根据用户的语音指令生成相应的图像；AI智能生图可以结合区块链技术，保证图像的版权和数据安全。
2.6K30编辑于 2023-03-20 打字即出图！混元图像2.0让AI生图进入“零延迟”时
图：Hunyuan Image2.0在客观评测中超越同类图像生成竞品腾讯科技在第一时间进行了实测：1、 文生图指令遵循的能力很强，能按照文字的改变，实时修改图片中的内容；2、 图生图有“参考主体”、“参考轮廓 但是在实测中，对于轮廓不太清晰的图片，参考轮廓的模式可用性稍差；3、 对专业设计来说，结合画板给线稿进行上色、生成各种风格、调光影，可以及时方便看到效果；4、 双画布联动中的多图层融合功能，存在一定抽卡概率 2、 图像生成图像：可调节遵循强度除了文字直接生成图片，混元图像2.0也支持上传参考图，通过图生图。但是，和传统生图模型不同的是，混元图像2.0可以提取主体或轮廓特征，融合文本指令生成新图像。 图：主体一致输出，从左第一张图表示主体图，后面依次是主体图权重从低到高对应的效果图通过图生图-参考主体这个功能，可以轻松给自己家宠物生成各种“整活儿”图片，比如上传一张猫咪照片，图像参考强度设定为92， prompt上传图片输出图背景是冰川，3D渲染，企鹅但是，对于AI生成图片来说，即使是需要调整，速度快确实能“解千愁”，人类终于不必在等待中消磨创意，甚至让普通人也感受到了“神笔马良”般的超能力。
1.2K10编辑于 2025-05-21- 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
Stable Diffusion XL Turbo 文生图和图生图实践
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。 省略其他准备工作 # 初始化图生图和文生图两条 AI Pipeline pipelines = { "img2img": AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained float = 0.7, guidance: float = 0.0, steps: int = 2, seed: int = 42, ): # 如果输入包含图片，那么使用图生图 engine 5 cinematic, masterpiece 如果我们将上面生成的图片上传到界面，并且调整生成图片的提示词如上，接着点击“生成按钮”，或者稍微调整下参数，触发图片重新生成： 即时的图生图体验 有机会的时候，我们聊聊如何使用 SDXL Turbo 实现 Midjourney 的“混图”（图生图生图），以及如何控制图片尽量趋近于我们想要的结果，还有性能优化。
1.2K10编辑于 2024-01-15 图生AI视频自动化系统，揭秘行业前五名
图生AI视频自动化系统应运而生，它们不仅极大地提升了工作效率，还为创意表达提供了无限可能。今天，就让我们一同揭秘行业内公认的高效解决方案前五名，其中首屈一指的便是巨推管家AI图生视频生成器。 位于榜首的是巨推管家AI图生视频生成器，它以其强大的智能化处理能力和用户友好的界面设计脱颖而出。 虽然主要面向YouTube等大型平台的优化建议而闻名，但其内置的图生视频模块也不容小觑。通过分析热门趋势数据，帮助用户快速打造符合当前流行元素的短视频作品。 综上所述，不同的图生AI视频自动化系统各有千秋，在选择时应根据自身实际情况综合考虑各方面因素做出决定。
45710编辑于 2025-08-06Google放大招：新AI生图模型碾压全场，领先171分
前段时间在圈内疯传的AI生图模型Nano banana，今天正式登陆Google了。 Google AI Studio在推特上直接放狠话：目前的Nano banana模型在图片生成和编辑方面已经是SOTA水平，翻译过来就是——我们就是最强的。 简单粗暴 使用方法简单到不能再简单：上传参考图片，输入提示词，等着收图就行。 而Nano banana把这个最大的痛点给解决了，这意味着AI生图终于可以用来做真正的商业项目了，而不仅仅是玩票性质的尝试。 加上那个恐怖的生成速度，创作效率直接起飞。 总之，如果你对AI生图有需求，现在就是上车的最好时机。这波技术升级的幅度，可能会让很多同类产品直接出局。
32710编辑于 2025-09-02- 来自专栏AI绘画
手把手教你部署n8n调用AI绘画2-图生图
手把手教你部署n8n调用AI绘画2-图生图前言：继续n8n的AI绘画调用，今天实操下图生图调用规范：有单图编辑和多图融合两种。 请选择要上传的图片文件","formFields":{"values":[{"fieldLabel":"image","fieldType":"file"}]},"options":{}},"id":"4c968eab }},"type":"n8n-nodes-base.extractFromFile","typeVersion":1,"position":[-32,240],"id":"19ec8b2c-3405-4c73 ExtractfromFile":{"main":[[]]}},"pinData":{},"meta":{"templateCredsSetupCompleted":true,"instanceId":"9e19c4a0e46c313e8cb3b13ca072eed689811720461aaa35ed7907659eed9ba5 请求会返回图片地址再调用个http请求获取图片内容即可多图融合调用：多图原理相同上传多个图片，并且传参里面上传分别解析图片为base64字符串。
44810编辑于 2025-11-24 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
Stable Diffusion XL Turbo 文生图和图生图实践
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。 省略其他准备工作 # 初始化图生图和文生图两条 AI Pipeline pipelines = { "img2img": AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained float = 0.7, guidance: float = 0.0, steps: int = 2, seed: int = 42, ): # 如果输入包含图片，那么使用图生图 0.1433868408203125 seconds Pipe took 0.13985347747802734 seconds Pipe took 0.13831496238708496 seconds 接下来，我们来尝试“图生图 有机会的时候，我们聊聊如何使用 SDXL Turbo 实现 Midjourney 的“混图”（图生图生图），以及如何控制图片尽量趋近于我们想要的结果，还有性能优化。
1.5K10编辑于 2024-01-13 智谱AI图生视频：从批处理到多线程优化
基于langchain配合智谱AI实现图生视频：从批处理到多线程优化实现 在多媒体处理领域，“静态图片生成动态视频”是一个兼具实用性与趣味性的需求——无论是将插画转化为短视频，还是让设计稿呈现动态效果， 视频生成工具（video_generate.py）：AI交互核心 该模块是连接本地程序与智谱AI模型的“桥梁”，负责创建AI客户端、提交生成任务、查询任务状态及下载视频。 （1）创建AI客户端：初始化连接 create_agent函数通过配置的API_KEY初始化智谱AI客户端，为后续交互提供基础： def create_agent(): """创建智谱AI客户端 if not file_name.endswith(".mp4"): file_name += ".mp4" save_path = os.path.join(save_folder 4. 任务处理模块（processor.py）：多线程任务调度 批量处理时，单线程效率极低（需等待前一个任务完成才能处理下一个）。该模块通过“任务队列+多线程”实现并行处理，大幅提升效率。
43310编辑于 2025-11-03- 来自专栏科研菌
生信代码：绘制热图和火山图
引言：前面几期中，我们学习了如何下载TCGA数据、预处理和差异分析，那么今天我们继续来看看如何将利用差异分析的结果绘制热图和火山图。 六、绘制差异表达基因的热图 TCGAvisualize_Heatmap()绘制热图的主要用法：等号后面对应的为默认参数。 ，故小编在这里使用pheatmap()绘制热图。 0, y.cut = 0.01, height = 5, width = 10, highlight = NULL, highlight.color = "orange", names.size = 4, 九、结语 今天的热图和火山图就暂告一段落。
6K53发布于 2021-01-25
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