Img2*
此页面介绍 Img2Img 的基本操作。如果对参数有疑惑请查看“模型调试”页面的 WebUi 参数介绍。
如果你在寻找一些应用例子，你应该看 “实战指南”页面。
Tip
请阅读前面章节的模型进阶 1, 了解具体的 Img2Img 和 inpaint 介绍操作。
基本参数
cfg scale 符合 prompt 的程度，值越高越会字面看待 prompt, 低则给模型较大的发挥空间，但是实际模型表现上来看 CFG scale 低 (6-8) 饱和度低，偏杂乱，高 (18-22) 则饱和度偏高，风格更强烈。
过高的 CFG 会引起颜色失真，CFG 应该在 5-15 之间
denoise strength img2img 专属参数，从 0 到 1 取值，值越高 AI 对原图的参考程度就越低 （同时增加迭代次数）, 个人喜欢低 CFG 高 denoise 重绘图，高 CFG 低 denoise 改细节。
如果对其他参数有疑惑(如 seed )请查看模型调试页面的 WebUi 参数介绍。
Img2Txt
生成按钮下有一个 Interrogate CLIP，点击后会下载 CLIP，用于推理当前图片框内图片的 Prompt 并填充到提示词。
CLIP 询问器有两个部分：一个是 BLIP 模型，它承担解码的功能，从图片中推理文本描述。另一种是 CLIP 模型，它会把文本转化成向量（在模型的推理过程中）。
Img2Img
一般我们有两种途径对图像进行修复：PS 和 InPaint，使用方法也十分多样。
WebUi 使用 --gradio-img2img-tool color-sketch 启动会带入一个插件，可以对图片进行颜色涂抹（不是 Inpaint 涂蒙版用的，是修改上传图片用的）
不同之处
PS 重新绘画投入 Img2Img 的话，会导致画风的变动，而 Inpaint 就不会。
调整大小
Just resize 仅仅调整大小 - 简单地将源图像的大小调整到目标分辨率，导致不正确的长宽比。
Crop and resize 裁剪和调整大小 - 在保持长宽比的情况下调整源图像的大小，使其完全占据目标分辨率，并裁剪伸出的部分。
Resize and fill 调整大小和填充 - 调整源图像的大小，保留长宽比，使其完全适合目标分辨率，并通过源图像的行/列来填充空白空间
Img2Img 三渲二
调整 3D 模型骨架比寻找样图更容易。
可以结合 3D 建模 摆 Pose, 可以使用 MMD 相关软件。
如果是真人图片，需要适当提高 CFG Scale 相似度，结合提示词一起生成。降噪 denoising 越高，相关性越低。
推荐使用 DAZ 或者 blender 或者 Unity ，在对 3D 模型的测试中，色彩主要影响 AI 的绘画效果，所以你的模型需要有纹理。
如果你使用 blender ，你可以使用 这个视频 分享的 模型娃娃
Img2Img Outpainting 外部修补
Outpainting 扩展原始图像并修复创建的空白空间。 您可以在底部的 img2img 选项卡中找到该功能，在 Script -> Poor man's outpainting 下。
Outpainting, unlike normal image generation, seems to profit very much from large step count. A recipe for a good outpainting is a good prompt that matches the picture, sliders for denoising and CFG scale set to max, and step count of 50 to 100 with Euler ancestral or DPM2 ancestral samplers.
Img2Img Inpainting 修补
在 Inpainting 选项卡中，在图像的一部分上绘制蒙版，该部分将被重画。
Masked content 设置确定在修复之前放置到遮罩区域中的内容，一般选 original，可以保持潜在空间一致性，如果你不希望修补内容继承原来的色彩分布，选 fill 就是使用图片的大部分底色，选 latent noise 可以获得随机色彩点阵图（使生成内容脱离关联）。
它们的效果如下：
| 示意操作 | fill | original | latent noise | latent nothing |
|---|---|---|---|---|
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mask 横条决定了模糊程度。original 是 原图，fill 是 填充底色，fill 要更多 step 才能消除不自然感。
Inpaint at full resolution 即全分辨率修复。默认情况下 Inpaint 会将生成的图像大小 整体 调整为 UI 中指定的目标分辨率。启用 Inpaint at full resolution 后，仅调整遮罩区域 的大小，并在处理后将其 粘贴回 原始图片。这允许你处理大尺寸图片，并允许以更大的分辨率渲染修复对象。
目前有几种方法进行重绘制操作：
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在网络编辑器中自己绘制蒙版（
Inpaint masked指重画涂鸦区域，Inpaint not masked指重画涂鸦之外的区域） -
在外部编辑器中擦除部分图片并上传透明图片。透明区域会成为蒙版的一部分。Tips：某些编辑器默认将完全透明的区域保存为黑色。
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将模式（图片右下角）更改为 "Upload mask" 并为蒙版处理为单独的黑白图像（白色部分会被 inpaint)。
如果 inpaint at full resolution 出现黑块，可能是 RAM 不足，尝试卸载 vae.
开源调研-AI 绘画全参数讲解-002img2img 图像到图像
通过这种方法，我们可以更改角色衣物风格或者其他任何细节。
Img2Img Loopback 回环生成
在 img2img 中设置 loopback 脚本，它允许自动将输出图像作为下一批的 Batch 提供，相当于保存输出图像，并用它替换输入图像。
Batch 数设置控制获得多少次迭代
通常，在执行此操作时，您会自己为下一次迭代选择许多图像中的一个，因此此功能的有用性可能值得怀疑，但反正我已经设法获得了一些我无法获得的非常好的输出。
Img2Img 让低显存生成大分辨率图片
在前面提到了，如果遇到生成鬼图或者 低显存生产高分辨率图片 可以采用的 Img2Img 画质提升脚本。
其实我 强烈推荐 你使用 Extras 的功能对低分辨率进行重放，效果不错且体验良好！
脚本
但是如果你想使用脚本提供的分辨率增强，这里有 Img2Img 的具体流程
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使用
--medvram或者--lowvram参数启动 webui -
选择较小分辨率生成图片。记住你生成图片的分辨率。生成完毕之后，复制图片的
Seed -
生成完毕后，先查看图片效果是否满意。如果满意，直接将图片送进 Img2img。（点击
Send to img2img） -
在 img2img 界面底部，有一个
Script选项。将Script选为SD Upscale，里面的 Tile overlap 尽量调小 -
一般送入 Img2img 的图，输入框自动填充原提示词。如果你发现 prompt 有变动，请手动填充
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选择合适的
Sampling Steps和Sampling method -
确认你的
Width和Height与 原图 一致 -
将第 2 步复制的 Seed 填入 img2img 的 Seed 里并生成
这里的 Width 和 Height 是超分时 img2img 的图片大小，如果不等会导致出现重叠问题
SD Upscale 选项在 Img2Img 的 Script 栏目中，主要作用是提升分辨率。