图生图技术通过输入一张参考图片和描述性提示词，利用AI算法生成具有特定风格或修改内容的新图片。其核心功能和应用场景如下：
一、核心功能分类
- 风格迁移（img2img）
将参考图片的风格应用到其他图像上，例如将人像照片转换为油画风格。
- 局部修改（inpaint）
通过蒙版技术对图片的局部区域进行修改，如去除瑕疵、填补缺失部分或替换物体。
- 细节增强
改善图片的细节表现，例如增加纹理、调整光影效果或优化色彩搭配。
- 场景重构
改变图片的背景、人物姿态或物体布局，例如将室内场景转换为户外环境。
- 批量处理
支持对多张图片进行统一处理，提高效率。
二、应用场景
- 设计辅助
快速生成产品概念图、室内设计图或艺术创作草图，减少后期修改时间。
- 内容创作
生成动漫人物、虚拟场景或特效图像，用于游戏、影视或广告制作。
- 教育与学习
通过对比原图与生成图，辅助学习图像识别、风格演变等知识。
三、关键参数调整
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权重参数（iw） ：调节提示词与原图的权重比例，影响生成结果偏向性。
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重绘幅度 ：控制生成图与参考图的相似度，数值越低越接近原图。
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裁切模式 ：保持纵横比裁剪多余部分，或改变原始尺寸。
四、技术原理
图生图基于深度学习模型，通过以下步骤实现：
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特征提取 ：利用卷积神经网络（CNN）分析参考图片的特征。
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条件生成 ：结合提示词（如风格标签、物体描述）生成新图像。
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后处理 ：优化生成结果的光线、色彩等细节。
五、注意事项
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提示词需包含足够的信息（如风格、物体、场景），以提高生成准确性。
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部分模型存在随机性，可能需要多次尝试调整参数。
通过以上功能和应用，图生图技术为图像处理、设计创作等领域带来了革命性的变革。
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