Stable Diffusion Img2img 完整教程：提示词、参数与高质量输出

想把一张普通照片变成风格化作品，又不想完全丢失原图构图？stable diffusion img2img 正是为这个场景而生。本文用一步步的方式，解释它的核心原理、关键参数和实操流程，并给出可直接套用的提示词结构。最后还会介绍如何用 AI Image Enhancer 进行成片增强，进一步提升清晰度与质感。

什么是 Stable Diffusion Img2img？

Stable Diffusion img2img（图生图）是一种“以图改图”的生成方式。你提供一张源图，模型会在保留构图与主体的基础上，按照提示词进行风格迁移或细节改造。与文生图相比，img2img 的可控性更强，适合做：

• 风格迁移：把照片改成油画、动漫、赛博朋克等风格。
• 质量增强：保留构图但提升质感、细节、光影。
• 创意重绘：基于原图做“重构”，获得新的视觉表达。

使用前准备：你需要哪些素材与设置

开始 stable diffusion img2img 之前，先确保下面几项准备到位：

• 源图像：建议使用清晰、主体明确的图片（512px 以上，最好 1024px+）。
• 目标风格或用途：你希望输出更偏“真实”还是“艺术”，决定后续参数策略。
• 提示词框架：写好正向提示词 + 负向提示词，避免多次试错。
• 输出后处理：生成完成后，建议用 AI Image Enhancer 做最后的清晰度与细节提升。

关键参数速懂（不懂也能调出好效果）

下面这些参数几乎每个 img2img 工具都会出现，理解它们可以大幅减少无效尝试。

1. 去噪强度（Denoising Strength）

它决定模型“改动原图的幅度”：

• 0.2 - 0.4：轻微调整，保留原图结构，适合修复或轻度风格化。
• 0.5 - 0.7：平衡区间，风格变化明显但不会偏离构图。
• 0.8 - 1.0：改动巨大，接近重新创作，容易失去原图细节。

2. 采样步数（Steps）

步数越高，细节越丰富，但耗时也更长。推荐从 20-30 步起步，视效果再加。

3. CFG Scale（提示词引导强度）

控制“模型对提示词的服从度”：

• 5 - 7：更自然，适合写实图。
• 8 - 12：更贴合提示词，适合强风格化。

4. 分辨率与比例

保持与源图比例一致，避免拉伸变形。若需要更高输出，可生成后用 AI Image Enhancer 放大增强。

Stable Diffusion Img2img 实操流程

下面的步骤适用于大多数 img2img 工具，尤其是想做“风格迁移 + 细节提升”的用户。

第一步：选择合适的源图

优先选择：

• 主体清晰、背景干净的图片
• 光线均匀、细节丰富的照片
• 尽量避免过暗或过度压缩的素材

第二步：写好提示词（推荐结构）

正向提示词模板：

主体 + 风格 + 画面细节 + 光影 + 画质描述

示例：

a young woman portrait, cinematic lighting, soft glow, ultra detailed, 35mm photo, high quality

负向提示词示例：

blurry, low quality, noisy, distorted, extra fingers, bad anatomy

第三步：调参并生成

建议的初始参数组合：

• 去噪强度：0.55
• Steps：25
• CFG Scale：7

生成后根据结果微调，比如：

• 画面变化太小 → 提高去噪强度
• 细节不够 → 增加 Steps
• 风格不明显 → 提高 CFG Scale

第四步：多轮迭代

img2img 的优势就是可迭代。你可以：

• 以第一次生成的图作为新输入继续优化
• 小幅调整去噪强度，逐步逼近目标效果
• 保留满意版本，避免“越调越偏”

三个高频场景实战技巧

1. 风格迁移（保持构图，改变视觉语言）

建议：

• 去噪强度 0.5 - 0.7
• 提示词重点写“画风”和“材质”
• 负向提示词里加上“realistic”或“photo”以避免写实倾向

2. 细节增强（提升质感但不改变结构）

建议：

• 去噪强度 0.3 - 0.5
• 提示词加入“highly detailed”“sharp focus”
• 最后用 AI Image Enhancer 做清晰度增强

3. 创意重绘（改风格也改气质）

建议：

• 去噪强度 0.7 - 0.9
• 提示词强调情绪与氛围，例如“dramatic lighting”“surreal”
• 做多次版本对比，挑最适合的一张

为什么推荐 AI Image Enhancer 作为最后一步

Stable Diffusion img2img 输出的图像，细节可能会出现轻微模糊或质感不足。这个时候，用 AI Image Enhancer 进行增强能显著提升成片质量：

• 提升分辨率：放大后依然清晰
• 修复细节：优化皮肤、毛发、纹理等细节
• 改善锐度与对比：让画面更“通透”

如果你希望作品可用于印刷或商业展示，这一步几乎是必做流程。

常见问题与解决思路

生成结果偏离原图太多

**解决方案：**降低去噪强度到 0.3 - 0.5，并减少过于“抽象”的提示词。

画面细节不够清晰

**解决方案：**适当增加 Steps，并在最后用 AI Image Enhancer 增强。

风格不明显

**解决方案：**提高 CFG Scale，或在提示词中增加具体风格关键词（如 “anime style” 或 “oil painting”）。

结语：从“能用”到“好用”的关键

掌握 stable diffusion img2img 的核心并不难，难的是 如何稳定产出高质量结果。你需要做的是：

1. 用清晰的源图打好基础
2. 用结构化提示词明确目标
3. 通过去噪强度和步数做精细控制
4. 用 AI Image Enhancer 做最终画质提升

如果你已经准备好开始实践，可以直接进入 img2img 控制台 上传图片，或先体验我们的 AI Image Enhancer 来感受增强效果。