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什么是图生图？正在文生图那样，文生图的含义是以文字的形式生成图片。而图生图可以简单的理解为以一张图片为基准，去生成另外一张图片。
本文将教您如何使用Stable Diffusion的CLIP和DeepBooru进行反向推理、涂鸦、重绘、蒙版、以及批处理视频转动漫风格生成等内容。
之前在文生图已经讲解过的部分不再进行单独介绍，本文中只讲解与文生图有所差异的部分，如果您还未看文生图部分，请先学习如下内容。
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我们可以通过文字生成图片，而CLIP反推提示词就是根据图片推理出文字内容。
在介绍该功能之前，我们先通过文字生成一张图片，下面是生成该所片所用到的正向Prompt提示词。
<lora:korean:0.4>, <lora:zny_1.0:0.7>,(RAW photo, best quality), (realistic, photo-realistic:1.2), (round face:1), 1girl, shopping mall rooftop cafe, outdoor, smile, (high detailed skin:1.4), puffy eyes, gorgeous hair, air bangs, brown black hair, white camisole, pure black pleated skirt, soft lighting, high quality, cityscape, night, rain, wet, professional lighting, photon mapping, radiosity, physically-based rendering,
该提示词的大概翻译内容如下：
<lora:角色名:0.4>, <lora:角色名.0:0.7>,(原始照片, 最好的质量), (实际的, 照片般逼真:1.2), (圆脸:1), 1女孩, 购物中心屋顶咖啡厅, 户外，微笑，（高细节皮肤：1.4），浮肿的眼睛，华丽的头发，空气刘海，棕黑色的头发，白色吊带背心，纯黑色百褶裙，柔光，高品质，城市景观，夜晚，雨，湿，专业照明， 光子映射、光能传递、基于物理的渲染、
完成的提示词以及设置如下：
<lora:korean:0.4>, <lora:zny_1.0:0.7>,(RAW photo, best quality), (realistic, photo-realistic:1.2), (round face:1), 1girl, shopping mall rooftop cafe, outdoor, smile, (high detailed skin:1.4), puffy eyes, gorgeous hair, air bangs, brown black hair, white camisole, pure black pleated skirt, soft lighting, high quality, cityscape, night, rain, wet, professional lighting, photon mapping, radiosity, physically-based rendering,
Negative prompt: (EasyNegative:1.2), ng_deepnegative_v1_75t, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), (grayscale:1.2), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,(watermark:1.2),(letters:1.2),(nsfw:1.2),teeth
Size: 512x768, Seed: 302536543, Model: chilloutmix_Ni, Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Model hash: 7234b76e42, Hires steps: 21, Hires upscale: 1.5, Hires upscaler: Latent (bicubic antialiased), Denoising strength: 0.5
文生图的完整生成界面如下：
下面就是我们已经生成好的图像，可以看到质量还是比较高的，而且与我们所输入的提示词也较为吻合。
我们可以如下图所示，在文生图界面点击>>图生图按钮，快捷将文生图界面的图片发送至图生图的素材区域。
在点击在文生图界面点击>>图生图按钮之后，我们可以看到，该图像已经被发送至图生图的素材区域，此时我们点击CLIP反推提示词按钮，测试反向推理出的文本内容描述。
在点击CLIP反推提示词按钮之后，等待片刻，我们将会在图生图界面的正面提示词区域，得到如下内容。
a woman with a bag standing in front of a building at night with a city in the background and a cityscape in the background, Du Qiong, phuoc quan, a character portrait, dau-al-set
翻译成中文之后的内容如下：
晚上背着包站在建筑物前的女人，背景是城市，背景是城市景观，杜琼，福泉，人物肖像，街道
反推提示词之后得到的显示区域展示：
我们可以看到，其反向推理出来的效果还是不错的，基本符合我们所提供的图像特征。
我们还是以CLIP反推提示词时所使用的图像为例，但是使用DeepBooru反推方式。
在我们点击DeepBooru反推提示词按钮之后，同样会在图生图界面的正向提示词区域看到如下内容。
1girl, blurry, blurry_background, bokeh, breasts, brown_eyes, brown_hair, cleavage, depth_of_field, dirty, earrings, jewelry, lips, long_hair, looking_at_viewer, medium_breasts, mole, mole_on_breast, realistic, skirt, solo, tank_top
中文翻译如下：
1女孩, 模糊的, 模糊背景, 背景虚化, 乳房, 棕色的眼睛, 棕色的头发, 分裂, 景深, 肮脏的, 耳环, 珠宝, 嘴唇, 长发, 看着观众, 中等乳房, 痣, 乳房上的痣, 实际的, 裙子, 独展, 背心
其实使用这张图来测试DeepBooru方式是不合理的，因为DeepBooru更适合二次元动漫风格类的图像。而CLIP更擅长推理示例这类较为真实的图像，并且给出自然语言，自然语言可以理解为一句话的形式，而DeepBooru是关键词的形式都是分段的。
至于该功能到底有什么作用，其实最主要的是后面我们会讲到的训练模型部分，通过推理模型可以加速训练，减少自已打标签的麻烦。
缩放模式功能其实是指将素材区域的图片以什么样的方式进行加载，每一种加载方式都会影响输出的图像尺寸结果。
四种图像处理方式的解释如下：
这里的重绘（去噪）强度和之前我们在文生图里高清修复里的去噪强度是一致的，范围为0-1。
该参数的数值越大代表和原图的差距越大，数值越小则越贴合素材原图的效果。
基本与文生图相同，值得注意的是，默认情况下在重绘强度较低的时候，实际采样步数会下降，具体公式为采样步数*重绘强度=实际采样步数。
涂鸦功能使用方法比较简单，我们直接点击涂鸦按钮，此时你的鼠标移动至图像时，将会自动变为画笔样式，期间也可以通过右上角调整画笔粗细，画笔的粗细调节按钮下方还有一个颜色选择区域。
我们在图像上随便涂抹一些内容，此时生成图像的提示词和所有其它参数，包括种子分辨率等设置全部未改变。然后点击生成按钮，查看一下效果。
经过对比，我们可以看到被黑色画笔涂抹的部分已经被重新生成，而且所生成的颜色与画笔所涂抹的颜色完成一致。
为了可以让你更方便理解，我们再次在已绘画的基础上添加一些其它涂鸦，以下是二次涂鸦之后的结果。
经过对比，我们可以发现在涂鸦的一些特点。
局部重绘功能是大家可能比较常用的功能，我们可以通过点击上或下部的局部重绘按钮，切换至局部重绘选项卡。
使用方式和我们刚刚在涂鸦功能内所介绍的大同小异，只是没有了颜色选择功能，因为局部重绘不需要颜色。
我们还是先随便勾勒一下，直接看效果比较方便于理解，太多文字可能让你无法更直观的去感受。
可以看到，我们将示例图的整个左半侧都通过画笔涂黑，右侧并没有进行任何绘画，Prompt和各项参数全部保持不变，然后点击生成按钮。。
我们可以非常直观的感受到，其实整个左半侧被涂抹的区域已经发生了一些改变，但是未被涂抹成黑色的右侧区域全部保持不变，但是过度却非常自然，几乎看不出重绘的痕迹。
那么这个功能又有什么作用呢？最大的作用就是只修改我们不满意的地方，比如我对这张图的左下角的纸质购物袋不满意，那么我只需要涂抹这一部分区域，然后重绘即刻。又或者我们需要调节胸部的大小，那么只需要涂抹胸部的区域，然后将中等乳房这个关键字变更为巨乳即可，非常非常方便！
有些人可能即使所有参数都一致，但是生成的图像依然与素材图片差异巨大，这里有一个较大的可能性是图像宽高比例的问题。
你所要绘制的宽高比例要与给出的素材图片贴近或一致，这才能够获得更好的效果。
那么如何使比例相等呢？我们可以调节下面的宽度｜高度滑杆，此时会在图生图的素材预览区弹出红色半透明选区，这个区域就代表宽高比所覆盖的区域。
如果上面的内容你都看不懂也没关系，你只需要调节宽度｜高度滑杆，使红色框框与显示区域的范围一致或尽量吻合即可。
注意：如果你的电脑配置不佳，不要让宽度｜高度过大，否则容易因为显存不足而无法出图。
关于蒙版一词，如果你会使用Adobe的软件将会明白这是什么意思，其实就是一张只有黑白两色的图像，我们可以通过这张图像控制想要保留的部分。
我们之前通过在SD内手动绘制的功能非常不方便，对于复杂的人物或场景无法精细处理。但是通过导入蒙版的方式，我们可以快捷精细的选择处理保留或重绘的部分。
关于如何在PhotoShop或其它软件中提取蒙版这一块知识与不做单独讲解，只提供一个思路。
我们将想要处理的图像导入至PhotoShop，然后对人像进行抠图，抠图后填充选区的颜色。你需要重绘的区域为白色，不需要重绘的部分为黑色。
以下是笔者通过PhotoShop处理过的两张图片：
下面是如何加载的方式，我们分别上传原图和蒙版图，为了可以看到更明显的对比效果，笔者对修改了角色标签为其它角色，然后点击生成查看效果。
我们可以看到，重新生成之后的图像蒙版为黑色的部分完全没有改变，但是角色却改变了。
下面我们尝试另外一张蒙版效果，修改部分场景描述的提示词。
可以看到，只有场景改变了，但是角色没有任何变动，这就是蒙版的妙用。
批量处理这部分的描述大家看到的可能是英文的，我这里对其进行了翻译。大概意思可以理解为，该功能为批量对每张图像进行图生图。
目前主要应用在批量生成同一风格的图像，例如我们可以将一个视频通过该功能进行重绘，以下称该功能为视频风格重绘。
我们可以先通过PhotoShop或Premiere、FFMpeg等工具，将视频转换为序列帧，本次所使用的视频如下。
https://www.zhihu.com/video/1637516438909890561关于帧的理解，这个解释起来可能不是特别容易理解。视频是如何动起来的呢，其实每一秒视频是由很多张图片来组合而成的，有点像在快速翻书的效果，至于一秒之内一共翻了多少页，就代表这个视频是多少帧，目前主流的为24帧、25帧、30帧、60帧。以25帧为例，也就是代表该视频每秒由25张图片所组成。
组成视频的这些图像如果被拆解成一张张图片，那就是一个个帧。如果这些帧的序号是连续的，那就可以称之为序列帧。
我们本次所使用的视频帧率为30FPS，下面是拆解了演示视频第一秒的所有帧如下，可以看到每一张图都是顺滑且连贯的
在开始之前，我们还需要一个步骤，那就是效果的确定，我们随便拿出一帧图像导入至SD的图生图界面内，调试正向提示词、反向提示词、迭代步数、种子、CFG、宽高、采样器、重绘幅度等参数，将这些参数调整至你生成单张图像后满意即可。笔者并没有仔细去进行调试，只是大概调了一些参数，具体内容如下。
(RAW photo, best quality), (realistic, photo-realistic:1.2), 1girl, outdoor, (high detailed skin:1.4), puffy eyes, gorgeous hair, air bangs, brown black hair, white camisole, soft lighting, high quality, professional lighting, photon mapping, radiosity, physically-based rendering,
Negative prompt: (EasyNegative:1.2), ng_deepnegative_v1_75t, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), (grayscale:1.2), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,(watermark:1.2),(letters:1.2),(nsfw:1.2)
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 387957715, Size: 296x520, Model hash: a7529df023, Model: final-pruned, Denoising strength: 0.45
注意：一定要固定种子，不然所生成的内容将会风格各异，完全不统一。
在我们批量输出之前，还需要进行如下设置：
以下是批量生成之后的图像，可以看到效果其实一般，最大的问题还是因为笔者偷懒，没有仔细去调试关键字。
我们此时将这些输出的序列帧再次合并成视频，内容如下：
https://www.zhihu.com/video/1637517334142140416
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