Img2Img指南：图生图AI编辑

自早期Stable Diffusion网页界面时代以来，img2img已经发展了很多。它不再只是一种巧妙的图像风格调整方法，而是一套完整的图生图AI编辑工作流程，可从您已满意的源图像出发进行再创作、修复、放大和迭代。

现代img2img流程让您上传现有图像、描述想要的变化，然后得到像是精修后的第二稿，而非随机变体的版本。关键在于控制：保留有效的结构，再改变需要新风格、细节水平、照明条件或主体处理方式的部分。

img2img能做什么

Img2img，即图生图，以源图像和提示词为起点。模型向源图添加可控数量的噪声，然后按提示词方向重建图像。设置得当时，输出会保留原始取景、姿势、布局和整体色彩方向，同时改变最终视觉效果。

因此，img2img适合：

• 将粗略概念转化为精致图像。
• 保持相同姿势的同时调整人像风格。
• 将草图转化为更干净的效果图。
• 在同一构图上测试不同照明或艺术方向。
• 通过局部重绘修复或替换图像的一部分。
• 放大并优化生成图像。

在Flux Redux等系统中，同样的理念成为一次重新编辑：模型接收原始图像和新提示词，然后只对需要改变的部分重新进行扩散。可以将其理解为保留构图、照明和色彩方向，同时允许您重写细节的第二稿。

为什么使用img2img而不是txt2img？

当您已解决图像中最困难的部分——取景、姿势、布局、主体位置或氛围——时，使用img2img。文生图很强大，但每次重新生成都可能改变整个场景。Img2img以源图像为基础，让您在其上进行试验。

创意团队使用img2img制作概念艺术迭代、设计探索、营销图像变体、一致角色研究、产品效果图、局部重绘和可控放大。当客户、美术指导或团队已认可构图，而您需要改善图像又不想从头开始时，这套工作流程尤其有用。

Automatic1111中的经典img2img设置

以下是在RunDiffusion上的Automatic1111等工具中会看到的核心控件。

许多控件与txt2img共用，包括采样方法、采样步数、CFG scale、种子、宽度、高度、批次数量和批次大小。img2img特有的选择包括缩放行为、重绘幅度、批量输入处理、放大和局部重绘。

Resize mode（缩放模式）

缩放模式控制Automatic1111如何将源图像适配目标宽度和高度。

• Just resize： 拉伸或压缩源图像，使其符合选定的宽度和高度。
• Crop and resize： 在缩放前将图像裁切为目标宽高比。当需要特定构图或输出尺寸时，这很有用。
• Resize and fill： 缩放图像，并使用图像中的颜色填充空白区域。
• Just resize (latent upscale)： 在潜空间中缩放。当您希望模型在放大时重新解读图像，而不只是缩放像素时，这可能有帮助。

为了得到可预测的结果，请先使用与源图宽高比接近的输出尺寸。明确希望构图改变多少后，再尝试裁切、填充或潜空间放大。

Denoising strength（重绘幅度）

重绘幅度是img2img最重要的控件，决定扩散过程改变原始图像的程度。

• 低重绘幅度，约0.2至0.35： 小幅优化。适合清理、轻微风格调整，以及保留人物特征或布局。
• 中等重绘幅度，约0.45至0.65： 明显调整风格，同时保持源图构图可辨识。
• 高重绘幅度，约0.7及以上： 更大幅度的重绘。适合显著变化，但图像可能大幅偏离源图。

如果输出过于相似，请提高重绘幅度。如果主体、姿势或构图丢失，请降低它。

批处理

批处理让您对文件夹中的多张图像运行img2img，适用于设计变体、逐帧实验和可重复的工作流程。

在RunDiffusion上，使用私有存储时批处理效果最佳。为源图像创建文件夹，然后在输入目录中引用该文件夹。Creators Club私有存储的根目录为：

/mnt/private/

批处理也适合与ControlNet搭配，因为您可以处理序列中的每一帧，或让多张图像保持一致的结构引导。更多详情，请阅读结合ControlNet进行Img2Img批处理。

Ultimate Upscale

如果希望放大图像，同时让模型在放大过程中添加细节，Ultimate Upscale很有用。

使用变化较小的采样器，可以使放大过程更稳定。重绘选项为放大器提供大致的增强方向，然后脚本将图像分块，逐个处理。

img2img的宽度和高度有助于确定最终目标尺寸。Ultimate Upscale设置控制具体实现方式，包括分块尺寸、边缘填充和接缝修复行为。如果看到分块边界，请增加边缘填充或调整接缝修复设置。

局部重绘与扩图

局部重绘是一种替换图像部分区域的img2img工作流程。扩图则将画布扩展到原始图像之外。

进行局部重绘时，在希望替换的区域上绘制蒙版。然后编写提示词，保留周围图像，同时描述蒙版区域内应出现的内容。

希望Automatic1111替换蒙版覆盖区域时，使用Inpaint masked。如果将蒙版内容设为Original，工具会保留蒙版下更多现有图像，编辑也会更保守。

对于放大后的图像，Crop and resize通常是较好的局部重绘选择，因为它让模型以更易处理的尺寸聚焦蒙版区域。先从模型正常工作分辨率开始，例如512或768，得到干净结果后再增加复杂度。

现代编辑优先的img2img模型

新的编辑优先模型围绕相同的图生图理念构建，编辑行为更加直接。在RunDiffusion上，Nano Banana、Seedream 4.0 Edit、Seedream 4.5 Edit和Flux Kontext等工具让您上传参考图，描述有针对性的编辑，并对结果进行迭代。

示例提示词使用英文。

这些编辑模型通常更适合如下直接指令：

• Replace the sky with a dramatic storm.
• Turn this product photo into a studio-style hero shot.
• Convert this sketch into a clean 3D render.
• Change the outfit while keeping the pose and framing.
• Preserve the subject but change the lighting or material style.

经典Automatic1111 img2img仍然重要，因为它能帮助理解核心控件。掌握重绘幅度、缩放行为、蒙版和放大后，现代编辑模型就更容易控制。

实用img2img工作流程

1. 从手头最好的源图像开始。
2. 让输出宽高比与源图一致，除非您有意裁切或扩展画布。
3. 首次运行使用低或中等重绘幅度。
4. 编写描述所需变化的提示词，而不是从头描述整张图像。
5. 只有图像变化不足时，才提高重绘幅度。
6. 使用局部重绘进行局部修正，而不是重新生成整张图像。
7. 构图确定后再使用Ultimate Upscale，不要提前使用。

改善img2img结果的建议

• 保持提示词聚焦： 描述想要的编辑。避免用无关场景与源图像产生冲突。
• 用较低重绘幅度保护构图： 如果布局重要，请从低值开始，逐步提高。
• 针对具体变化使用蒙版： 局部重绘比强行改变整张图像更干净。
• 单张图像成功后再批处理： 先在一张图像上调好设置，再应用到整个文件夹。
• 清晰组织源图和输出文件夹： 输入、输出和提示词有序存放时，批处理工作流程更容易检查。

相关RunDiffusion指南

• RunDiffusion上的Automatic1111
• 结合ControlNet进行Img2Img批处理
• 如何在RunDiffusion上使用Qwen Image Edit 2509

Img2img是扩散工作流程中最重要的图像编辑概念之一。无论使用Automatic1111控件、局部重绘、批处理、放大，还是较新的编辑优先模型，目标都相同：保留源图像中有效的部分，引导AI生成更好的版本。