DeepSeek图生图怎么用？详细教程分享

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DeepSeek图生图功能通过参考图片与文字提示结合生成新图像。①进入图像生成界面并上传参考图；②输入描述新图像元素、风格等内容的正向提示词；③调整图生图强度参数控制生成图像与原图的差异程度；④设置反向提示词避免低质量或变形问题；⑤若支持ControlNet，可精确控制姿态、边缘等结构信息；⑥点击生成并根据结果迭代调整。与文生图相比，图生图基于已有图像进行创作，起点更明确，控制力更强，适用于风格转换、概念设计、图像修复、背景替换及创意发散等场景。优化提示词和参数时，需具体描述细节、合理分配关键词权重、明确风格方向，并结合负面提示词规避问题；图生图强度通常0.6至0.7为较好起点，ControlNet参数需根据模型类型微调。

DeepSeek的图生图功能，简单来说，就是给你一张图片作为“灵感源”，然后你再用文字描述去引导它，生成一张既有原图影子，又融入了你新想法的图像。它不是凭空创造，而是基于已有视觉信息进行再创作，这对我个人而言，是比纯文生图更有意思、也更可控的创作方式。

解决方案

使用DeepSeek的图生图功能，首先你需要进入DeepSeek的图像生成界面，通常会有一个“图生图”或“Image to Image”的选项。点进去后，你会看到一个上传区域，把你的参考图片拖拽或上传到这里。

图片上传后，关键的一步是输入你的正向提示词（Prompt）。这些词汇用来描述你希望新图片包含的元素、风格、色彩、构图等。比如，如果你上传了一张猫的照片，想让它变成赛博朋克风格，你的提示词可能就是“一只赛博朋克风格的猫，霓虹灯，未来城市背景，雨夜，高细节”。

接着，你会看到一些可调整的参数。其中最重要的可能是“图生图强度”或“去噪强度”（Denoising Strength/Image Strength）。这个参数决定了生成图像对原始图片的“忠诚度”。数值越高，生成图与原图的差异越大，AI的自由发挥空间就越大；数值越低，生成图会更接近原图，可能只是在细节或风格上微调。我发现，这个参数的调整非常微妙，它直接影响最终效果是“换个风格”还是“彻底变样”。

你还可以设置反向提示词（Negative Prompt），告诉AI不要生成什么，比如“模糊，低质量，变形，多余的手指”。这能有效避免一些常见的AI生成缺陷。

如果DeepSeek提供了ControlNet之类的功能，那更是神器。它可以让你更精确地控制原图的姿态、边缘、深度等结构信息。比如，你上传一张人物照片，想让新生成的人物保持同样的姿势，但换个风格或服装，ControlNet就能帮上大忙。

所有设置完毕后，点击生成，等待几秒钟，新的图像就会呈现在你眼前。这通常是一个迭代的过程，你可能需要根据生成结果，微调提示词或参数，再次生成，直到满意为止。

DeepSeek图生图与文生图有何不同？

对我来说，图生图和文生图最核心的区别在于“起点”和“控制力”。文生图是从零开始，完全依赖你的文字描述去构建一个全新的世界。它像是在一张白纸上作画，你的想象力是唯一的边界。这很棒，但有时候，如果你对构图、人物姿态或特定元素有明确的视觉要求，纯粹的文字描述很难精确地传达给AI，结果往往会有惊喜，但也可能有惊吓。

图生图则不然，它更像是在一张已经有了草稿的纸上进行“精修”或“重绘”。你提供了一张视觉上的“底稿”，AI在此基础上进行创作。这意味着它在保持原图某些特征（比如主体位置、大致轮廓、光影氛围）的同时，又能根据你的提示词进行风格、细节或内容上的大刀阔斧的改变。

我个人在实际创作中，常常会根据需求来选择：如果我脑海中有一个非常模糊但全新的概念，我会倾向于先用文生图来探索各种可能性，得到一些初步的构图或角色设计。而当我有了某个具体的视觉参考，或者想对现有图片进行风格化处理、细节修改，甚至只是想看看某个物体在不同材质或光照下的效果时，图生图就成了我的首选工具。它能让我更高效地实现那些“半成品”的视觉化，或者在已有基础上进行创意发散。

如何优化DeepSeek图生图的提示词和参数？

优化图生图的效果，提示词和参数的调整是门大学问，甚至可以说是一种艺术。它不像编程那样有固定的语法，更多的是一种经验和直觉的结合。

提示词方面： 我发现，好的提示词首先要具体且有画面感。不要只写“一只猫”，而是“一只在雨夜霓虹灯下，眼神锐利，毛发湿润，赛博朋克风格的黑猫”。把你想到的细节、情绪、环境都尽可能地描述出来。 其次，关键词的权重很重要。通常，越靠前的词，AI给予的权重越大。如果某个元素你特别强调，把它放在前面。 风格描述也要清晰。是“油画风格”、“水墨画风格”、“卡通风格”还是“电影剧照质感”？这些能极大程度地影响最终图像的视觉呈现。 别忘了负面提示词。我几乎每次都会加上“low quality, blurry, ugly, deformed, extra limbs, bad anatomy”之类的词，这能有效减少那些“AI特产”的奇形怪状。

参数调整方面：“图生图强度”或“去噪强度”是我调整最多的参数。这个值是平衡“保留原图特征”和“AI自由发挥”的关键。

• 如果你想让生成图和原图非常相似，只是做一些细微的风格或细节调整，比如把一张照片变成素描，我会把这个值设得比较低，比如0.3到0.5之间。
• 如果你想让AI在原图的基础上进行大幅度创作，比如把一张普通的风景照变成奇幻世界，或者彻底改变主体的材质和细节，我会把这个值设得高一些，比如0.7到0.9。但要注意，太高了可能会完全脱离原图的构图，变成几乎是文生图的效果。
• 我的经验是，对于大部分创意修改，0.6到0.7是一个比较好的起点，它既能保留原图的骨架，又能给AI足够的发挥空间。

如果DeepSeek支持ControlNet，那它的参数也至关重要。不同的ControlNet模型（比如Canny边缘检测、OpenPose姿态识别、Depth深度图）有不同的强度参数。这些参数决定了ControlNet对原图结构信息的“控制力”。我通常会根据需要来选择模型，并微调其强度，确保AI在风格变化的同时，不会破坏我想要保持的结构。

总的来说，这是一个不断尝试和观察的过程。我会生成几张图，看看哪些参数组合能达到我想要的效果，然后在此基础上进行精细调整。这有点像一个经验丰富的厨师在调味，每次加一点，尝一下，直到味道完美。

DeepSeek图生图在实际创作中有哪些应用场景？

图生图功能在我的实际创作流程中，简直是多面手，它的应用场景远比我们想象的要广。

首先，最直观的就是风格转换。我经常会把一张普通的照片，比如我的宠物或者一个风景，通过图生图变成各种艺术风格，比如梵高、莫奈的画风，或者是赛博朋克、蒸汽朋克的视觉效果。这比手动PS要快无数倍，而且每次都能带来惊喜。

其次，它在概念设计和迭代上表现出色。假设我有一个粗糙的角色草图，或者一个产品设计的手稿，我可以直接上传到图生图，然后通过提示词去探索不同的材质、光照、细节表现，甚至是在不同环境下的视觉效果。比如，一个简单的汽车线稿，我可以用图生图快速生成它在雨夜、沙漠、未来城市等不同背景下的写实渲染图。这极大地加速了我的设计迭代过程，让我能更快地可视化多种可能性。

图像修复和增强也是一个实用场景。有时候我有一些老照片或者低分辨率的图片，虽然AI不能凭空创造信息，但图生图结合一些提示词，可以尝试为这些图片添加细节、提升质感，或者改变光影，让它们焕发新生。当然，这得看AI的“理解”能力，并非万能。

还有一个我个人很喜欢用的场景是背景生成或替换。我有一张主体很棒但背景平平的照片，我可以把主体抠出来，然后用图生图结合一个空白或简单的背景，通过提示词生成一个全新的、与主体风格匹配的复杂背景。这比自己从头绘制或寻找素材要高效得多。

最后，它也是一个非常棒的创意发散工具。有时候我没什么灵感，但手头有一张图片，我就会尝试用各种奇奇怪怪的提示词去“折磨”它，看看AI能给我带来什么意想不到的变体。这种随机的碰撞，往往能激发我新的想法。当然，这过程中也会遇到一些挑战，比如AI有时会“误解”我的意图，或者生成一些逻辑上不通顺的图像，但这些“错误”本身也可能成为新的灵感来源。

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