DeepSeek图生图教程：新手快速入门指南

从现在开始，努力学习吧！本文《DeepSeek图生图教程：快速上手指南》主要讲解了等等相关知识点，我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章，欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧，希望能帮到你！

Deepseek的以图生图功能，说白了，就是给你一张图作为起点，再通过你的文字指令（提示词）去改造它，生成一张全新的、但又保留了原图某些特征的图像。它不像文生图那样凭空创造，而是给你一个现成的“毛坯房”，让你去装修、去改造。这对于想在现有图像基础上做文章的人来说，简直是太方便了。

解决方案

要玩转Deepseek的以图生图，核心流程其实就那么几步，但每一步里都有点小门道。

你得先进入Deepseek的图像生成界面，找到那个标着“以图生图”或者“图生图”的选项。点进去，你会看到一个上传图片的区域，把你的原始图片丢进去。这张图就是你的画布。

接着，就是写提示词（Prompt）了。这是关键中的关键。你想让图片变成什么样？比如，你上传了一张猫的照片，想让它变成赛博朋克风格的机械猫，那你的正向提示词就得写“赛博朋克，机械猫，未来感，发光线路”，负向提示词可以加一些你不想看到的，比如“模糊，畸形，低质量”。

再往下，就是参数调整了。这里有几个核心参数你必须得搞明白：

• 重绘幅度 (Denoising Strength)：这个参数简直是灵魂！它决定了新生成的图片对原图的“忠诚度”。数值越低（比如0.1-0.3），变化越小，基本就是给原图加个滤镜或者做点微调；数值越高（比如0.0.7-1.0），变化越大，原图的结构和细节可能会被彻底颠覆，甚至面目全非，但又能隐约看到原图的影子。这个我后面会详细讲，因为它太重要了。
• 步数 (Sampling Steps)：生成图片的过程步数，通常20-30步就够了，太高不一定效果更好，还耗时间。
• CFG Scale (Classifier-Free Guidance Scale)：提示词相关性。数值越大，生成图片越贴近你的提示词，但有时会显得呆板；数值越小，模型发挥空间越大，可能更具创意，但也容易跑偏。
• 采样器 (Sampler)：不同的采样器有不同的生成风格，新手初期可以多试试，找到自己喜欢的。Deepseek通常会默认一个不错的，不用特别去改。

都设置好了，点生成。别指望第一次就完美，这玩意儿就是个反复尝试、不断迭代的过程。你可能需要调整提示词，微调重绘幅度，甚至换个图，直到满意为止。

如何选择合适的“重绘幅度”（Denoising Strength）？

重绘幅度，或者叫“去噪强度”，这玩意儿在以图生图里就是个玄学，但又最关键。它决定了你的新图和旧图之间到底有多大的“血缘关系”。我个人的经验是，理解它的原理比记住具体数值范围更重要。

简单来说，这个值就是告诉模型，你希望它在多大程度上“忽略”原图的像素信息，转而根据你的文字提示词去“重绘”一张新图。

• 低重绘幅度（比如0.1-0.4）：当你只想对原图做一些微小的调整时，比如给照片换个色调、加点光影效果、或者稍微修改一下人物的表情，但又想保留原图绝大部分的结构和细节，那就用低值。这时候，模型更像是给你的图加了个精细的“滤镜”，或者进行局部“微整形”。比如，我有一张风景照，想让它看起来像是在黄昏时分，我就会用一个低重绘幅度，加上“sunset glow”的提示词。

• 中等重绘幅度（比如0.5-0.7）：这是最常用的区间，也是最能体现“以图生图”魔力的地方。当你希望图片有显著的变化，比如把一只猫变成一只狗，或者把室内场景变成室外，但又希望新图的构图和主体位置能大致参考原图时，这个区间就非常合适。模型会吸收原图的“骨架”，然后用你的提示词去填充“血肉”。我经常用它来给人物换个发型、换身衣服，或者把照片风格从写实变成动漫，效果非常棒，既有新意又不失原图的影子。

• 高重绘幅度（比如0.8-1.0）：如果你的目标是生成一张几乎全新的图片，原图仅仅作为提供一个大致的“初始噪声”或者“灵感种子”时，就可以尝试高值。这时候，原图的细节和结构可能会被完全抹去，新图更像是文生图的产物，只不过它比完全的文生图多了一点点“方向感”。比如，你上传一张模糊的涂鸦，然后用高重绘幅度加上详细的提示词，想生成一张精美的插画，那高值就能帮你跳出原图的束缚。但要注意，如果原图的构图很关键，高值可能会让它彻底跑偏。

总的来说，这个参数没有绝对的“最佳值”，完全取决于你想要达到的效果。我的建议是，当你不知道该用多少时，可以从0.5或0.6开始尝试，然后根据生成结果，一点点往高或往低调整，直到找到那个你觉得“刚刚好”的平衡点。

为什么我的“以图生图”效果不理想？常见问题与调试思路

很多新手在用以图生图时，会遇到各种不如意，觉得效果“不理想”。这太正常了，这玩意儿就是个不断试错、摸索的过程。我刚开始玩的时候，也经常生成一堆“鬼图”。不过，有些常见的问题和调试思路，分享给你。

• 提示词不够精准或太泛泛：这是最常见的问题。如果你只是写了“风景”，那模型根本不知道你想看到什么样的风景。要具体，比如“郁郁葱葱的山谷，清澈的河流，远处有雪山，日落时分，暖色调”。同时，也要注意提示词和原图是否“打架”。你不能上传一张黑白照片，然后提示词写“彩色，鲜艳”，同时重绘幅度又很低，那效果肯定不好。

• 重绘幅度没选对：没错，又是它！如果你的目标是小修小改，但重绘幅度设得太高，那原图的特征就会丢失；反之，如果你想大刀阔斧地改造，但重绘幅度太低，那模型就束手束脚，改不动。这就像你想给老房子刷个漆，结果把墙都拆了，或者你想重建别墅，结果只刷了个漆。

• 原图质量问题：俗话说“垃圾进，垃圾出”。如果你的原图本身就非常模糊、像素很低、构图混乱或者信息量太少，那指望Deepseek能变魔术，生成一张高清大片，这就不太现实了。模型再强大，也需要一个相对清晰、有足够信息量的“底子”来发挥。有时，稍微处理一下原图，比如裁剪掉无关部分，或者提升一点亮度对比度，就能改善很多。

• 负向提示词没用好或没用：负向提示词（Negative Prompt）是用来告诉模型你 不希望 出现什么。比如，你不想看到“模糊、畸形、低质量、多余的肢体”，就得写进去。但有时，负向提示词写得太宽泛或者太具体，反而会限制模型的发挥。我见过有人把“手”也加到负向提示词里，结果生成的人物就没手了。

• 参数组合不合理：CFG Scale、步数、采样器这些参数，它们之间是相互影响的。比如，CFG Scale太高，模型会过于强调提示词，可能会导致图片失真；步数太少，细节可能不够。这需要你多尝试不同的组合，找到最适合你当前任务的“甜蜜点”。

• 期望值过高：AI绘画再强大，也不是万能的。它有它的局限性，比如对复杂场景的理解、对特定细节的精确控制等。有时候，你脑海里的画面，可能需要更复杂的提示词工程、或者结合其他工具才能实现。

调试的时候，我的习惯是：先检查重绘幅度，这是最大的变量。然后审视我的提示词，看看有没有歧义或不足。接着，我会尝试调整CFG Scale。最后，如果还不行，就考虑是不是原图本身的问题，或者我的期望是不是有点太高了。

“以图生图”在哪些场景下特别有用？实际应用案例探讨

以图生图绝不是一个花哨的功能，它在很多实际场景下都非常有用，甚至能极大提升你的工作效率和创意边界。

• 风格迁移与艺术化处理：这是最直观的应用之一。你有一张普通的人物照片，想把它变成油画风格、水彩风格、赛博朋克风格、或者日式动漫风格？直接上传原图，然后加上对应的风格提示词，调整重绘幅度，就能轻松实现。我经常用它来把一些风景照变成印象派画作，或者把自己的头像变成科幻电影海报的感觉，非常酷。

• 细节优化与修复：有时候你生成的图片某个局部不太满意，比如人物的手有点畸形，或者背景某个物体有点模糊。你可以把这张图作为原图，框选出需要修改的局部（如果Deepseek支持局部重绘），或者直接对整图进行微调，加上“beautiful hands”、“clear background”之类的提示词，并用较低的重绘幅度，让模型去“修复”或“优化”这些细节。这比你用PS一点点修要快得多。

• 服装、道具或场景替换：想给模特换身衣服，或者把照片里的背景从城市换成森林？以图生图可以做到。上传人物照片，提示词写上“穿着红色连衣裙的女人”，再调整重绘幅度，原图人物的姿势和面部特征通常能保留，但衣服就变了。同理，你可以改变汽车的颜色、房子的材质，甚至整个背景。我以前为了改个背景得抠图抠半天，现在直接一句Prompt加个图，省事太多了。

• 概念迭代与变体生成：如果你有一个初步的设计稿、草图或者某个产品的渲染图，想快速生成多种变体，看看不同的设计方案。以图生图就是你的利器。上传你的草图，然后通过修改提示词（比如“金属质感”、“木质纹理”、“未来主义设计”），快速生成一系列基于原图概念的变体，帮助你进行设计决策。

• 线稿上色与草图细化：对于插画师或设计师来说，如果你有一个线稿，想快速上色或者将其细化成完整的插画，以图生图能帮大忙。上传线稿，然后用提示词描述你想要的颜色、材质和细节，模型就能帮你填充色彩和纹理。这对于快速出图和验证创意非常有帮助。

• 将低分辨率图片提升视觉效果：虽然不是严格意义上的“放大”，但你可以将一张低分辨率的图片作为输入，通过高重绘幅度，并辅以详细的提示词，让模型在生成新图时“脑补”出更多细节，从而在视觉上达到类似提升分辨率的效果，甚至改变图片风格。

以图生图的核心价值在于，它提供了一个“有基础的创作”方式。你不再是从零开始，而是站在巨人的肩膀上，用你的创意和指令，引导AI去改造一个已有的视觉信息，这大大降低了创作的门槛，也拓宽了创意的可能性。

今天关于《DeepSeek图生图教程：新手快速入门指南》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！