当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 即梦AI参考图使用方法及垫图操作教程

即梦AI参考图使用方法及垫图操作教程

2026-05-13 17:12:25 0浏览 收藏
想让即梦AI精准复刻你心中所想?关键在于掌握垫图这一强大功能:只需上传一张高清JPG或PNG参考图,将智能参考强度调至80–100并锁定即梦4.0模型,再用结构化提示词清晰指定“保留什么、替换什么、新增什么”,就能高效生成高度可控的高质量图像;更支持基于结果图连续垫图微调,实现从构图、背景到质感的层层精修——无论你是设计海报、优化电商主图,还是创作个性化艺术图,这套经过验证的操作流程都能帮你把灵感稳稳落地。

即梦ai参考图怎么用_即梦ai垫图生成操作流程【垫图】

如果您已准备好一张参考图,希望即梦AI基于该图生成新图像,则需正确启用垫图功能并设置关键参数。以下是完成垫图生成的完整操作流程:

一、启动垫图功能并上传参考图

垫图功能依赖于高质量的输入图像作为视觉基准,上传前需确保图片格式为JPG或PNG,主体清晰、边缘明确,无严重模糊或遮挡。图像分辨率建议不低于512×512像素,以保障AI准确提取构图与纹理特征。

1、打开即梦AI应用,进入首页后点击「图片生成」模块;

2、在编辑界面底部找到并点击“垫图”按钮;

3、从手机相册或电脑本地选择目标图片,完成上传;

4、上传成功后,系统自动显示预览图,并允许对参考强度进行初始调节。

二、设置智能参考强度与模型版本

参考强度决定AI对原图结构、色彩、光影等特征的保留程度,数值越高越贴近原图,过低则易丢失主体一致性;模型版本影响生成质量与风格适配能力,即梦4.0支持更高精度的局部控制与语义理解。

1、在参考图预览区右侧找到“智能参考程度”滑块;

2、将滑块拖动至80–100区间以确保主体结构稳定;

3、点击模型选择下拉菜单,确认当前使用的是即梦4.0模型(如显示为3.0,请手动切换);

4、若界面出现“启用高精度模式”选项,勾选该开关以提升细节还原度。

三、编写结构化提示词

提示词是引导AI执行具体修改意图的核心指令,必须明确区分“保留项”“变更项”和“新增要求”,避免模糊表述如“更好看”“更自然”,否则AI无法精准响应。

1、在提示词输入框中按顺序书写:[保留主体],[替换/添加元素],[风格/色调/画质要求];

2、例如:“保留女孩站立姿势与面部特征,更换背景为樱花林小径,添加飘落花瓣与柔和光晕,日系胶片风格,8K高清,无水印”;

3、若需删减内容,直接写明:“移除右上角LOGO,保持天空云层连贯”;

4、避免使用主观形容词,优先采用可识别的视觉术语,如“哑光塑料质感”“45度俯拍视角”“赛博朋克霓虹蓝紫主色”。

四、选择输出比例与生成图像

输出比例影响构图完整性与平台适配性,不同比例会触发AI对画面元素的空间重排逻辑,尤其在人物居中或产品特写场景中需谨慎设定。

1、点击比例选择按钮,查看默认为1:1;

2、根据用途切换:竖版海报选9:16,横版封面选16:9,电商主图常用4:3;

3、确认无误后,点击界面中央的“生成”按钮;

4、等待3–5秒,系统将返回3–4张备选结果图。

五、微调与连续垫图迭代

当首轮生成结果未达预期时,不建议完全重来,而应基于现有图像做定向优化。连续垫图可通过多轮上传中间成果,实现分层控制,例如先去背景、再换场景、最后加文字。

1、点击某张满意结果下方的“再次编辑”按钮;

2、系统自动将该图设为新参考图,同时保留历史提示词;

3、在原有提示词后追加细化指令,如补充“增强人物皮肤通透感”“背景虚化程度提高30%”;

4、调整参考强度至90–95,防止过度变形,再次点击生成。

今天关于《即梦AI参考图使用方法及垫图操作教程》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!

猎豹浏览器html5不全屏解决方法猎豹浏览器html5不全屏解决方法
上一篇
猎豹浏览器html5不全屏解决方法
Python项目混合调试技巧:pytest集成C++测试方法
下一篇
Python项目混合调试技巧:pytest集成C++测试方法
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    268次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    321次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    306次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    284次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    102次使用