什么是 image-to-image AI？
Image-to-image AI 生成器会把已有图片作为新结果的视觉参考。你上传参考图，用提示词说明哪些内容需要改变、哪些内容应保持可识别，然后生成新的图片变体。这个工作流适合重设视觉风格、替换场景、探索构图，以及处理需要源图片提供上下文的创意任务。
让源图片引导下一步生成
保留有用的视觉上下文
给模型一个主体、布局、姿势、色彩或构图参考，而不是只从文字开始。
探索聚焦的变化
描述新场景、光线、材质、氛围或输出格式，同时让参考图提供视觉上下文。
比较生成的变体
保存有潜力的结果，检查发生了什么变化，再为下一次生成调整参考图或提示词。
写提示词前先确定 image-to-image 任务
任务越聚焦，参考图和提示词就越容易一起评估。
保留构图并改变视觉处理
说明新的视觉处理方式，并指出仍应引导结果的布局、姿势或主体关系。
替换环境
描述新背景、时间、光线、表面和氛围，同时点明需要保留的主体。
探索可控变体
每次只改变一两个变量，例如配色和光线，以便判断是哪条指令影响了输出。
常见 image-to-image AI 使用场景
从清晰源图和一个具体转换目标开始。
重设现有图片的视觉风格
把源图构图作为参考，同时测试不同媒介、配色、光线风格或创意方向。
替换场景或背景
把可识别主体放入提示词描述的摄影棚、房间、风景、季节场景或广告环境中。
发展视觉变体
探索不同裁切、氛围、布局和比例，再选择值得继续编辑或发布的方向。
Image-to-image 提示词示例
说清参考图提供什么、哪些内容要改变，以及结果准备在哪里使用。
编辑风人像变体
保持人物姿势、取景和主要面部特征可识别。把场景改成极简编辑摄影棚，使用柔和侧光、深灰背景和克制的胶片颗粒。
产品场景替换
保持瓶身形状、瓶盖、标签位置和颜色可识别。把产品放在浅色石材上，加入柔和窗影，呈现干净的高端护肤氛围，不要添加文字。
室内概念
沿用参考图的房间布局和机位，把空间重新设计为温暖的现代阅读室，使用橡木、亚麻、间接晚间光线和整洁表面。
插画处理
保持参考图的主要轮廓和构图，把场景渲染为分层剪纸插画，使用有限配色、细微阴影和手工纹理。
Img2img 工作流如何运转
从参考图到已检查结果的源图引导路径。
选择清晰的参考图
上传一张能清楚呈现主体、构图或视觉线索的图片，让生成过程有可靠上下文。
说明变化和保留项
写清哪些内容要改变，以及哪些主体、姿势、布局、颜色或细节需要保持可识别。
生成、检查并细化
进入工作区，把输出与源图逐项比较，再调整提示词或参考图后继续生成。
适合场景和边界
适合
- 用清晰源图片为新生成变体提供视觉上下文。
- 测试场景、光线、配色、材质、氛围或构图方向。
- 制作多个由人来比较、选择和继续细化的方案。
- 在提示词中同时描述变化和约束的迭代式创意工作。
不适合
- 像素级修图、精确蒙版或确定性的逐图层编辑。
- 保证人物、手部、Logo、标签、文字或源图小细节完全不变。
- 用生成结果替代最终法律、事实、品牌或平台合规审核。
- 把模糊、严重裁切或主体被遮挡的图片作为唯一参考。
检查每一张生成结果
参考图会引导输出，但不能保证细节被完全保留。
主体一致性
对照源图检查面部、形状、比例、颜色、Logo、标签和其他身份线索。
提示词意图
确认要求的场景、风格、光线、氛围和构图变化是否真正出现在结果中。
瑕疵和文字
检查手部、边缘、反光、重复物体、小字和背景几何是否存在错误。
输出适配
根据图片最终使用渠道，检查裁切、比例、分辨率选择和留白空间。
Image to image AI 常见问题
Img2img 是什么意思？
Img2img 是 image-to-image generation 的简称。它使用已有图片作为视觉输入，再用提示词引导生成一张新结果。
Image-to-image AI 会修改我的原文件吗？
这个工作流会根据参考图和提示词生成新结果。源图片仍作为参考保留，生成输出需要单独检查和保存。
什么样的参考图效果更好？
使用能清楚呈现重要主体、轮廓、姿势、布局或色彩关系的图片。避免模糊、被遮挡或尺寸太小的源图。
结果能精确保留人物、产品或文字吗？
不能保证精确保留。生成图片可能改变身份线索、标签、文字、边缘和细节，使用前需要把每个结果与源图比较。
Image-to-image 生成器免费吗？
价格页会显示当前 credits 套餐。生成在登录后的工作区进行，你可以在运行任务前查看可用工作流。
我能用 image-to-image AI 做产品图吗？
可以。产品参考图可以引导场景、光线、背景和广告变体，但标签、包装、颜色和实物细节仍需要人工检查。