在进行AI绘画图生图提示词创作时，如何平衡原图与提示词的影响？

在AI绘画的图生图功能里，最常遇到的问题就是，生成的图片要么太像原图，失去了创意的空间，要么就是被提示词带跑偏，完全没有了原图的影子。想让AI既能理解原图的构图和内容，又能精准执行提示词里的新想法，需要找到一个平衡点。这个平衡点不是玄学，而是由几个关键参数控制的。

第一个要搞懂的参数：重绘幅度 (Denoising Strength)

这个参数是图生图里最核心的控制器。它的名字听起来有点技术化，但你可以把它理解成“AI对原图的改造程度”或者“重画的力度”。这个数值通常在0到1之间。

• 低重绘幅度 (比如 0.2 到 0.5)：AI会非常尊重原图。它只会在原图的基础上做一些微小的调整，比如修正细节、微调光影或者稍微改变一下画风。这种设置适合用来做图像优化或者风格的轻度转换。 举个例子，你有一张人物照片，想把它变成轻微的油画风格，但又不希望人物的相貌和姿势有任何改变，那就应该用比较低的重绘幅度。

• 高重绘幅度 (比如 0.6 到 0.8)：AI会更大胆地进行创作。它会保留原图的大致构图和颜色分布，但是会根据你的提示词加入大量新元素，甚至完全改变主体物。 比如，你想把一张白天街道的风景照，变成充满霓虹灯的赛博朋克夜景，就需要用到较高的重绘幅度。AI会识别出街道和建筑的轮廓，然后用提示词里的“霓虹灯”和“赛博朋克”元素去重新填充画面。

新手最容易犯的错误，就是上来就把这个值拉得很高，希望能有颠覆性的改变，结果发现生成了一张和原图毫无关系的图片。或者反过来，想做大的风格转换，却只用了很低的数值，结果图片几乎没变化。

我的经验是：从0.6或0.7左右开始测试是一个不错的起点。 这个范围通常能在保留原图结构和实现提示词创意之间找到一个初步的平衡点。然后根据生成的结果，再决定是调高还是调低。

第二个关键参数：提示词相关性 (CFG Scale)

CFG Scale，全称是Classifier-Free Guidance Scale，听起来更复杂了。你可以直接把它叫做“提示词听话指数”。这个参数决定了AI在多大程度上必须严格遵守你的提示词。

• 低CFG值 (比如 1 到 5)：AI会更有创造力，或者说更“自由散漫”。它会看一眼你的提示词，但不会完全被它束缚，可能会自己发挥，生成一些意想不到但可能不那么相关的结果。

• 高CFG值 (比如 7 到 12)：AI会非常严格地执行提示词里的每一个指令。你让它画“一只戴着墨镜的猫”，它就绝对不会画成狗。但副作用是，如果值太高（比如超过15），画面可能会变得过于锐利、色彩饱和度异常，甚至出现细节扭曲和崩坏的情况。

现在，把重绘幅度和CFG Scale放在一起看，就能理解它们是怎么相互作用的了：

• 高重绘幅度 + 高CFG：这是“大刀阔斧改革派”。AI会大幅度修改原图，并且严格按照你的提示词来执行。适合想在保留原图构图的基础上，完全替换内容和风格的场景。
• 高重绘幅度 + 低CFG：这是“创意发散派”。AI同样会大幅修改原图，但它在创作时不太会受提示词的限制，结果可能充满惊喜，也可能完全跑偏。
• 低重绘幅度 + 高CFG：这是“细节优化派”。AI只对原图做微调，并且这些微调会精准地朝向你提示词描述的方向。比如给照片里的人换个发色，或者给天空加点云彩。
• 低重绘幅度 + 低CFG：这种组合意义不大。AI既被限制不能大改原图，又没得到清晰的修改指令，结果通常是变化非常微小，几乎看不出来。

我的建议是：对于大多数图生图任务，把CFG Scale设置在7到11之间通常是比较稳妥的选择。 先固定住这个值，去调整重绘幅度，找到大概想要的效果后，再回来微调CFG，让画面更贴近提示词的描述。

提示词本身的作用：别让指令模糊不清

参数是工具，但真正指明方向的还是你的提示词。很多人图生图时，提示词写得非常简单，比如原图是个人，提示词就写“变成动漫风格”。这种模糊的指令给了AI过大的解释空间。

要点一：描述要具体
你的目标越清晰，AI的表现就越稳定。不要只说“动漫风格”，要具体到是哪种动漫风格，比如“吉卜力工作室动画风格，柔和的色彩，手绘感背景”。 不要只说“给车换个颜色”，要说“把这辆蓝色的轿车变成一辆鲜红色的法拉利跑车”。具体的名词和形容词能有效减少AI的误判。

要点二：提示词的顺序很重要
在很多AI绘画模型里，越靠前的关键词权重越高。 如果你想在保留原图人物姿势的基础上，把背景换成“一片奇幻森林”，那么你应该把“奇幻森林，茂密的树木，发光的蘑菇”这类描述环境的词放在前面，把描述人物的词（如果需要微调的话）放在后面。

要点三：利用权重语法
在Stable Diffusion等工具中，你可以用括号来增强或减弱某个关键词的权重。 比如(red car:1.3)会比red car更能强调“红色车”这个概念。当你发现AI总是忽略你某个关键指令时，可以试试增加它的权重。

更强的控制工具：ControlNet

当你发现，无论怎么调整重绘幅度和CFG，AI还是无法理解你想要保留的原图特定元素时，就需要用到ControlNet了。

ControlNet可以被看作是一个“骨架提取器”。它能从你的原图中提取出轮廓、深度、人物姿势或者涂鸦线条等信息，然后强制AI在生成新图时必须严格遵守这些“骨架”。

举个实际例子：你有一张朋友在跳舞的照片，你想把这个场景变成科幻风格，但无论如何调整，生成图里的人物的姿势总是会变。这时候，你可以用ControlNet的OpenPose（姿势检测）功能。 它会先从原图中提取出人物的骨骼姿势，生成一个火柴人一样的骨架图。然后，在图生图时，AI会被强制要求，新生成的人物必须符合这个火柴人的姿势。这样一来，你就可以随意地通过提示词把人物变成宇航员、机器人，或者任何你想要的样子，而不用担心姿势会丢失。

一个简单的操作流程

1. 明确你的目标：先想清楚，你是想小修、大改，还是只想“借用”原图的构图或姿势。
2. 选择基础参数：上传原图，写好你的提示词。把重绘幅度设置在0.6左右，CFG Scale设置在7。
3. 生成并分析：看看第一张图是什么效果。
   • 太像原图？逐步提高重绘幅度。
   • 不像原图，构图都散了？降低重绘幅度。
   • 没按提示词来？适当提高CFG Scale。
   • 画面细节太乱、颜色怪异？降低CFG Scale。
4. 优化提示词：如果参数调整无法达到理想效果，回头检查你的提示词。是不是太模糊了？是不是可以更具体一些？
5. 考虑使用ControlNet：如果对构图、姿势有严格要求，直接启用ControlNet，选择对应的预处理器（比如Canny边缘检测或OpenPose姿势检测）来锁定这些元素。

平衡原图和提示词的影响，本质上是一个不断调试和沟通的过程。你需要通过调整参数来告诉AI：“嘿，原图的这些部分很重要，请保留”，同时用清晰的提示词告诉它：“至于剩下的部分，我希望你这样来画。”