图片AI制作提示词时，如何调整参数以控制与原图的相似度？

玩AI图片生成，尤其是“以图生图”的时候，最常遇到的问题就是，怎么让新生成的图片既有新意，又保留原图的样子？有时候AI的发挥太自由，改得面目全非，有时候又太保守，跟原图几乎没区别。这中间的度，其实就是靠调整几个关键参数来控制的。这事不复杂，搞懂了逻辑，上手就快。

我们得分开说，因为不同的工具，用的参数和逻辑不太一样。主流的就说两个：Midjourney 和 Stable Diffusion。

Midjourney：靠“图片权重”参数 –iw

Midjourney的操作比较直接，它主要靠一个叫“图片权重”（Image Weight）的参数来控制相似度，代码是 --iw。 你可以把它理解成一个开关，用来调节你给的那张参考图对最终结果的影响大小。

--iw 这个参数后面跟一个数值，不同版本的Midjourney范围可能有点区别，但通常在0到3之间。 数值越高，AI在画画的时候就越会盯着你的原图，生成的图片在构图、颜色、主体形态上就越像原图。 反过来，数值越低，AI就越会听从你输入的文字提示（prompt），自由发挥的空间就越大。

我们来看具体怎么用，假设你有一张猫的照片，想把它变成梵高风格的油画。

1. 上传图片，获取链接：先把你的猫图发给Midjourney机器人，拿到一个图片链接。
2. 写提示词：在 /imagine 对话框里，先把图片链接粘贴进去，然后空一格，再写你的文字要求，比如“a cat in the style of Van Gogh’s Starry Night”（一只猫，梵高星空风格）。
3. 加上 –iw 参数：最后，在提示词的末尾加上 --iw 和一个数值。

现在就是关键了，这个数值怎么选？

• 如果你想让结果非常像原图，只是稍微改改风格，可以把 --iw 设得很高，比如 --iw 2 或者 --iw 3。 这样做，AI会严格遵守原图的构图和猫的姿势，然后把梵高的笔触和色彩叠加上去。结果就是，一看就知道还是那只猫，但画风变了。
• 如果你想让AI多点创意，只是把原图当个灵感来源，那就把 --iw 调低，比如 --iw 0.5。 这样一来，AI主要参考你的文字提示，它可能会画一只全新的猫，只是在构图或者颜色上，能看出一点原图的影子。
• 如果不加这个参数呢？ Midjourney会使用一个默认值，通常是1。 这个值比较均衡，既会参考原图，也会听文字的话，适合大多数情况。

举个真实例子，我想把一张人物照片变得更有动漫感。我上传了照片，然后写的提示词是“[图片链接] a young man, anime style, clean line art –ar 2:3”。

• 当我设置 --iw 2 时，生成的人脸、发型、甚至衣服的褶皱都和原图高度一致，就是画风变成了日式动画。
• 当我把参数改成 --iw 0.7，人物的基本姿势还在，但脸型和五官已经被AI大幅修改成它理解的“动漫帅哥脸”了，跟原图的相似度就下来了。

所以，用Midjourney控制相似度的核心就是反复试验 --iw 的数值，找到那个最符合你想法的平衡点。

Stable Diffusion：两个核心工具，两种控制逻辑

Stable Diffusion要复杂一些，但控制也更精确。它主要有两个方式来处理图生图的相似度问题：一个是基础的 img2img（图生图）功能，另一个是更强大的 ControlNet 插件。

1. img2img里的“去噪强度”（Denoising Strength）

img2img 是Stable Diffusion最基本的功能，它的逻辑是给一张初始图片加上一些“噪点”，然后再根据你的文字提示把这些噪点“去掉”，重新生成一张清晰的图片。 控制相似度的关键参数就叫“去噪强度”（Denoising Strength）。

这个参数的取值范围是0到1。它的意思直接翻译过来有点怪，你可以这样理解：

• 数值越低（比如0.1 – 0.4）：AI在原图上做的改动就越小。 它只在原图的基础上做一些微调，大部分细节都会保留。生成图和原图的相似度非常高。 比如你想给一张照片换个滤镜，或者稍微修复一下瑕疵，就可以用低数值。
• 数值越高（比如0.7 – 1.0）：AI的创作自由度就越大，它会更倾向于听从你的文字提示，而把原图的结构和内容大面积重画。 这时候生成的图片可能和原图差别很大，只保留一个大概的构图或颜色感觉。

我们还是用那只猫举例。在Stable Diffusion的 img2img 界面上传猫的照片，文字提示写“Van Gogh style painting of a cat”。

• 设置Denoising Strength为0.3：结果会是一张看起来几乎和原图一模一样的照片，只是笔触上多了一点油画的质感。猫的毛发细节、光影都还在。
• 设置Denoising Strength为0.75：这时候AI就开始大刀阔斧地改了。 它会保留猫的大概轮廓和姿势，但背景、光线、甚至猫的五官都可能被重新绘制成梵高的那种卷曲、夸张的风格。
• 设置Denoising Strength为1：这基本就等于没用原图，AI完全根据文字提示自己画了一张全新的画，原图的信息几乎都被忽略了。

所以，Denoising Strength 就像一个控制“重绘程度”的滑块，数值越小越保守，数值越大越激进。

2. ControlNet：像素级的精准控制

如果说 img2img 只是给AI一个大概的方向，那 ControlNet 就是给AI画好了“骨架”，让它在这个骨架里填肉。 这是目前控制图片相似度最精确的工具，它通过提取原图的特定信息（比如轮廓、姿势、深度）来强制约束生成过程。

ControlNet里有很多模型，每个模型负责提取一种信息。想控制相似度，最常用的有几个：

• Canny：提取图像的边缘轮廓。这就像把原图变成一张黑白的线稿。AI在生成新图时，必须严格遵守这个线稿的结构。 比如你想把一张真人照片变成卡通画，但又不希望人物的姿势和物品的位置改变，用Canny就最合适。
• Depth：提取图像的深度信息，也就是物体的前后关系。这能保证新生成的图片在空间结构上和原图一致。
• OpenPose：专门用来识别人体的姿态，提取出骨骼点。如果你想让生成的角色摆出和原图一模一样的姿势，用这个模型就对了。

使用ControlNet时，除了选择合适的预处理器和模型，还有两个参数很重要：

• 控制权重（Control Weight）：这个参数决定了ControlNet提取的“骨架”对最终结果的影响有多大。 权重设为1，AI就会严格按照骨架来画；如果适当降低权重，比如0.7，AI在遵守骨架的同时，也会有一点点自由发挥的空间。
• 控制步数范围（Starting/Ending Control Step）：这个参数用来控制ControlNet在生成过程的哪个阶段起作用。通常我们保持默认就行，让它全程参与。但在一些高级玩法里，比如想让图片前期自由发挥、后期再用ControlNet来规范结构，就可以调整这个参数。

举个实际操作的例子：我想把一张建筑照片换成赛博朋克风格，但我要求建筑的轮廓和结构一点都不能变。

1. 在Stable Diffusion的 txt2img 或 img2img 界面写好提示词，比如“cyberpunk city, neon lights, rainy night”。
2. 展开下方的ControlNet插件栏，把建筑照片上传进去。
3. 勾选“启用（Enable）”。
4. 在“控制类型（Control Type）”里选择 Canny。它会自动匹配对应的预处理器和模型。
5. 点击生成。

这样，无论AI怎么添加霓虹灯和雨夜的氛围，最终生成的图片里，建筑的每一条边、每一个窗户的轮廓都会和原图保持一致。这就是ControlNet的强大之处，它把相似度的控制从“感觉”层面提升到了“结构”层面。