多模態與應用

Image-to-Image 是什麼?用一張墊圖長出更多版本

Image-to-Image(I2I,圖片生成圖片)是指給 AI 一張墊圖,也就是原始圖片,再加上提示詞,讓它參考原圖的構圖、姿勢、輪廓或風格,改寫出一張新的圖片。它的精神是保留你喜歡的結構,創造你想要的新畫面,非常適合設計試稿、延伸創作與一致性產出。
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Image-to-Image 是什麼?用一張墊圖長出更多版本

文字生圖每次都是重新擲骰子,構圖抽不回來。當你已經有一張滿意的圖,只想換場景、換風格、換季節,該用的是以圖生圖。

你將學到什麼

定義

給 AI 一張原圖與提示詞,讓它參考原圖結構改寫出新圖。

白話比喻

像照著草稿描圖:骨架留著,配色與場景重新畫。

跟誰容易搞混

局部重繪只改畫面中的一塊,以圖生圖是整張重新生成。

定義

Image-to-Image(I2I)中文叫圖片生成圖片,是給 AI 一張墊圖並加上提示詞,讓它參考原圖的構圖、姿勢、輪廓或風格,改寫出一張新的圖片。

一句話記住它:I2I 等於保留你喜歡的結構,創造你想要的新畫面。

白話比喻

它像在草稿紙上描圖。骨架、比例、視角都留著,你只換掉配色、材質與背景。

所以它的價值不是更會畫,而是更可預期。同一個構圖可以一次長出五個場景版本,彼此還維持一致。

跟其他生圖方式差在哪?

方式輸入適合的情境
Text-to-Image 文生圖只有提示詞從零發想,還沒有構圖包袱
Image-to-Image 以圖生圖原圖加提示詞已有滿意構圖,要換風格或場景
Inpainting 局部重繪原圖加遮罩加提示詞只想改畫面中的一小塊

實際用例

運作流程有四步:上傳原圖,AI 分析構圖、姿勢、色彩與風格;輸入提示詞,告訴它你要怎麼改;AI 參考原圖結構生成新圖;再調整提示詞或參數做微調與迭代。

提示詞的公式也很固定:參考原圖的構圖或姿勢,加上想要改變的內容,也就是主體、場景或風格,再加上風格、氛圍與細節。

例如:「保留原圖的構圖與角度,將場景改為櫻花樹下的公園,陽光明亮,粉色系,夢幻氛圍。」原圖是室內客廳,就能長出北歐風、工業風、日落時分、冬季氛圍等一整組版本。

常見誤解最常見的問題是原圖選得不好。構圖凌亂、主體不清的墊圖,AI 只會把凌亂一起帶進新圖,這不是提示詞能救的。另一個誤解是把參考強度開到最大以為最保險,結果變化幅度太小,等於白跑一次。要用線稿或人體姿勢來鎖構圖,可以看 ControlNet 條件控制生成
本文源起本文內容出自酒Ann 的「AI 實戰陪跑班」課程教材,由酒Ann 編寫成彙編條目。想系統性搞懂 AI 名詞,歡迎追蹤 酒Ann 的 Facebook

延伸學習

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常見問答

怎麼控制變化的幅度?
靠去噪強度這類參數。數值越低越接近原圖,越高變化越大,一般在偏低到中間的區間最好用。Midjourney 則用圖像權重來控制參考強度。
提示詞要重複描述原圖嗎?
不用。提示詞應該描述你想改變的部分,而不是重複原圖已經有的內容,否則會互相干擾,結果反而不可控。
I2I 適合哪些工作?
設計提案與延伸、廣告與行銷素材的多情境版本、角色與商品的一致性延伸、室內與建築設計換材質與時間、服裝造型試穿、插畫與概念設計。