用AI制作的图片
用百度AI制作的图片，感受到了科技的力量。
AI生AI∞炼图手绘
先用成品建筑摄影，和MJ生成意向风格的表现,作为垫图，利用AI建筑软件:类似SD亦或suapp灵感渲染等。
在AI绘画中，MJ（MidJourney）和SD（Stable Diffusion）穿插垫图生图 是一种结合两者优势的高效工作流。以下是关键技巧分析：
一. 核心思路
垫图（Image Prompting） ：以一张现有图片为基础，让AI在其风格/构图基础上生成新内容。穿插使用 ：利用MJ的强风格化与SD的精细控制互补，例如：MJ ：快速生成高质量概念图/风格参考（尤其适合抽象、艺术化效果）。SD ：通过ControlNet、LoRA等工具细化细节（如精准控制姿势、透视）。二. 操作技巧
MJ生成垫图 ：用简短提示词在MG中生成风格明确的草图 （如/imagine prompt: cyberpunk cityscape, neon lights, vibrant colors --v 6）。选择构图/色调满意的输出，下载为垫图。SD细化 ：将MJ垫图导入SD的ControlNet （推荐Preprocessor：tile_resample保持整体结构）。同步添加细节提示词（如intricate wiring, rain puddles reflections）并调整去噪强度（0.3-0.6平衡保留与修改）。使用LoRA增强局部。三. 参数优化
去噪强度 （SD）：高值（0.7+）彻底重绘，低值（0.2-0.4）微调MG垫图。ControlNet模型选择 ：canny保留边缘，depth维持空间层次。MJ版本差异 ：V6对垫图响应更精准，V7暂未实现对比。四. 常见问题解决
风格冲突 ：MJ垫图过于强烈时，在SD中降低CFG Scale（如5-7）并增加与垫图相关的提示词权重。细节丢失 ：在SD中使用UltraSharp等高清修复模型，或分区域局部重绘。版权风险 ：商用前确保MJ垫图为自生成或合规素材。五. 进阶组合
混合工作流 ：MJ生成角色设计 → SD+OpenPose调整动作 → MJ二次渲染背景。SD生成线稿 → MJ上色 → SD添加光影特效。通过灵活切换工具，既能保留MJ的“惊艳感”，又能利用SD实现精准控制，适合概念设计、插画等场景。实际效果需多次调试参数，生成上图。
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