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# IP-Adapter图像提示模型
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/ip-adapter-image-prompts-model/
- Published: 2024-11-26T06:52:45.000Z
- Updated: 2024-11-26T06:52:45.000Z
- Description: 图像提示与文本提示一起作为稳定扩散模型的附加输入。文本和图像提示都作为条对 AI 图像生成产生影响。
- Author: admin
- Tags: MODEL-ZOO, IP-ADAPTER, IMAGE PROMPT, STABLE DIFFUSION, SDXL, #Import 2026-10-14 14:41

利用稳定扩散 AI 中的图像提示（IP：Image Prompts）功能可以显著影响生成图像的结果。本指南揭示了在稳定扩散中有效利用图像提示的过程。

图像提示是影响输出图像构图、样式和配色方案的重要组件。

对于本教程，ControlNet 的使用至关重要。我们将使用以下 ControlNet 模型，这些模型已预安装在 ThinkDiffusion 上：

- ip-adapter\_sd15.pth（适用于 1.5 模型）
- ip-adapter\_sd15\_plus（适用于 1.5 模型）
- ip-adapter\_xl（适用于 SDXL 模型）

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1673.png)

## 1、图像提示由什么组成？

图像提示与文本提示一起作为稳定扩散模型的附加输入。文本和图像提示都作为条件（conditioning）对 AI 图像生成产生影响。

图像提示适配器（IP-Adapter）类似于 ControlNet，它不会改变稳定扩散模型，但会对其进行调节。它与任何稳定扩散模型兼容，并且在 AUTOMATIC1111 中通过 ControlNet 扩展实现。

## 2、文本到图像过程

访问 AUTOMATIC1111 的 txt2img 页面上的图像提示功能。

让我们首先生成一个没有图像提示的图像，然后添加一个图像提示来观察其效果。

在 txt2img 选项卡中，设置以下参数：

- 模型：Dreamshaper\_8
- 正提示：一位坐在长椅上的女人，秋日，杰作，4k，超详细，详细背景
- 负提示：散景
- 采样方法：DPM++ 2S a Karras
- 尺寸：768 x 768
- CFG 比例：7
- 单击启用 aDetailer 以改善面部

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1674.png)

单击生成，我们得到的结果如下：

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1675.png)

## 3、添加图像提示（使用 IP Adapter）

现在我们可以使用另一张图片来风格化我们的原始提示。

让我们保持上面的所有参数不变。但现在我们要将此图像添加到 ControlNet：

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1676.png)

让我们打开 ControlNet 来设置我们的 ip 适配器设置。向下滚动到 controlNet 选项卡并单击下拉箭头。

- 单击✅启用
- 将控制类型设置为 IP 适配器
- 将预处理器设置为 ip-adapter\_clip\_sd15
- 将 ControlNet 模型设置为 ip-adapter\_sd15
- 将控制权重设置为 0.5

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1677.png)

点击生成，我们现在可以看到飘逸的头发已被拉入我们的图像中！

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1678.png)

## 4、尝试 IP-Adapter Plus

我们现在将对 ip-​​adapter\_sd15\_plus 重复相同的操作，它本质上是相同的，但模型功能强大得多，因此请尝试使用控制权重来获得你想要的结果。

在 ControlNet 选项卡中，将下拉框中的模型更新为：`ip-adapter_sd15_plus`

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1679.png)

点击生成，我们可以看到一些疯狂的头发！

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1680.png)

## 5、将图像提示与 SDXL 模型结合使用

对于更高分辨率的生成，我们将使用 SDXL 模型和与 SDXL 模型兼容的 IP 模型： `IP-adapter_xl`。

什么是 SDXL 模型？

在 txt2img 选项卡中，设置以下参数：

- 模型：ThinkDiffusionXL
- 正提示：一张熊形床，杰作，4k，超精细
- 负提示：散景
- 采样方法：DPM++ 2S a Karras
- 尺寸：1024 x 1024
- CFG 比例：7

点击生成，你会看到它将熊放在床上，这不是我们想要的！

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1684.png)

为了纠正这个问题，让我们保持所有设置不变，但添加 ControlNet 模型 `IP-adapter_xl`。

就像上面的步骤一样，下拉 ControlNet 选项卡：

- 单击 ✅ 启用
- 将控制类型设置为：IP 适配器
- 将预处理器设置为：ip-adapter\_clip\_sdxl
- 将 ControlNet 模型设置为：ip-adapter\_xl
- 将控制权重设置为 0.5

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1685.png)

点击生成，现在我们可以看到我们得到了我们想要的东西 😄

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1686.png)

包括上述内容在内的任何工作流程都可以在 SD 的本地版本上运行，但如果您在安装或硬件速度慢方面遇到问题，你可以在浏览器中使用[ ThinkDiffusion ](https://www.thinkdiffusion.com/?ref=learn.thinkdiffusion.com)在更强大的 GPU 上尝试这些工作流程中的任何一个。

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原文链接：[Mastering Image Prompts in Stable Diffusion AI with IP-Adapter](https://medium.com/@pankaj2376y/mastering-image-prompts-in-stable-diffusion-ai-with-ip-adapter-f18f0283377c?ref=hubwiz.com)

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