上传一张参考图，用自然语言说明想改什么、哪些内容必须保留。AI 图生图会把原图的主体、构图和视觉特征作为生成依据，再按提示词调整场景、风格、光线或细节；当前参考图、提示词、模型和输出设置会一并带入 Create 工作台。
图生图是一种“用图片指导图片生成”的 AI 创作方式。你先上传照片、商品图、角色图、草图或渲染图，再用文字说明想改变什么、必须保留什么。参考图负责约束主体、构图、姿势、配色与视觉身份，提示词负责控制背景、风格、服装、光线、视角和细节。中文用户也常把这类能力称为 AI 图生图或以图生图。它不同于只靠文字从零开始的文生图，也不只是给原图套滤镜；图生图会同时理解图片与指令，因此更适合可控的 AI 图片编辑、创意变体和主体一致性任务。
判断图生图结果是否可靠，不能只看画面是否好看，还要确认它只改变了指定内容，并保留主体、构图、比例和身份等关键基础。拖动每组对比滑杆，在同一位置检查转换前后的细节、边缘和连续性。
替换环境，同时要求模型保留主体、比例、相机透视和接触阴影。
探索全新艺术方向，同时保持可识别的形状、姿势、取景和主要元素关系。
改变时间、主光方向、对比度与情绪，而不必重新生成完整构图。
请求新的相机位置，同时保持身份、服装、环境和摄影逻辑。
好用的图生图 AI 工具不只是给图片套滤镜。它会让参考图把构图、主体、比例和身份等有效约束带入生成，清楚完成指定变化，并允许把结果继续作为下一轮生成的参考图。这样既能减少从零试错，也能让连续迭代保持同一创作方向。
原图控制
图生图会使用上传图片锚定构图、透视、主体位置或身份。提示词只需围绕希望发生的差异来写，不必重复描述画面中已经存在的一切。对于人物、商品和品牌素材，这种方式比从空白提示词开始更容易控制。
自然语言控制
用自然语言描述新场景、材质、服装、光线方向或视觉风格，并补充必须保留的元素。聚焦的指令能为 AI 图生图提供更清楚的目标，通常比塞满多个冲突要求的长提示词更有效，也更方便检查图生图结果是否符合预期。
快速迭代
在营销页加载 Demo 或自己的参考图，调整图生图提示词和模型，再携带同一份状态进入 Create。每次生成结果都可以继续作为下一轮参考图，让图生图 AI 工作流自然衔接，而不是反复从零开始。
图生图的操作并不复杂：提供清晰的视觉起点，说明需要改变和必须保留的内容，再对照原图检查主体一致性、构图与细节。下面三步适用于大多数 AI 图生图任务。
选择一张清晰原图，确保它包含希望模型遵循的主体、构图、商品、草图或风格参考。输入越明确，模型越容易保留真正重要的视觉关系。
写清楚需要改变和必须保留的内容，例如更换背景但保留人物、姿势、取景和自然阴影。具体约束可以减少歧义，让图生图 AI 工具理解变化边界。
对照原图检查生成结果，重点查看脸部、手部、文字、Logo、商品结构和边缘细节。随后完善提示词、按需切换模型，或把完整设置带入 Create 继续生成。
从一张已确认的商品图制作营销变体、活动背景和不同渠道构图。图生图会锚定商品结构、品牌元素与视觉系统，同时探索新场景、季节、配色或版式方向，适合需要批量保持一致性的 AI 图片编辑。
图生图适合从一张参考图出发探索多种变化；如果已经明确只需要换背景、换装或局部修改，也可以进入更聚焦的 AI 图片编辑流程。
了解图生图的输入方式、提示词写法、内容保留、连续迭代，以及它与文生图、普通 AI 图片编辑之间的区别。
图生图会同时读取参考图片和文字提示。参考图提供构图、主体、姿势、配色或风格等视觉结构，提示词说明需要改变什么、必须保留什么。AI 图生图模型会综合两者生成新的画面，而不是简单复制原图。
文生图主要从文字提示词开始，适合从零建立画面；图生图还会接收一张原图，因此可以保留已有的主体、构图和风格，再制作可控变体。已经有明确视觉起点时，图生图通常比文生图更容易保持连续性。
同时说明需要改变和必须保留的内容。例如，请求新场景时明确保留人物身份、姿势、相机角度、服装和自然阴影。一次只安排一个主要变化，能让图生图提示词更容易执行、检查和完善。
没有图生图模型能够保证像素级完全保留。清晰原图、单一聚焦变化、明确保留约束和合适模型都有助于提高一致性。正式使用前，请检查脸部、手部、文字、Logo、商品结构和其他重要细节。
可以先在本页选择现成 Demo，把参考图和图生图提示词回填到 Sender，再进入 Create 完成生成。它是在线图生图体验，但账户、积分和模型要求仍以产品流程中的实际提示为准。
可以。图生图结果可以成为下一轮参考图，你也可以完善指令或切换模型。营销页 Sender 会把当前模型、提示词、参考素材和输出设置带入 Create，让持续创作不必从零开始。
选择主体清晰、并包含关键约束所需细节的原图。商品照、人像、插画、概念图、草图、渲染图、室内和风景都可以用于图生图，但最佳原图仍取决于计划进行的转换。
不同图生图模型对原图强度、提示词、身份、文字和细节的理解并不相同。可以先使用默认模型，检查真正重要的约束；如果首次结果偏离目标结构或质感，再对比其他模型。
