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圖生圖（Image to Image）是ComfyUI 中的一種工作流，它允許用戶將一張圖像作為輸入，並生成一張新的圖像。
圖生圖可以使用在以下場景中：
1.原始圖像風格的轉換，如把寫實照片轉為藝術風格
2.將線稿圖像轉換為寫實圖像
3.圖像的修復
4.老照片著色
5.… 等其它場景
用一個比喻來講解的話，大概是這樣： 你需要畫家根據你的參考圖片，畫出符合你要求特定效果的作品。
如果你仔細比對本篇教程和文生圖教程，你會發現圖生圖的流程和文生圖的流程非常相似，只是多了個輸入的參考圖片作為輸入條件，也就是在文生圖中，我們是讓畫家（繪圖模型）根據我們的提示詞生成自由發揮，而在圖生圖中，我們是讓畫家（繪圖模型）根據我們的參考圖片和提示詞生成圖片。
請確保你已經在 ComfyUI/models/checkpoints 文件夾至少有一個SD1.5 的模型文件。
你可以使用下面的這些模型：
1. v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors
3. Anything V5
保存並下載下面的圖片到本地，然後 拖拽或使用ComfyUI 打開 它，就會加載對應的工作流
或在ComfyUI 的 workflow template 中加載 image to image 工作流
下載下面的圖片作為使用示例，我們會在後面的步驟中使用它
在加載圖生圖工作流後，請對照圖片，按照序號完成以下操作，完成示例工作流的生成
1.在 Load Checkpoint 節點中加載好你本地的繪圖模型
2.在 Load Image 節點點擊 upload 按鈕，上傳準備步驟中提供的圖片
3.點擊 Queue 按鈕，或者使用快捷鍵 Ctrl + Enter(回車) 來執行圖片生成
1.試著修改 KSampler 節點中的 denoise 參數，逐漸從 1 到 0 變化，觀察生成圖片的變化
2.更換你自己的提示詞和參考圖片，生成屬於你自己的圖片效果
圖生圖工作流的核心在於在於 KSampler 節點中的 denoise 參數要是 小於1
如果你調整過 denoise 參數，進行生成後會發現：
1.denoise 越小，生成圖片和參考圖片的差異就會越小，
2.denoise 越大，生成圖片和參考圖片的差異就會越大。
因為 denoise 決定了對應圖片轉換為潛空間圖像後，向潛在空間圖像添加的噪聲強度，如果 denoise 為1，對應潛空間圖像就會變成一個完全隨機的噪聲，那這樣就和empty latent image節點生成的潛在空間一樣了，就會丟失參考圖片的所有特徵。
對應原理可以參考文生圖教程中的原理講解。