文生图是“始于一句话”，而图生图则更适用于已有图像的用户。比如你手头有一张自拍照，想将其转化为职业形象照、电影级写真或二次元风格头像；又或者你拥有一张商品白底图，希望为其搭配不同视觉场景——这类需求，图生图无疑是更优解。
当前，LibTV：https://www.php.cn/link/eb8bcac423a002109123382333c17cac 已开放参考图生成功能，支持上传原始图片后，再输入文字描述进行AI创作。此外，即梦、ChatGPT等平台也陆续上线了基于参考图的图像生成能力。
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LibTV AI图片创作页面截图
效果示意：同一参考图向多种风格延展（非 LibTV 实测截图）
图生图能实现哪些创意？
真人照片 → AI艺术写真
保留人物主体结构，仅替换服饰、背景与摄影风格。
真人照片 → 动漫风格头像
锁定发型与面部轮廓，整体转向二维动画或3D卡通表现形式。
商品图 → 多场景应用图
维持产品本体不变，智能合成桌面静物、影棚布光、居家环境等多样化背景。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
日常照片 → 电影级画面
重构光影逻辑、色彩情绪及空间氛围，赋予影像叙事感。
图生图Prompt如何高效撰写？
建议采用“双段式”结构：第一段明确必须继承的核心元素，如“保留人物五官比例、发色发量及身份辨识特征”；第二段清晰指出需变更的部分，例如“背景替换为暴雨初歇的东京小巷，加入暖色路灯与积水倒影，胶片质感，85mm镜头虚化”。
保持参考人物的核心面部结构、发型轮廓与身份识别特征，将环境设定为雨后深夜的城市街道，地面映射斑斓霓虹，人物侧身回眸，肌肤呈现真实纹理，使用35mm胶片摄影风格，景深浅层聚焦。
信息图：图生图 Prompt 的“保留 + 变更”双要素写法
相较笼统指令如“请让它更有电影感”，这种结构化表达显著提升可控性与产出质量。
图生图能否做到完全一致还原？
现阶段生成模型仍存在固有随机性。尤其在人物五官微表情、手指姿态、配饰细节、商品标识文字等关键部位，输出结果常有偏差，务必人工复核。因此推荐策略为：“批量生成多张 → 筛选结构最准确的一版 → 在此基础上精细优化”。
若仅需快速体验，可先访问 LibTV：https://www.php.cn/link/eb8bcac423a002109123382333c17cac，上传一张常规照片，并套用上述Prompt模板测试图生图的实际效果。
