使用ai绘图实现小红书笔记图片批量生成

1.迭代步数：AI调整图片内容的次数。步骤越多，调整越精密，出图效果理论上更好，生图耗时越长。但是并非越多越好，效果的提升非线性，多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡了。1.尺寸：图片生成的尺寸大小。太小了AI生成不了什么内容，太大了AI开始放飞自我。如果你要高清图，可以设置中等的尺寸并用高分辨率修复（以后再学也行）。1.生成批次：用本次设置重复生成几批图。2.每批数量：每批次同时生成的图片数量。3.提示词引导系数：指图像与prompt的匹配程度。数字增大将导致图像更接近你的提示,但过高会让图像质量下降。4.随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，在固定好种子以后，可以对图片进行“控制变量”效果的操作，比如说修改提示词、修改clip跳过层等等。如果你第二次生图用来上张图的种子，但是其他设置都不改，就会出一样的图片。（注意，第一次生成图的时候是还没有种子的，不用管，空着就行）5.ADetailer：面部修复插件，治愈脸部崩坏的超强小工具，高阶技能，后面再学。6.ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能，后面再学不迟。7.重绘幅度：图生图时用到的，重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。

需求分析其实上一篇文章中已经写过了，这次我们的主要需求是国内可以直接使用，并且可以批量生产。综合考虑，我们这边选用扣子来搭建工作流，解决这个问题。既然考虑批量生产，我们可能就需要考虑一个问题，就是牺牲一定质量的文案和图片效果。因为在步骤中缺少了，认为筛选的过程。[heading3]一）批量生成句子[content]不同于我们使用OpenAI和Claude的方式全程手动搭建，可以摘选对应的句子。我们可能会把一次性生成的句子，都进行生成图片处理。但是基于之前的经验，各类大模型，在创造句子的时候，句子过多会导致句子的质量迅速下降。所以我这边建议还是不要一次生成太多，所以我只设置了一次生成五句。因为是走一个流程，所以五句的话，生成图片的处理时间也不会太长。[heading3]二）句子提取[content]既然是根据句子的内容来画图，那么我们就需要注意到，我们要把生成的句子一个一个的提取出来，然后针对于每一个图片进行画图。[heading3]三）图片生成[content]需要根据生成的句子，结合一些特有的画风等描述，来绘图。[heading3]四）图片和句子结合[content]其实扣子的工作流本身是支持Python的代码的，但是我发现他的环境中缺少画图、图片处理所应该使用的包。所以只能无奈替换成搞定设计的方式来处理图片了。当然如果大家会用PS的脚本，效果应该也会不错的，但方法其实是相似的。[heading3]五）逻辑图[content]

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