1. 名称解释

直出图

广义：通过 sd webui 生成的图片，且保留了图片元信息

狭义：不经过后期插件生成的图，且保留了图片元信息

2. 如何判断一张图是否为直出图

将图片拖入【文生图】的正向提示词输入框，或者上传到【图片信息】，如果可以解析出信息，即为直出图。

2.1. 文生图

2.2. 图片信息

3. 开始还原

操作一共就三步：

1. 获取图片信息

2. 填充配置

3. 生成图片

3.1. 获取图片信息

在章节2.1中提到，将图片直接拖入正向提示词输入框即可

3.2. 填充配置

点击右侧生成按钮下方的箭头，即可将所有配置填入正确的位置

填充前

填充后

3.3. 生成图片

点击图中生成按钮，即可还原该图。

4. 还原失败

还原失败太正常不过了！上面只是最简化的操作步骤，实际上，你还需要确认提示词依赖的内容是否正确。接下来，才是重点内容！

一张AI图，需要非常多的配置才能准确还原。现在，我来教你怎么确认这些配置是否正确。

我们首先将区域分为三部分：

1. 正向提示词

2. 反向提示词

3. 其他

4.1. 正向提示词

正向提示词常见有 lora 调用，一般的写法是 <lora:xxx:0.5>，这个 lora 文件，存放在

sd-webui\models\Lora 这个目录里，如果找不到，就还原不了

4.2. 负向提示词

一般来说，负向提示词里会加入 embedding，比如图中的 EasyNegative 就是 embedding，它的存放位置在 ：sd-webui\embeddings，这个很难区分，因为它的使用方式和普通 tag 一样，需要联系模型提供者告诉你用到了哪些 embedding

4.3. 其他

• Steps: 20

• Sampler: DPM++ SDE Karras

• CFG scale: 7

• Seed: 3597419626

• Size: 512x768

• Denoising strength: 0.5

• Clip skip: 2

• Hires upscale: 2

• Hires upscaler: R-ESRGAN 4x+

• Lora hashes: "laofanai_xiaobai_v1_new: 129da220b497"

• Version: v1.3.1

• Model hash: d8722b4a4d

• Model: neverendingDreamNED_bakedVae

5. 总结

还原一张图操作步骤很简单，确认配置很繁琐，一定要细心又细心。