使用Midjourney的Blend功能融合多图需先上传图片至Discord并复制链接，输入/blend命令后粘贴各图链接，系统生成融合图像后可通过--s或--c参数调整风格与构图，再导出至绘图软件完善细节。

首先确认已从官网下载并正确安装豆包电脑版，然后注册或登录账号，最后在主界面找到AI绘图功能入口并输入描述生成图像。

使用LoRA技术可训练StableDiffusion生成特定人物，流程包括：准备15-30张高分辨率图像并裁剪统一；搭建Kohya_ss训练环境；用BLIP或CLIP工具打标签并加入“[name]style”标识；设置DreamBoothLoRA模式，配置rank、学习率和epochs；启动训练并监控loss；最后将.safetensors文件导入WebUI测试效果。

使用AI工具Clipdrop可快速移除并替换图片背景：首先通过官网“RemoveBackground”功能上传图片，AI自动抠图后下载透明背景PNG；其次在手机App中选择同名功能，从相册选图或拍照即时处理；最后利用“Relight”或“BackgroundGeneration”功能上传抠好的图，添加新背景并调整光照、阴影等参数，合成自然效果后导出高清成品。

使用SeaArt可高效低成本生成图像：一、每日登录利用免费体力，单次生成仅耗1点体力，配合硬币续用可达150次；二、设常规画质、1张数量、20-30采样步数及中等分辨率以降耗；三、参与创作者激励、挑战赛和社区互动赢取额外资源；四、进阶用户可用ComfyUI构建工作流，导入轻量模型提升效率。

首先检查网络连接并确保稳定，再更新豆包AI至最新版本；核查输入内容是否合法清晰，避免敏感或模糊描述；尝试更换绘图模型或调整参数设置；清除应用缓存后重启；最后确认设备系统与浏览器兼容，按步骤操作可解决图片生成失败问题。

利用AI生成电商商品图可降低拍摄成本，通过选择合适工具、构建精准提示词、使用图像到图像转换、后期处理及批量生成流程，快速产出高质效果图。

通过使用Seed参数可固定Midjourney生成图像的风格与角色，首先获取满意图像的Seed值并记录，在后续提示词中添加“--seed数字”以复现相似效果，结合具体特征描述和权重调整增强一致性，适用于多角度系列创作及多角色项目管理。

使用ControlNet可精准实现StableDiffusion线稿上色：先准备清晰黑白线稿并导出为PNG；在WebUI中安装ControlNet插件并加载对应预处理器模型；选择scribble或canny预处理器识别手绘线稿；配置提示词与参数，设置合适Weight值及采样器；生成后通过Inpaint修复细节，优化输出效果。

启用NijiJourney模式可提升动漫图像生成质量，具体步骤：一、在Discord发送指令并添加--niji5参数激活模式；二、优化提示词，包含角色外观、场景元素和风格关键词；三、调整图像比例，如--ar9:16或--ar16:9；四、控制风格强度，使用--stylize值调节艺术性；五、添加动态描述与渲染技术修饰细节，并用负向提示减少错误。

可通过AI技术将普通二维码升级为艺术化图像并保持可扫描性。首先使用QRCodeMonkey等在线工具，输入内容后选择AI设计选项，融合水彩、像素画等艺术风格及自定义图片，调整中心图像确保定位点清晰，最后导出高分辨率PNG格式；其次利用AdobeIllustrator等AI绘图软件，在保留三个角上定位图形完整的前提下，叠加纹理与渐变效果，控制覆盖面积不超过30%，并通过验证工具检测可读性；最后针对批量需求，可调用DeepAI或Replicate的API接口，通过脚本实现二维码生成、风格迁移、边缘增

1、使用StableDiffusion的inpaint功能，通过精准涂抹手指区域并设置遮罩模糊度1-2像素进行局部重绘；2、添加“fivefingers”等正向提示词及“extrafingers”等负向提示词，并强化权重；3、将去噪强度设为0.4-0.6，选用Eulera等采样器，步数设为20-30；4、结合ControlNet加载hand_pose引导手部结构，权重设为0.7以上；5、对严重变形采用分阶段修复，逐步调整遮罩与参数，避免图像退化。

使用animestyle等关键词并添加StudioGhibli等风格参考，结合角色外貌细节与--niji5、--ar9:16等参数设置，通过--norealistic等负面提示词排除非动漫元素，可生成高质量二次元人物图像。

使用模块化描述、精确空间光照词汇、统一艺术风格、条件式句型和负面提示，可提升DALL-E3对复杂场景的理解与生成质量。

使用ControlNet可实现StableDiffusion中人物姿势的精准控制。首先在WebUI的Extensions中安装ControlNet插件并重启服务，随后下载control_sd15_openpose.pth模型并放入models/ControlNet目录。接着通过openpose_full预处理器从人像图提取骨骼关键点生成姿势图，设置分辨率为512或768。在ControlNet中启用模块，加载模型与姿势图，配置Weight为1.0~2.0、起止步数为0.0~1.0，并开启Pixe

首先注册并登录TensorArt账号，然后进入CommunityModels页面选择所需模型，点击OpeninPlayground进入生成界面，配置提示词、采样器、步数、CFGScale和分辨率等参数，确认基础底模后点击Generate启动生成，等待完成即可预览、保存或下载图像，并通过History管理历史记录。