图像到图像（image2image）¶

在一张输入图的基础上，按 prompt 重绘一张 PNG。适合风格化、精修、局部改写。

最小示例¶

PythonCLIHTTP

from omnirt import generate
from omnirt.requests import image2image

result = generate(image2image(
    model="sdxl-base-1.0",
    image="inputs/portrait.png",
    prompt="oil painting, impressionist, vivid colors",
    strength=0.7,
    preset="balanced",
))

omnirt generate \
  --task image2image \
  --model sdxl-base-1.0 \
  --image inputs/portrait.png \
  --prompt "oil painting, impressionist, vivid colors" \
  --strength 0.7 --preset balanced

curl -sS http://localhost:8000/v1/generate \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "task": "image2image",
    "model": "sdxl-base-1.0",
    "inputs": {
      "image": "inputs/portrait.png",
      "prompt": "oil painting, impressionist, vivid colors"
    },
    "config": {"strength": 0.7, "preset": "balanced"}
  }'

关键参数¶

参数	类型	默认	说明
`image`	`str`	必填	输入图路径或 URI
`prompt`	`str`	必填	重绘 prompt
`strength`	`float` ∈ `(0, 1]`	`0.8`	改写强度；越低越保留原图结构
`negative_prompt`	`str?`	`None`	负向 prompt
`preset`	`fast`/`balanced`/`quality`/`low-vram`	`balanced`	见预设
`num_inference_steps`	`int?`	preset 决定	显式覆盖去噪步数
`guidance_scale`	`float?`	preset 决定	CFG 引导强度
`seed`	`int?`	随机	固定随机性

支持模型¶

主流：sd15、sd21、sdxl-base-1.0
精修：sdxl-refiner-1.0（通常作为 sdxl-base-1.0 的二次推理）

运行 omnirt models --task image2image 查看完整清单。

常见组合¶

轻度风格化：strength=0.4, preset=balanced
重度重绘：strength=0.85, preset=quality
SDXL 双阶段精修：先 sdxl-base-1.0 出草图，再 sdxl-refiner-1.0 跑一次 image2image with strength=0.3

错误与排查¶

Warning

输入图尺寸不合法 — 先校验：omnirt validate --task image2image --model <id> --image <path> --prompt "…"
strength 超出 (0, 1] — OmniRT 在 validation 阶段就会报错
颜色漂移/鬼影 — 多半是 strength 过高或 num_inference_steps 过少；尝试 strength=0.55, preset=balanced