以下是将两张照片合成为一张绘画效果的图的步骤：
另外，还有一些相关的知识供您参考：
我们这边使用刚才生成的这句进行测试高中：中午，急急忙忙跑到食堂，排长队买饭。大学：中午，懒洋洋在宿舍点外卖，直接送到宿舍楼下。提示词请分别把以上高中和大学时期的内容绘制成两幅四格漫画。[heading3]三）图片处理[content]利用Python分别把对应的文字加在图片下方。请使用python进行以下内容创作统一设置：使用我上传的字体，字体颜色黑色首先1.在每张图片的上面创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上“高中”，大学的图片写上“大学”）2.文字的字体大小设置成65px，居中显示然后1.在图片下方创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上[高中的文案描述（不用声明是高中）]”，大学的图片写上[大学的文案描述（不用声明是大学）]）,如果句子过长，要注意换行显示。2.文字的字体大小设置成45px。居中显示。最后把两张图片拼成一张图，高中的图片在左，大学的图片在右。两张图中间放置50px的空白区域效果展示现在直接提示词出图效果还不错，但也留存下出图效果好的Python代码
[title]双重曝光共建者：阿强Double Exposure是一种视觉艺术风格，它将两个或多个照片合成到一起，创建出一个具有艺术效果的图像，灵感来自于传统的双重曝光摄影技术。这种风格通常包括两个主要元素：一个主体和一个与之相融的背景图像。最佳提示词：Double Exposure
[title]【SD】真人转二次元？图生图如此强大我们使用Stable Diffusion中的【X/Y/Z plot】脚本来做一个参数对比，将X轴设置为提示词相关性，取值范围是1-30(+5)，代表着从1到30，每次增加5；将Y轴设置为重绘幅度，取值范围是0-1(+0.2)，代表着从0到1，每次增加0.2。这个对比结果，电脑一共需要生成42张图片，结果如下：可以看到，提示词相关性在6—11中间为最佳，大于11之后，画面的色彩和脸型就开始崩坏了，尤其是当重绘幅度变大之后，较高的提示词相关性会让AI走向完全不同的画风。而重绘幅度的大小可以控制生成图与原图的相似度，在对比图中可以看到，0.4时和原图比较接近，0.6时画面就变成了一个小女孩，当然这个数值也会因每幅图的不同而有所差异。通过对比，我们使用提示词相关性7和重回幅度0.5，绘制如下：接下来是绘图功能，比如我们现在想给这个人物增加一个红色的眼镜，可以使用红色的画笔工具做一个简单的描绘，然后在提示词中增加Red glasses，再点击生成。如果我们想去掉衣服上的图案，可以先用吸管吸取黄色部分，然后用画笔涂上。再生成时就没有图案了。绘图功能的话，每次生成都会重新调整整个画面，但是局部重绘的话可以只改变我们涂抹的部分，现在我们将人物的头部涂抹掉，文字提示改为“一个粉色头发的女孩的脸”，点击生成，就可以将头部换掉了。我们再使用局部重绘（手涂蒙版），修改一下帽子的部分，增加提示词“猫耳”，点击生成。