这份 Stable diffusion 提示词攻略，记得收好了！

标签：diffusion 采样权重提示小括号 AIGC 攻略 Stable SD

大家好，今天给大家分享的是关于 Stable diffusion 提示词的基础和进阶语法，为什么有必要了解这个呢？首先是提示词对出图效果影响很大，了解提示词的用法有助于我们写出更优秀的提示词；其次就是我们可能会去C站拷贝别人的提示词，虽然直接拷贝过来也能得到不错的效果，但这样只会“知其然，不知其所以然”，所以如果你想好好掌握SD，这一关还是有必要闯的！

一、基础规则

第一个规则就是：提示词之间是用英文逗号分隔的，如果你觉得把所有提示词都挤在一行比较不美观，你也可以换行，但是换行并不代表分隔提示词，如果你想分隔的话还是得加上英文逗号。

第二个规则是：提示词的权重从前到后依次降低，也就说越靠前的提示词权重越高，不过这也有一个前提，就是你的提示词没有使用任何增强/降低权重的语法。

比如我有这样两组提示词（大致场景是小女孩和城堡）：

# A组提示词
castle,landscape,1girl,loli,silver hair,school_uniform,crystal_earrings,kind_smile,arm_support,in summer,book,mini_witch_hat,frilled,strappy_heels,

# B组提示词
castle,landscape,1girl,loli,silver hair,school_uniform,crystal_earrings,kind_smile,arm_support,in summer,mini_witch_hat,frilled,strappy_heels,book,

这两组提示词的区别在于 book 提示词位置的不同（一个在中间，一个在最后），结果就是一个书比较多，一个书比较少

第三个规则（注意事项）是：提示词的数量尽量控制在75个Token以内。根据第二条规则，其实就可以得到越后面的提示词权重越低，所以提示词并不是越多越好。

SD的界面其实也有相应的提示，那Token是怎么算的呢？一般来说，一个单词算一个Token，英文逗号也算，比如castle,就是2个Token。

第四个规则（注意事项）是：提示词选用词组，而不是自然语言描述（仅针对v1.5模型，不包含SDXL）。还是上面的场景，一个萝莉女孩站在城堡旁边，我们翻译之后会变成：A loli girl stands by the castle

这其实就是一种自然语言描述，这样也能出图，只是像 by the 这种单词其实作用不大，但却白白浪费了Token和权重。

二、提示词权重语法

在SD中，每个提示词默认的权重为1，虽然我们可以通过调整提示词的位置来影响它的权重，但是这样未免太过麻烦，所以SD其实也有一套增强/降低权重的语法。

2.1 小括号增强

在SD中，英文小括号（）可以用来增强提示词的权重，一个小括号可以增加1.1倍权重，最多增加3个小括号，也就是 1.1 * 1.1 * 1.1 = 1.331 倍权重

2.2 大括号增强？

这个有待考证，据说英文大括号 { } 也可以用来增强提示词的权重，一个相当于是 1.05 倍的权重，但是我试了下效果并不明显，所以不确定这种语法在秋叶SD中是否有效

2.3 中括号降低

与小括号类似，不过中括号 [] 是用于降低提示词权重，一个中括号是0.9倍权重，最多3个也就是 0.729 倍权重

2.4 小括号直接增强/降低（推荐）

这种方式的写法是: (xxx: 1.5) ，冒号后面的就是权重，比较推荐这种设置方式，看起来比较直观。

注：试了下，不加小括号也有效果，比如 book:1.5

这种方式还有一个设置的快捷键：就是先选好提示词，然后按住 CTRL 键，通过控制上下方向键就可以快速调整。

三、提示词进阶语法

SD的提示词除了上述的基础语法外，还有一些进阶的玩法。

3.1 下划线连接

通过下划线（_）连接两个单词，可以起到连接的作用，便于SD将其看做一个整体，这种语法在秋叶整合包的提示词非常常见。

比如这个例子



  

  

  

  

  

  

  

\# A组提示词  
plate,coffee,cake,  
  
\# B组提示词  
plate,coffee\_cake,

在这两组提示词，A组由于coffee和cake没有连接，所以SD出图的时候可能会同时返回咖啡和蛋糕，但是B组返回的是咖啡蛋糕。

3.2 交替采样

交替采样的语法是： [prompt1 | prompt2 | prompt3]

采用这种方式，第一步采样会使用 prompt1提示词，第二步使用 prompt2提示词，第三步使用 prompt3提示词，到第四步又会使用回 prompt1提示词，循环往复，交替进行。

如果你想把两种，或者多种东西融合成一种，比如颜色渐变，或许这是一个值得尝试的方案。

还是给一个例子



  

  

  

  

  

  

  

\# A组提示词  
1girl,red hair,blue hair,wavy hair,  
  
\# B组提示词  
1girl,\[red|blue|wavy\] hair,

对比图如下：

3.3 比例采样

比例采样跟前面的交替采样有点像，但是比例采样可以做到更精细化！

第一种方式：prompt1,[prompt2: 0-1数值]。这种方式表示采样值达到指定数值后才使用提示词 prompt2。

第二种方式：prompt1,[prompt2:: 0-1数值]。这种方式比第一种多了一个冒号，表示采样值达到指定数值后就不使用提示词 prompt2 了。

第三种方式：[prompt1:prompt2: 0-1数值]。假设数值是0.3，这种方式表示采样值前30%使用prompt1，后70%使用prompt2。

关于比例采样的使用场景，其实也是适合将多种东西合并在一起，只不过他因为能做到更精细化，所以出图效果会更好，比如**这篇文章[1]**就提到将多张人脸合并为一张新人脸，感兴趣的可以看下。

注：特朗普和拜登的融合肖像

四、提示词预设样式

有时候我们写了一组不错的提示词，想着以后可以再用，这时候预设样式就派上用场了，它的作用就是保存提示词，便于我们下次直接复用。

需要注意的是，保存的方式不同版本有所不同，目前我的版本是这样的：

五、提示词书写插件

如果你是用秋叶大佬的SD，那么它自带的提示词插件其实已经能够满足大部分人的需求，不仅拥有非常多的提示词，而且提示词都整好分类了，并且自带翻译，使用非常方便。

如果你是Linux系统，或者因为其他原因用不了秋叶SD该怎么办？其实很简单，因为秋叶SD也是通过安装提示词插件才实现上面的效果，如果你是sd-webui，同样可以通过安装插件实现相同的效果。

文章使用的AI工具SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，无需自行查找，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

写在最后

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