Stable Diffusion 提示词攻略

标签：Diffusion word 提示 Danbooru fantasy 攻略 Stable landscape 词为

一、提示词作用

提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间，即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围，而非直接指定作画结果。提示词的效果也受模型的影响，有些模型对自然语言做特化训练，有些模型对单词标签对做特化训练，那么对不同的提示词语言风格的反应就不同。

二、提示词内容

自然语言，可以使用描述物体的句子作为提示词。大多数情况下英文有效，也可以使用中文。避免复杂的语法。
单词标签，可以使用逗号隔开的单词作为提示词。一般使用普通常见的单词。单词的风格要和图像的整体风格搭配，否则会出现混杂的风格或噪点。避免出现拼写错误。可参考 Tags | Danbooru (donmai.us)
Emoji、颜文字 Emoji ( ) 表情符号也是可以使用并且非常准确的。因为 Emoji 只有一个字符，所以在语义准确度上表现良好。关于 emoji 的确切含义，可以参考 Emoji List, v15.0 (unicode.org)，同时 Emoji 在构图上有影响。

对于使用 Danbooru 数据的模型来说，可以使用西式颜文字在一定程度上控制出图的表情。如：:-) 微笑 :-( 不悦 ;-) 使眼色 :-D 开心 :-P 吐舌头 :-C 很悲伤 :-O 惊讶张大口 :-/ 怀疑

三、提示词语法

多个提示词之间使用英文半角符号 [ , ]，如：

masterpiece, best quality, ultra-detailed, illustration, close-up, straight on, face focus, 1girl, white hair, golden eyes, long hair, halo, angel wings, serene expression, looking at viewer

一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：

(画面质量提示词), (画面主题内容)(风格), (相关艺术家), (其他细节)

提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，譬如 Anime(动漫)一词就相对泛化，而 Jojo 一词就能清晰地指向 Jojo 动漫的画风。措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞

提示词的权重：

(word) - 将权重提高 1.1 倍
((word)) - 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 * 1.1）
[word] - 将权重降低至原先的 90.91%
(word:1.5) - 将权重提高 1.5 倍
(word:0.25) - 将权重减少为原先的 25%

( n ) = ( n : 1.1 ) (( n )) = ( n : 1.21 ) ((( n ))) = ( n : 1.331 ) (((( n )))) = ( n : 1.4641 ) ((((( n )))) = ( n : 1.61051 ) (((((( n )))))) = ( n : 1.771561 )

请注意，权重值最好不要超过 1.5。

还可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，譬如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。

语法为：

[to:when] 在指定数量的 step 后，将to处的提示词添加到提示
[from::when] 在指定数量的 step 后从提示中删除 from处的提示词
[from:to:when] 在指定数量的 step 后将 from处的提示词替换为 to处的提示词

例如: a [fantasy:cyberpunk:16] landscape 在一开始，读入的提示词为： the model will be drawing a fantasy landscape. 在第 16 步之后,提示词将被替换为：a cyberpunk landscape, 它将继续在之前的图像上计算又例如，对于提示词为: fantasy landscape with a [mountain:lake:0.25] and [an oak:a christmas tree:0.75][ in foreground::0.6][ in background:0.25][shoddy:masterful:0.5]，100 步采样，一开始。提示词为： fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy 在第 25 步后，提示词为： fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy 在第 50 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful 在第 60 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful 在第 75 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful

提示词还可以轮转，譬如：

[cow|horse] in a field

在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为"horse in a field."；在第三步时，提示词为"cow in a field" ，以此类推

四、提示词模板

可参考 Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, hypernetworks and more中优秀作品的提示词作为模板。

类似的网站还有：

Majinai： MajinAI | Home
词图：词图 PromptTool - AI 绘画资料管理网站
Black Lily： black_ lily Danbooru 标签超市：
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Danbooru tag： Tag Groups Wiki | Danbooru (donmai.us) AIBooru：
AIBooru: Anime Image Board

五、提示词准则

指令的三段式表达：

第一段:画面质量:高清的、最好的质量、照片式、画面风格：如油画、写实、卡通；著名艺术家：如毕加索、达芬奇
第二段：画面主体，主体细节概括。主体可以是人、事、物、景，是画面核心内容，描述物体主要特征，主要动作，主要材质如布料、玻璃，主要景色或景色框架等
第三段:场景设定,光影、摄影机、构图与景别：如对称、特写、全景

注：表达尽可能清晰、详细，加上修饰语会

可以参考着几个要素去写提示词：

性别	国籍或肤色	年龄	景别	服装	姿势	表情	发型	环境	画质
1girl	Russian	20 years old	upper body	coat	standing	smile	long hair	street	high quality

比如：1 girl waring skirt, standing, upper body, masterpiece, high quality, highres

切断提示词污染：
有时候关键词之间会产生互相影响的问题，比如（1个女孩，红色帽子，蓝色大衣）：

1 girl, red hat, blue coat
它可能会生成穿红色外套，蓝色帽子；这是可以用BREAK进行阻断
1 girl, red hat BREAK blue coat
它就能大大提高提示词的准确度

反向提示词模型：https://civitai.com/models/4629/deep-negative-v1x

mv ng_deepnegative_v1_75t.pt stable-diffusion-webui/embeddings/

选择Textual Inversion,并且单击，则反向提示词就包含了模型的。

六、提示词插件

https://gitee.com/physton/sd-webui-prompt-all-in-one.git
可以在这里进行安装：

也可以直接下载下来，然后解压到extensions文件夹中

下载好后重新加载UI

重启后出现的界面

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