今天给大家分享的是Stable Diffusion提示词相关内容。

一、基本概述

1、提示词通常是在文生图和图生图的时候会使用到，就是这里的两个功能。

2、提示词由多个描述性词汇组成，由逗号隔开，结尾不需要加分隔符（注：一般都是英文词汇和英文逗号）

例如：1girl,long hair,white hair

表示我们想生成一个长发且头发是白色的女孩。

3、提示词分为正向提示词（positive prompt）和反向提示词（negative prompt），用来告诉AI我们想要生成什么和不想生成什么。

上面第2点的例句可理解为正向提示词；

反向提示词通常是一些比较负面的描述性内容，

例如：low quality, worst quality, nsfw

表示我们不想生成质量差的，也不想生成限制级的内容

注：针对反向提示词，我们可以下载一些整合好的嵌入式(embeddings)文件，将他们放在/embedding目录下面，需要的时候直接选取即可。

例如：EasyNegative就是一个整合了大量负面提示词的embedding文件,我们将它加入到负面提示词中就可以省略很多负面提示词的输入了。

4、每个词汇的权重默认都是1，从左到右依次减弱，权重会影响画面生成的结果。

例如：1girl,forest

人物的权重会比森林的权重高，生成的人物会占画面的大部分位置，当我们颠倒它们的顺序：forest,1girl

人物在画面中的权重就会降低，相应的人物占画面的比例就会减少。

因此选择正确的顺序、语法来使用提示词，将更好、更快、更有效率地展现所想看到的画面。

5、Stable Diffusion会依照概率来选择性执行，如提示词之间有冲突，AI 会根据权重确定的概率来随机选择执行哪个提示词。

6、生成图片的大小会影响 Prompt 的效果，图片越大需要的 Prompt 越多，不然 Prompt 会相互污染。

7、Prompt 支持使用 emoji表情包，且表现力比词汇更好，可通过添加 emoji 图来达到效果。

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二、提示词顺序

我们知道越排在前面的词汇权重越高，那么基于这个特征我们在写提示词时建议按如下顺序进行书写。

• 综述（图像质量+风格+镜头效果+光照效果+主题）

• 主体（人物&对象+动作+服装+饰品+道具）

• 细节（场景+环境）

1、质量提示词

通常是整个画面的清晰度，分辨率，质量等等关键词汇组成。

例如：masterpiece,best quality,8k,Ultra-high resolution

2、风格提示词

如有则建议放在质量提示词后面，例如某个画家或某些影视作品的风格

例如：ghibli style

3、镜头效果

通常用来体现主体在画面中的位置，例如长镜头(long shot)，短镜头(short shot)，全景镜头(panoramic)等，镜头通常最后只选择其中一种即可。

4、光照效果

通常是环境的灯光效果，例如电影级照明(cinematic lighting), 丁达尔效应(tyndall effect), 体积光(volumetric lighting)等等

5、主题提示词

这里通常是指整个画面呈现什么样的主题，与风格有所区别，例如深色主题(dark theme)，明亮主题(bright theme)等等

6、主体提示词

通常这里才是描绘我们整体想生成的作品内容

例如：1girl,beautiful face,long hair,white hair,

7、动作提示词

通常这里是我们主体的一些动作表现，例如跑(running)，走(walking)，笑(smile)等等

8、服装提示词

这里是我们主体的服装表现，例如裙子(dress)，鞋子(shoes)，外套(coat)等等

9、饰品提示词

这里通常是主体身上的一些饰品，例如头花(hair flower)，手镯(bracelet)，项链(necklace)等等

10、道具提示词

通常这里是主体相关的道具，例如手提包(handbag)，话筒(microphone)，照相机(camera)等等

11、场景提示词

通常这里放主体所在的一些场景提示词，例如城市(city)，咖啡厅(coffer shop)，商场(mall)等等

12、环境提示词

这里通常是所处的自然环境，例如白天(day)，晚上(night)，雨天(rain)等等

注：以上内容不一定全部都要体现在提示词上面，但如有则建议按上述顺序书写提示词。

三、提示词权重

前面我们已经讲到提示词越靠前权重越高，但是在书写时其实还有其它方法来提高提示词的权重，这其中就涉及到各种提示词符号了。

1、逗号(,)

前面已经说到提示词是靠逗号隔开，其实我们可以理解逗号有一定权重排序功能（逗号前面的权重大于逗号后面的权重）。

2、圆括号()

可以提升词汇的权重1.1倍，如果有多层圆括号则其权重等等1.1的N次方（N代表圆括号的层数）

例如：((1girl))，1girl的权重就是1.1*1.1=1.21，以此类推

3、冒号(😃

冒号可以自定义词汇的权重，即使该词汇排在后面，我们也可以通过这种方式来提升它的权重，通常与圆括号一起使用。

例如：(1girl:1.5)，1girl的权重就是1.5

4、花括号{}

可提升词汇的权重1.05倍，使用方法与圆括号类似

例如：{{1girl}}，1girl的权重就是1.05*1.05=1.1025

5、方括号[]

可以降低权重1.05倍

例如：[1girl]，1girl的权重就是1/1.05=0.952

我们给排在后面的提示词提升权重后，整体的画面更加倾向提升权重后的图片。

例如：1girl,running,(jumping:1.5)

很明显图片展示的内容更加偏向跳(jumping)

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四、连接词

在书写提示词时，我们还可以通过一些连接词来到达一些复杂的功能

1、and

可将多个词缀聚合成一个提示词组，and前后的初始权重一致

例如：1girl,white hair and black hair

形成的发色杂乱，没有规律

当然，我们也可以给每个关键词调整权重

例如：1girl,white hair:1.2 and black hair:1.4

头发颜色同样没有规律，但是可以看到黑色头发相比之前的多了一点。

2、AND

与and的功能不同的是，将多个关键词进行了融合

例如：1girl,green AND red hair

相比and，这里AND是以后右边的为主题，然后融合了AND左边的一点颜色。

3、竖(|)

这个是交替渲染的一个连接词，我们可以看下效果

例如：1girl,(green|red|yellow) hair

Stable Diffusion会先绘画绿色的头发，再将红色的头发渲染上去，最后再将黄色的头发渲染上去，会融合不同的颜色，不会有非常明显的颜色分块，如果我们想生成多彩头发可以使用这种方式。

4、加号(+)

这个与AND连接符功能类似，这里也给大家介绍一下使用用法

例如：1girl,(green hair)+(red hair)+(yellow hair)

5、逗号(,)

针对同一个对象，逗号也可以作为连接符，其功能与+类似

例如：1girl,(green hair),(red hair),(yellow hair)

6、下划线(_)

会将多个关键词进行融合

例如：1girl,(green hair)_(red hair)_(yellow hair)

将绿色，红色和黄色的头发进行了融合，没有比较明显的颜色分层。

7、什么都不加

大概率与_的功能一致，也会出现个别分层的情况

例如：1girl,(green hair)(red hair)(yellow hair)

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五、分步渲染

在[]方括号中使用:符号，则可实现较为复杂的分步渲染的需求。

1、[A:B:step]

渲染A元素到step进度后开始渲染B元素，实现A元素与B元素的互相叠加，有类似于[from:to:when]的感觉，可用于两个词条的融合。其中step可以是小数，也可以是整数，为小数表示进度的百分比，例如0.4表示40%进度；为整数表示总步数的第多少步，例如12表示总步数的第12步开始。

例如：1girl,[red:yellow:8]hair

总共20步，从第8步开始渲染黄色，也可以这样写：

1girl,[red:yellow:0.4]hair

2、[A:step]

表示从step开始渲染A元素

例如：1girl,[red:8]hair

表示从第8步开始渲染红色

3、[A::step]

表示从step停止渲染A元素，其它元素的渲染继续

例如：1girl,[red::8]hair,yellow hair

从第8步停止渲染红色头发，黄色头发还是继续渲染。

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六、调用Lora

调用Lora通常是由<>包围

1、如何调用Lora

在我们的界面上，点击生成按钮下的粉红色按钮，即可显示Lora的相关界面，如下图：

我们只需要点击需要使用的Lora，就可以在提示词里自动加载该Lora，

例如：

1girl,[red::8]hair,yellow hairlora:koreanDollLikeness\_v15:0.6

我们上面就调用了一个名为koreanDollLikeness_v15的Lora模型

2、调整Lora权重

Lora的权重默认是1，如果想调整权重可以修改这个数值

例如我们上面的示例将默认值1修改为了0.6。

关于Lora权重值的设定有如下规则可以参考：

权重值不要超过1，超过1的话容易出现效果很差的图；

权重值设置到0.8、0.9能够提高出图质量，会出现较多Lora元素；

权重值设置到0.3-0.7，则会带上部分Lora的元素。

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七、提示词资源

提示词自动补全

这是一个插件，需要在Stable Diffusion中进行安装才能使用

下载地址：https://gitcode.net/ranting8323/a1111-sd-webui-tagcomplete.git
如无法下载，请看文末扫描获取插件安装包

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八、常用提示词中英文对照表

1、提高质量的正向提示词

2、艺术风格代表的提示词

3、常用的反向提示词

4、镜头视角

5、主体远近

6、光线

7、主体视线

8、画风

9、表情

10、服装

11、风景指定

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