Stable Diffusion 系列教程 | 文生图 - 提示词

[1.提示词基本的规则](#1.提示词基本的规则)

2.提示词分类

2.1内容性提示词

[2.2 画风艺术派提示词](#2.2 画风艺术派提示词)

[2.3 画幅视角](#2.3 画幅视角)

2.4画质提示词

[3 反向提示词](#3 反向提示词)

[3.1 内容性反向提示词](#3.1 内容性反向提示词)

[3.2 画质性反向提示词](#3.2 画质性反向提示词)

[4 实例分析](#4 实例分析)

[5 权重](#5 权重)

[5.1 方法一](#5.1 方法一)

[5.2 方法二](#5.2 方法二)

6.参数

[7. 学习and 技巧](#7. 学习and 技巧)

[7.1 辅助写提示词的网站](#7.1 辅助写提示词的网站)

[7.2 学习他人优秀作品](#7.2 学习他人优秀作品)

Prompts提示词是指用户输入的指导模型生成图像的文本信息，他是我们要告诉AI 我要画什么，怎么画最方便的方式

可以想象我们是呼风唤雨的魔法师，那么Promts就好比我们的咒语

不过有些时候我们的咒语不那么灵验，因为我们的AI绘画具有随机性，所以需要多多尝试

我们知道AI绘画可以图生图，但是即便图生图也会依赖好的提示词

接下来我们就从提示词规则，分类等来快速入门提示词

首先我们来来了解提示词基本规则

1.提示词基本的规则

（1）英文书写可以求助翻译软件

（2）词组作为单位，不需要主谓宾句子结构

比如画一个在阳光下骑车的男孩

提示词写为男孩，骑车，阳光下即可

（3）提示词分隔符英文逗号，

（4）提示词可以换行，但每一行结尾要打上分隔符,

2.提示词分类

提示词不是一下子写好的，是先有雏形，然后再慢慢微调得到的

提示词也不是混乱不堪的，优秀的提示词分别包含以下内容，我们可以按照顺序依次填写自己需要的

2.1内容性提示词

内容性提示词实际上就是告诉AI绘画我们要画什么

人类以及主体

服饰穿搭 pink dress,

发型发色 long hair black hair

五官特点 big eyes,small mouth

面部表情 laughing

肢体动作 stretching arms

场景特征

室内 indoor

室外 outdoor

大场景 forest，city

小细节 bush, a white flower

环境光照

白天 day

黑夜 night

特定时段 morning

光环境 sunlight

天空 blue sky

2.2 画风艺术派提示词

插画风 illustration

二次元 anime ，comic ，game CG

写实系 photo realistic，realistic，photograph

2.3 画幅视角

距离 close-up,distant

人物比例 full body,upper body

观察视角 from above,view of back

镜头类型 wide angle m Sony A7 III

2.4画质提示词

通用高画质

best quailty

ultra-detailed

masterpiece

hires

特定高分辨率类型

extremely detailed CG unity 8k wallpaper （超精细8k Unity 游戏CG）

unreal engine rendered（虚幻引擎渲染）

3 反向提示词

3.1 内容性反向提示词

single background 单一背景

bad hands 不好的手

missing fingers 缺少手指

bad anatomy 身体姿态不良

long neck 长脖子

mutated hands 突变的手

poorly drawn hands 画的不好的手

poorly drawn face 画的不好的脸

missing arms 缺少手臂

missing legs 缺少腿

extra arms 缺少胳膊

extra legs 缺少腿

3.2 画质性反向提示词

worst quality, 最差质量

low quality 低质量

上述大概了解有哪些，我们后续会对于一些人物有一些特定模板可以直接用

4 实例分析

正向提示词

{{best quality}}, {{masterpiece}}, little girl, grey long hair , blue eyes, shirt, hat, hoodie, shoes , headphones, smirk, cute face, head tilt, outdoor, forest,bush, sunlight, illustration, full body

反向提示词

signature, watermark, username, blurry, missing arms, long neck, humpbacked, bad feet, {bad anatomy},single background, {bad hands},missing fingers, {lowres}, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, artifacts, nsfw,

一般而言，优质出图有一定的固定模板

5 权重

观察别人的提示词咒语，会发现有很多的括号

5.1 方法一

括号加数字

示例：

{a white flower :1.5} 调节白花权重为原来1.5倍

{white flower: 0.8} 调节白花权重为 0.8倍

5.2 方法二

套括号

适合于微调

提示词套圆括号（）

每一层圆括号，权重×1.1

比如两层圆括号，提示词权重1.1 *1.1=1.331

提示词套大括号{}

每一层大括号，权重×1.05

提示词套方括号[]

每一层大括号，权重×0.9

经验：权重不能太高，最好小于1.5，否则会导致扭曲

提示词权重分配进阶语法

如混合，迁移，迭代

后面会给大家介绍

6.参数

如果把提示词比作咒语，那么参数是魔杖或者魔导书

采样方法

采样方法具体是什么涉及到模型原理，不必深究，我们这里只需要知道什么时候用什么样的采样方法即可，一般遵循如下原则

（1）在显卡给力，时间充裕的条件下，可以自己尝试比较不同的采样方法

（2）一般在C站下载模型的同时，模型作者会给出他觉得比较好的采样方式，这是作者已经经过大量实验的结论，可以帮助你节约时间

（3）没有作者相关建议的时候

对于二次元图 DPM++ 2M或DPM++ 2M Karras UniPC

对于真实系图 Euler a、DPM++ SDE、DPM++ SDE Karras

同时，一般而言带++的都相对来说不戳

迭代采样步数

理论上采样步数越多画面越清晰，但超过２０步之后，后面的提升不大，增加步数意味着出图时间增长，一般维持在２０到４０之间即可

以下是不同情况下使用哪个步骤编号的一般指南：

（1）如果正在测试新的提示，并希望获得快速结果来调整您的输入，请使用10-15个步骤

（2）当您找到您喜欢的提示时，请将步骤增加到25

（3）如果是有毛皮的动物或有纹理的主题，生成的图像缺少一些细节，尝试将其提高到40

面部修复 ：修复人物的面部，但是非写实风格的人物开启面部修复可能导致面部崩坏。 平铺/分块 ：生成一张可以平铺的图像 高分辨率重绘：使用两个步骤的过程进行生成，以较小的分辨率创建图像，然后在不改变构图的情况下改进其中的细节，选中后会有新的参数，之后专门出一篇介绍

宽度高度 出图分辨率设置最佳的范围应在512至768像素之间

设置的出图分辨率太低，会导致图像不清晰

设置的出图的分辨率过高，一方面显存支撑不了，另外一方面可能会导致图像生成多人情况，

生成批次 ：每次生成图像的组数。 每批数量：每组多少个图像。图像总数是这个值乘以批次数。除 4090 等高级显卡以外通常保持为 1

提示词相关性CFG：较高的数值将提高生成结果与提示的匹配度。 OpenArt上使用的默认CFG是7，这在创造力和生成你想要的东西之间提供了最佳平衡。通常不建议低于5。 CFG量表可以分为不同的范围，每个范围都适合不同的提示类型和目标 CFG 2 -- 6：有创意，但可能太扭曲，没有遵循提示。对于简短的提示来说，可以很有趣和有用 CFG 7-10：推荐用于大多数提示。创造力和引导一代之间的良好平衡 CFG 10-15：当您确定您的提示是详细且非常清晰的，您希望图像是什么样子时 CFG 16-20：除非提示非常详细，否则通常不推荐。可能影响一致性和质量 CFG >20：几乎无法使用

随机种子（Seed）:生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可。