【SD教程】提示词

朋友,可以转载,但请注明出处,谢谢!http://blog.csdn.net/jiangjunshow

提示词用于描述想要的画面,也就是想生成什么就写什么。

举个例子,如果想要绘制一个荷花场景,可以用以下文字进行描述:"在广阔的湖面,波光粼粼,有无数的荷叶,有的是浅绿色,有的是深绿色,真是太美了。"

SD内核只支持英文输入,不过,汉化界面上提供了将中文翻译为英文的功能。

在编辑框"请输入新关键词"里输入中文后,按Enter回车键即可翻译为英文,注意系统会在最后一个单词后面自动添加一个英文逗号:"In the vast lake, sparkling, there are countless lotus leaves, some light green, some dark green, it is really beautiful,"用这段提示词生成的图像如下图所示。

在大多数情况下,我们并不需要写很长的段落,只需要关键词即可,也不需要过于注重语法。例如,我们将之前的那段话提炼为"荷叶,绿色,湖面",生成的图像效果也相差无几,如下图所示。

SD扩散模型是通过对无数个文本和对应图像的训练而得到的。在AI绘画中,提示词中的单词和短语被分解成更小的部分,称为Token,即文本标记。这些Token与扩散模型中的训练数据进行比较,并用于生成图像。因此,AI绘画对文字的格式、语法和翻译精确度的要求并不高,它主要通过识别扩散模型中的文本标记来进行取样,而这些文本标记分散在模型的各个位置,因此并不具备连贯性。

除了写提示词外,我们还可以写反向词,使用反向词可以避免出现某些元素,也就是不想生成什么就写什么。以上面的图像为例,如果设置反向词为荷花(lotus),那么生成的图像将不会出现荷花,如下图所示。

写提示词有什么技巧?

(1)内容要详细,尽可能表达出需要的细节。

(2)含糊的提示词会使SD更具自由度(更多的自我放飞),生成的结果更具随机性。

(3)提示词表述明确,则会生成相对稳定的作品。

举例来说,我们输入提示词"Flying fish,"(飞翔的鱼),生成的图像效果如图所示。

提示词中的关键词较少,随机性就强,结果不可控。如果我们输入以下提示词:I flying fish, red wings, on the grassland, white clouds, sunset, vista,。对应的中文为:1条飞鱼,红翅膀,草原上,白云,夕阳,远景。这组提示词生成图像的效果就比较明确,如图所示。

(4)使用高画质、具有艺术性的提示词,能提高画面质量。

举例来说,如果我们输入以下提示词:best quality, professional photography, masterpiece, intricate details, 1 beautiful girl, tea, Chinese, slim, shoulder-length hair, qipao, tea garden, studio lighting, depth of field,。对应的中文为:最好的质量,专业摄影,杰作,复杂的细节,1个美丽的女孩,茶,中国,修身,齐肩长发,旗袍,茶园,工作室照明,景深。

在提示词中,我们加入了"最好的质量,专业摄影,杰作,复杂的细节,工作室照明,景深"等描述词,能够提升画面的艺术效果。

AI绘画的出现大大降低了绘画的门槛,但要创作出优秀的作品就需要很高的提示词写作能力。而且提示词写作能力是一项不过时的技能,因为不管技术如何发展,SD的版本如何升级,提示词的精准描述总是被需要的,因为你必须要把你脑中想要的画面用语言精准表述出来,除非脑机接口普及了,否则我们就不得不写好提示词。下一篇文章我教大家如何写好提示词!

点赞,收藏,关注,分享,谢谢!!!

总目录

上一篇:如何选择合适的模型

下一篇:如何写好提示词(编写中)

相关推荐
腾讯云大数据几秒前
本体立骨架,语义供刻度——DataBuddy对企业AI语义架构的一次完整回答
大数据·人工智能·架构·云计算·腾讯云
武汉星际互动4 分钟前
从“一件事”到“一类事”,政务服务改革的“下一站”在哪里?
大数据·人工智能·政务
朝朝辞暮i7 分钟前
VLA 系统学习第 20 课——Diffusion Policy 为什么要先给动作加噪,再学习把噪声去掉?
人工智能·python·深度学习·transformer·vla
七夜zippoe8 分钟前
Agent 权限边界:别让 AI 误删你的生产库(安全设计)
数据库·人工智能·安全·ai·权限边界·安全设计
田里的水稻9 分钟前
RL_强化学习概述---具身机器人
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
朝朝辞暮i10 分钟前
第一部分:ACT 阶段总结——从 Behavior Cloning 到完整的 Transformer Action Policy
人工智能·pytorch·深度学习·transformer·vla
Allen_LVyingbo13 分钟前
生命过程的分子语言:AI 解析范式与场景应用全景研究(上)
大数据·人工智能·知识图谱·健康医疗·数据库开发·数据库架构
KKKlucifer15 分钟前
国内数据分类分级平台的路线分化与落地边界
大数据·人工智能·分类
Joecien16 分钟前
大模型做分类的第三条路:百炼决策模型实测,46ms 一次前向出概率,阈值标定是接入前提
人工智能·分类·数据挖掘
用户71969759335819 分钟前
YOLO-World 精读:慢的不是检测器,是文本编码器
人工智能