AI绘画入门教程:Stable Diffusion提示词写法

SD入门教程6个月前更新 wanglu852
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概述
文生图环节,到底要生成一张什么内容的图片,主要是靠提示词,所以提示词的好坏会非常影响画面质量,如果给的过于复杂,那么模型会懵逼,不知道该怎么去画,所以,需要尽量简洁明了的表达你想要画的内容。
当然了,由于A算法的随机性,同样的提示词,也是不太可能能生成同样的画面的,所以,提示词也被称为咒语”,毕竟,有时候会不太灵验…

提示词与反向提示词

“你想要生成的图像是什么样子,就在这里用文字进行详细描述;”
[以下实例配图采用revAnimated大模型+vae-ft-ema-560000-ema-pruned,采样器不一定]

AI绘画入门教程:Stable Diffusion提示词写法

·支持自然语言描述,不一定非得是一个个的单独单词,如:a little girl wearing a white swimsuit is reading at the beach;

AI绘画入门教程:Stable Diffusion提示词写法

 

路·支持中文,但是对中文的支持度很差,所以不建议当前版本用中文,如:一个在海边读书的小女孩,生成图像如下:AI绘画入门教程:Stable Diffusion提示词写法

                                                         读懂了海边和小女孩,但是没有读懂读书:
·除了自然语法外,提示词中最常用的是标签语法,以单词或短语来给AI做提示,比如masterpiece,best
quality,,1dog,1girl,sun,temple in background,等等;
·关键词之间需要用英文逗号,隔开:
·越往前的提示词,权重越高,所以先写关键的画面主体部分;
·大模型并不认识你知道的所有的单词,除了一些常见的提示词所有大模型都支持外,很多提示词在输入之前需要确认大模型是否认识,检测的方式就是,只输入这个提示词,看下生成的图像是否大概正确,如果完全不对,说明这个提示词大模型根本不认识,所以就需要换个模型或者换种描述方式,比如说:葫芦娃兄弟,翻译成英文就是Calabash Brothers,输入之后:

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·颜文字:理论上支持,但是实测效果一般,不如直接使用单词描述,这里不做推荐;
·Emoji::可以理解为emoj是单独训练过的重点提示词,可以很强的改变图像。强烈推荐试试Emoj训,比如说一个在球场的黑人女孩,可以简单的输入:1girl,AI绘画入门教程:Stable Diffusion提示词写法

AI绘画入门教程:Stable Diffusion提示词写法

没有文字数量限制,但是的整体注意力是有限的,所以太长了,后边的关键词基本都会被忽略,所以请尽量简洁的描述你想要的画面;

反向提示词
“也称为负面提示词,你不想画面中出现什么,就在这里填写什么”
使用负面提示词可以筛选掉不需要画面元素、不想要的画风、措误的绘画手法等等。
总的来说可以分为三个方面
1.移除画面中的某些元素,比如说不想让画面中出现猫,就可以在这里填写:ct;
2.修正画面中的主体细节,比如说不想让画面主体的女孩是长发,就可以写:long hair;
3.修正画风,比如说不想生成的图片像草图,就可以写:draft;
PS:如果不希望画面中出现太多成人元素,就可以在负面关键词写nsw这四个字母的意思是not safe for work,

提示词基本写法
在tag里面,越往前的提示词,权重越高,所以原则就是:你需要将你最想要的,写在最前边。
提示词基本有这么几大类:
画面主体:你想要的这幅画主要是讲了什么,就完整的写出来:
画面背景:你想要的画面背景是什么,也需要做一些描述,比如说:mountain in background;
画面质量类:确定画面总体生成质量,比如说:masterpiece,best quality等,但实际影响效果一般,所以不要迷信这一类关键词,这类关键词也不是越多越好:
画风描述类:插画jillustration,草图draft,厚涂impasto等;
画面构图类:全身full body,肖像portrait,面向镜头facing viewer等;
效果器:炫光lensflare,景深效果depthoffield,全局光照global illumination等;
那么,到底是”masterpiece”之类的提示词应该放在前边,还是画面主体放在前边,其实是没有定论的,但个人建议画面主体放在最前边,因为画面到底什么内容,是最应该被充分表达的,而画面质量放在中间靠后的位置即可;

提示词语法

大家在看别人写的提示词的时候,经常看到大括号小括号方括号一大堆,有点看不懂,这里就来解释一下
这些符号分别是什么意思。
权重调整
提示词默认的权重为1,可以通过加括号和冒号加数字的方式调整权重,如(white shirt:1.3),就是将这个提示词的权重提升到1.3倍,在生成图像的过程中,权重越高,AI会越考虑将这个元素生成出来。
还有一些特别的写法:
小括号()
最常见的一种符号,这个用来给提示词增加权重的,权重越高,出现在画面中的概率越大。
小括号一般有两种用法:
1.加一层小括号,代表权重升级为1.1倍,加两层是1.1的平方倍,加三层就是1.1的三次方:
2.加小括号和冒号,直接写权重,如:(white shirt:1.21)
所以(white shirt)等价于(white shirt:1.21),注意,这里的括号和冒号,都需要是英文输入法下的字符(半角字
符)(下同);

大括号{}
给提示词增加权重,加一层为提升为1.05倍:
{white shirt等价于(white shirt:1.05)
{white shirt}等价于(white shirt:1.05*1.05)

中括号[]
给提示词降低权重,加一层为降低为1/1.05倍,也就是降低为0.9523倍:
[white shirt]等价于(white shirt:0.95)
[white shirt]]等价于(white shirt:0.90)

tips:
选择一个词语之后,按住c和上下键,可以快速给这个词语加小括号和权重,上键一次增加0.1权重,下键一次降低0.1权重;
不建议用各种括号嵌套来改写权重,因为用(提示词:权重)的方式,可读性更高;
不建议权重增加到1.5以上,权重过高会导致该提示词对画面产生过大的影响;

单提示词渲染步数控制
—控制画面生成中,某个提示词的渲染步数,实现渲染氛围的把握。
比如说,你想要实现下雨天的感觉,但是又不想正在下雨,那么就得通过这个方法进行拿捏了。
具体写法是:
·[提示词:开始渲染步骤数]比如说[rain:15],假设采样迭代步数(Steps)是30,那么就是从第15步开始渲染,一直渲染到第30步;
·[提示词:开始渲染步骤数:结束渲染步骤数]比如说[rain:1:15],假设采样迭代步数(Steps)是30,那么就是从第1步开始渲染,一直渲染到第15步;
[提示词:结束渲染步骤数]比如说[rain:10],假设采样迭代步数(Steps)是30,那么就是从第1步开始渲染,一直渲染到第10步;
好了,有点绕口,结合下边三张图来理解下:

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第三张图是默认对照图,也就是30步里边每一次渲染都会渲染rāi这个元素,所以雨下的是最大的,而且可以看到空气中的雨丝;
第二张图是从一开始(第一步)就在下雨,一直下到了第15步迭代,后边的15步迭代时没有rai这个元素的,所以最后是没有正在下雨”的,但是地面上仍然有下过雨的痕迹:
第一张图是一开始不知道要下雨,直到第15步才开始知道要渲染ri这个元素,所以有了雨伞元素,也有一点点潮湿感,但是下雨的感觉最弱,因为前边15步已经将整个画面做了基本的定型;
多提示词混合
—控制画面生成中提示词的渲染步数,实现渲染元素的融合。
比说你想画一只狗里狗气的猫,那么本身AI是很难理解狗里狗气”这个事情的,所以你可以让AI前一半时间渲染狗,后一半时间把这只狗渲染成猫,提示词写法就是:[dog:cat:0.5],生成的图像:

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具体其实有两种写法:
1.[提示词1:提示词2:小于1的数字]这种方式是百分比,假设这个数字写了0.2,采样迭代步数(Stps)是30,那么30×0.2,也就是前6步渲染提示词1,后24步渲染提示词2,最后生成的图像会跟提示词2更接近:
2.[提示词1:提示词2:大于1的数字]这种方式是迭代步数,假设这个数字写了10,采样迭代步数(Stps)是30,那么前10步会渲染提示词1,后20步会渲染提示词2,当然这样生成的图像大概率也还是接近提示词2;

多提示词融合
—提示词混合,如果有两个或者两个以上元素需要深度融合,那么可以使用这个技巧。
比如说,你想渲染一个混色发色的小女孩,那么可以用OR的写法这么写:[purple|sliver|green]_hair

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1girl,[purple|sliver|green]_hair

或者用AND的写法这么写:1girl,(purple_hair:0.4)AND(sliver_hair:0.1)AND(green._hair:0.3)

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1girl,(purple_hair:0.4)AND (sliver_hair:0.1)AND (green_hair:0.3)

用这个方法也可以做动物的融合,比如说生成一只长翅膀的龙

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Lora模型引用
有时候大家可能也会看到尖括号<>出现在提示词中,这个一般是用来引入Lora模型的,具体写法是:<lora:模型名称:权重值>,比如说:<lora:blindbox_V1Mix:1>。
需要注意的是,这里并非填写了就可以生效,而是你需要提前下载相应的Lora模型文件,并放置在了stable
diffusion-webui\models\Lora文件夹下,然后再添加才能生效。
正常的使用方法是,先下载并放置好lora模型,然后点击生成按钮旁边这个红色的按钮:

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在展开的面板中选择Lora标签,点击想要使用的Lora模型,如blindbox_V1Mix“,这个Lora相关的提示词会自动填写到提示词输入框中。

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