2024最新Stable Diffusion【插件篇】:SD提示词智能生成插件教程!

前言

今天我们介绍几款可以自动生成提示词的插件。所谓智能生成提示词,就是我们只需要输入非常少量的关键字,插件就会根据关键词提示信息帮助我们生成一系列关键字或者句子作为提示词。下面来和我一起看看吧。

一. SD智能提示词工具

2. 网易的AI创意工坊SD Web UI界面正向提示词中提供了智能生词功能。

可以根据输入的关键词,一次具备画面性的5组提示词。

随机选择其中一组(比如第三组)智能生成的提示词看一下效果。

虽然网易AI创意工坊SD工具每天只能生成图片20次,但是智能生词功能可以无限使用。

二. SD Web UI扩展插件promptgen

插件地址:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-promptgen

安装完成后,重启SD Web UI。在功能菜单栏多了一个"Promptgen"菜单。

关于插件里面的参数,我们重点关注一下模型参数即可,其他的参数采用默认设置即可。

默认安装的模型有3个。

  • AUTOMATIC/promptgen-lexart:根据从 lexica.art 抓取的提示对 distilgpt2 进行了 100 轮的微调

  • AUTOMATIC/promptgen-majinai-safe:根据从 majinai.art 抓取的安全提示对 distilgpt2 进行了 40 轮的微调。

  • AUTOMATIC/promptgen-majinai-unsafe:针对从 majinai.art 中抓取的不安全提示,对 distilgpt2 进行了 40 轮的微调。

如果我们直接通过扩展插件的安装方式进行安装,可能模型并不会安装到我们的目录下面。在离线状态就无法使用了,我们可以在网站上面下载对应的模型文件到本地,然后上传到插件对应的models目录下。

以promptgen-lexart为例。

模型文件下载地址:https://huggingface.co/AUTOMATIC/promptgen-lexart/tree/main

下载完成后上传到插件对应的模型文件夹下面。

下面我们来体验一下。

输入一个基础关键词:a beautiful girl

选择模型:promptgen-lexart,其他参数我们保持不变。

点击【生成】按钮,最终插件会为我们生成了10组提示词。10组提示词通常对应着不同的风格。

我们挑选其中几组提示词看一下生成图片的效果

第一组提示词:a beautiful girl in the city, hyperrealistic photo, octane render, photo realistic, cinematic, hyperrealism, 8k, highly detailed, high contrast, masterpiece, high quality, vivid, beautiful, trending in artstation, deviantart featured, backlit, smooth, sharp focus, no blur, no dof

第二组提示词:a beautiful girl wearing a red dress by ilya kuvshinov, digital art, detailed face, digital painting, trending on artstation, sharp focus, illustration, art by artgerm and greg rutkowski and magali villeneuve

第三组提示词:a beautiful girl with long white hair and white braids, a beautiful painting by krenz cushart and mucha and makoto shinkai and akihiko yoshida and greg rutkowski and alphonse mucha

第四组提示词:a beautiful girl with a black bob cut, with a black bob cut, white bob cut, and black sweater, in the style of nendoroid

第七组提示词:a beautiful girl with a very big long face, wearing a dress made of white and purple leaves, wearing a dress made of white, wearing a dress made of black, with white embroidered sleeves, made of white embroidered sleeves, full body made of white embroidered sleeves, full shot, digital art, anime style, full body illustration, high quality, highly detailed, hd, dramatic lighting, trending on Artstation, artstationhd, artstationhq, unreal engine, 4k, 8k

从上面我们可以看到,直接使用插件生成的提示词绘制的图片效果都还是相当不错的。

好了,今天的分享就到这里了。对于写提示词烦恼的小伙伴们,今天介绍的工具可以试试哦。

提示词

Stable Diffusion 最强提示词手册

  • Stable Diffusion介绍
  • OpenArt介绍
  • 提示词(Prompt) 工程介绍

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第一章、提示词格式

  • 提问引导
  • 示例
  • 单词的顺序

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有需要的朋友,可以点击下方卡片免费领取!

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第二章、修饰词(Modifiers)

  • Photography/摄影
  • Art Mediums/艺术媒介
  • Artists/艺术家
  • Illustration/插图
  • Emotions/情感
  • Aesthetics/美学

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第三章、 Magic words(咒语)

  • Highly detailed/高细节
  • Professional/专业
  • Vivid Colors/鲜艳的颜色
  • Bokeh/背景虚化
  • Sketch vs Painting/素描 vs 绘画

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第四章、Stable Diffusion参数

  • Resolution/分辨率
  • CFC/提词相关性
  • Step count/步数
  • Seed/种子
  • Sampler/采样
  • 反向提示词(Prompt)

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第5章 img2img(图生图),in/outpainting(扩展/重绘)

  • 将草图转化为专业艺术作品
  • 风格转换
  • lmg2lmg 变体
  • Img2lmg+多个AI问题
  • lmg2lmg 低强度变体
  • 重绘
  • 扩展/裁剪

第6章 重要提示

  • 词语的顺序和词语本身一样重要
  • 不要忘记常规工具
  • 反向提示词(Prompt)

第7章 OpenArt展示

  • 提示词 (Prompt)
  • 案例展示

篇幅有限,这里就不一一展示了,有需要的朋友可以点击下方的卡片进行领取!

在这里插入图片描述

<think>好的,用户需要关于Stable Diffusion提示词使用教程的信息。首先,我需要回忆之前提供的引用内容,看看是否有相关资源。引用[1]提到的是部署教程,引用[2]是关于SD webui的设置和使用,里面可能包含提示词部分。引用[3]主要讲ControlNet插件,可能不直接相关,但训练部分可能有间接联系。 用户可能刚接触Stable Diffusion,需要基础提示词指南,比如结构、语法、权重调整等。根据引用[2],教程里大部分内容来源于该链接,应该详细讲解提示词的使用。需要确认该教程是否涵盖基本元素,如正向和负向提示词,分隔符的使用,权重符号等。 另外,用户可能需要进阶技巧,比如组合使用多个提示词、调整权重、使用特殊符号。可能需要提到逗号分隔、括号调整权重,以及避免冲突的提示词。引用[1]中的教程虽然主要讲部署,但可能包含入门提示词部分,适合新手。 还要考虑用户可能的误区,比如提示词过多或过少,顺序问题,或者语法错误。需要建议用户从简单开始,逐步测试效果。可能还需要推荐其他资源,如提示词手册或社区案例,帮助用户积累经验。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,并正确引用来源。检查是否有遗漏的重要信息,比如负向提示词的重要性,或如何利用模型特性优化提示词。确认提供的链接确实包含相关内容,避免误导用户。</think>以下是关于Stable Diffusion提示词使用教程的详细说明: ### 一、提示词基础原理 1. **正向/负向提示词机制** 通过$正向提示词$描述期望生成的内容(如"masterpiece, best quality"),用$负向提示词$排除不需要的元素(如"blurry, deformed")。这种二元控制机制直接影响扩散模型的采样方向[^2]。 2. **语义权重系统** 使用`(提示词:权重值)`语法调整影响强度,例如`(sunset:1.3)`表示增强权重,`(tree:0.7)`表示减弱影响。权重范围建议在0.5-1.5之间。 ```python # 典型提示词结构示例 positive_prompt = "8k,(detailed eyes:1.2),fantasy landscape,glowing runes" negative_prompt = "(low quality:1.1),text,watermark,extra fingers" ``` ### 二、实用技巧 1. **结构化描述法** 按`主体+细节+风格+画质`的层级组织提示词: ``` 1girl, pink hair, (flowing dress:1.3), cherry blossoms, studio ghibli style, unreal engine 5, octane render ``` 2. **特殊控制符** - `[A|B]`交替融合:`[cyberpunk|steampunk] city` - `AND`多主体组合:`cat AND dog on meadow` - `:`动态权重:`(color intensity:1.2:0.8)`表示从1.2渐变到0.8 3. **模型适配策略** 不同模型需配合特定触发词: - NovelAI系列常用`masterpiece, best quality` - Realistic模型需要`photo-realistic, ultra-detailed` - 动漫模型响应`official art, cel-shading` ### 三、进阶应用 1. **艺术家风格移植** 通过`by [艺术家名]+风格关键词`组合实现风格迁移: ``` portrait of knight, intricate armor, by greg rutkowski and alphonse mucha, art nouveau, gold filigree ``` 2. **跨模态引导** 结合ControlNet插件时,提示词需要与控制图对齐: ``` // 线稿上色案例 正向提示词:vibrant watercolor, (soft shading:1.1) ControlNet设置:lineart_anime预处理器,权重0.8 ``` ### 四、资源推荐 1. 官方文档中的提示词工程章节 2. 《AI绘画提示词手册》收录2000+常用词条 3. Lexica.art网站可搜索数千万条生成案例及对应提示词
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