【AIGC】prompt工程从入门到精通--图片生成专题

本文为系列教程【AIGC】prompt工程从入门到精通的子教程。

一、介绍

与文本提示相比，找到最佳的提示词来生成完美的图片并没有那么成熟。这可能是因为创建对象自身的挑战，这些对象基本上是主观的并且往往缺乏良好的准确性度量方法。

本指南涵盖了基本的图像提示技术，并且我们强烈建议您查看本章末尾的优秀资源。

二、大模型作图工具

图片生成工具主要由Midjourney（MJ）、Stable Diffusion（SD）与DALL-E三个主流算法延伸而来，他们的区别可以参考以下两篇文章：
Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourney的区别是什么？
理解DALL·E 2， Stable Diffusion和 Midjourney的工作原理

1、DALL-E 3 重视逻辑

作图资源：官网
基于 GPT 架构，适合大部分日常工作流中，随时进行配图生成的创作。基于 GPT，允许我们以对话的形式去一步步生成我们想要的图像。而基于 GPT 的优秀理解能力，DALL-E 3 能理解复杂的细节对图像进行迭代。

DALL-E 2使用数以百万计的图片数据进行训练，其输出结果更加成熟，非常适合企业使用。当有两个以上的人物出现时，DALL-E 2产生的图像要比Midjourney或Stable Diffusion好得多。

2、Midjourney 重视创意

作图资源：官网
生成的图片极具美感，适合创意专业人士，比如艺术家、设计师等。MJ 由独立研究实验室Midjourney Inc.开发，利用生成对抗网络，架构在 Discord平台，能理解各种不同的艺术风格，不论是超现实主义、还是抽象化画作，都能通过文本提示进行生成。

Midjourney则是一个以其艺术风格闻名的工具。Midjourney使用其Discord机器人来发送以及接收对AI服务器的请求，几乎所有的事情都发生在Discord上。由此产生的图像很少看起来像照片，它似乎更像一幅画。

3、Stable Diffusion 重视控制

作图资源： r/StableDiffusion
适合批量生成相同风格类型的图片，比如淘宝店家的人像模特等。SD 基于潜在扩散模型，通过升噪降噪生成图像，能通过不同的大模型、lora、cn，对生成的图像风格、主体、服饰、动作、深度等做出强有力的控制。

Stable Diffusion 是一个开源的模型，人人都可以使用。它对当代艺术图像有比较好的理解，可以产生充满细节的艺术作品。然而它需要对复杂的prompt进行解释。Stable Diffusion比较适合生成复杂的、有创意的插图。但在创作一般的图像时就显得存在些许不足。

三、图片生成prompt

三大主流模型都是国外的，所以用英文写prompt是必备技能。

1. 风格校准器（Style Modifiers）

通常在rendered in（渲染）后填入需要渲染的风格。常用风格有：

photorealistic: 逼真的
by greg rutkowski: 作者：格雷格·鲁特科斯基
by christopher nolan: 克里斯托弗·诺兰
painting: 绘画
digital painting: 数字绘画
concept art: 概念艺术
octane render: 辛烷渲染
wide lens: 广角镜头
3D render: 3D渲染
cinematic lighting: 电影灯光
trending on ArtStation: ArtStation 上的热门话题
trending on CGSociety: CGSociety 上的趋势
hyper realist: 超现实主义者
photo: 照片
natural light: 自然光
film grain: 胶片颗粒

示例（ DALLE）：

pyramid

A pyramid made of glass, rendered in Unity and tinted red

常用风格：

描述	关键字	描述	关键字
写实主义	Roalisn	野兽主义	Beastialism
印象派	Impressionism	艺术装置	Installations
立体主义	Cubism	高分辨率