之前的文章介绍了提示词的基础用法和进阶用法，东西很多很复杂，那么非程序员相关行业的人员，对字符不敏感怎么办？
没关系，今天我来介绍几款提示词插件，可以大大提升 Stable Diffusion 的使用效率。
插件安装方法
因为有很多人都是刚刚接触 Stable Diffusion ，咱们先来了解一下 Stable Diffusion 插件的安装方法。
插件安装的本质其实是将网络上的大佬已经写好的工具，进行使用的过程。
加载这个插件的方式，是通过文件夹读取的方式进行加载，文件夹的位置是根目录下的
extensions 文件夹。
因此最粗暴的方式是将插件文件夹，直接下载到 extensions 文件夹下面。
git下载
首先找到插件的 git 仓库，在仓库中，找到项目的 git 地址。
在 extensions 文件夹下，右键打开 PowerShell 窗口，输入 git clone + 刚才复制的项目地址，等待下载。
下载完成之后,在 webUI 中，找到扩展-已安装，选择“应用更改并重启”。
zip下载
在 git 仓库中，找到 zip 下载选项，下载程序压缩包。
然后解压到 extensions 文件夹中
在 webUI 中，找到扩展-已安装，选择“应用更改并重启”。
此外还有更方便的下载方式，秋葉大佬的 webUI 启动器中，可以进行插件的安装、更新、卸载。
在 webUI 中，可以根据项目地址，直接下载。
在官方下载库直接搜索下载。
而这些只是提供了插件的下载和管理工具，实际上的结果还是下载插件项目到 extensions 文件夹中。
卸载插件也很简单，到 extensions 文件夹下，删除插件目录即可。
One Button Prompt
项目地址：https://github.com/Airjen/OneButtonPrompt
这个插件只需要简单输入一个主题，就能够轻松生成不同风格类型的图片。
它能够自动丰富你的关键词，打开大脑的束缚。
如何使用
首先在 文生图-脚本 中，找到 One Button Prompt
之后 One Button Preset 中，选择 Customen。
然后就是各种选项的选择，这里我们使用随机的人像来进行讲解。
首先在 Subject Types （主题类型）中，选择“人形”
选择 Artists （艺术类型）为“日漫”
选择 Type of humanoids （人类类型）为“普通人类”
选择 gender （性别）为“女”
选择 type of image （图片类型）为“动漫主视觉图/海报”
之后输入主体提示词：1gril,driving car,white hair（一个女孩，正在开车，白头发）；
服装提示词留空，并打开 Smart subject （智能主题）选项
之后的四个选项是：提示词（前置），提示词（后置），覆盖图片类型和需要排除的物体（类似于反向提示词），我是如下填写的。
提示词基本填写的都是画质提升类的，图片类型和排除物体提示词没有填。
出图效果
可以看到通过这个插件可以生成各种你想象不到的图片，在根据图片提示词激发自己的灵感，进行创作。
sd-dynamic-prompts
项目地址: https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts
这个插件可以允许你使用特殊的语法，动态组合提示词来尽可能多的发现不同提示词组合下的出图效果。
使用方法-组合提示词
插件安装完成之后，可以看到 SD 首页多了一个 Dynamic Prompts 的标签，打开之后发现默认状态就是启用的。
之后勾选组合生成，最多生成数设置为 0 ，表示所有组合都生成一次，设置为 1 表示从所有组合中，随机抽取一种组合，进行生成。
下面的批次数，表示每种组合出图的数量。
然后我们使用 Dynamic Prompts 的动态提示词语法来进行提示词编写，例如a {car | train} in {sea | street | outer space}，通过大括号加分隔符，表示一辆汽车或者一列火车，在大海、街道、外太空的图片。
出图效果
可以看到根据不同提示词的 6 种不同组合，生成了需要的 6 张图片。
使用方法-丰富提示词
sd-dynamic-prompts 同样可以自动添加提示词，选择插件标签中的“魔法提示词”，
勾选“魔法提示词”，“最大提示词数量”用来设置生成提示词的长度，这里咱们设置为 70 ；“魔法提示词创意”用来设置需要加入多少比例的 AI 创意，这里设置为
1 。
出图效果
可以看到，在提示词中，填写的是 a car in ocean，但是出图的提示词新增了很多 AI 添加的提示词。
创意枯竭的时候，超级好用。
prompt-all-in-one
项目地址：https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one
prompt-all-in-one 这个插件基本实现了所有提示词的简易操作。
如何使用
如上图所示，红色框中是插件的菜单栏，从左到右依次是“语言”，“设置”，“历史记录”，“收藏列表”，“一键翻译”，“复制”，“删除”，“使用 GTP
生成提示词”。
绿色框中是插件预置的提示词，可以进行勾选进入提示词框中。包括了人物、服装、视角、光线、环境等等，非常丰富 。
在我输入关键词之后，可以看到图中框选的位置，出现了安装关键词显示的单独标签，在这里可以更方便的对关键词进行修改、移动、删除 。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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