Stable Diffusion教程怎么写提示词prompt语法格式详解和实战

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怎么画出高质量的AI图像?

不管使用StableDiffusion的文生图或图生图进行AI绘画,都可以用提示词描述相关图像效果,通过尝试不同提示词组合和参数,从而达成更好的AI绘图效果和创意。与其天天在网上找别人的提示词,不如自己学会写好提示词,读懂本篇攻略让你轻松驾驭SD提示词prompt。

目录

1 SD提示词语法格式

2 提示词技巧

3 SD提示词实战

一、SD提示词语法格式

提示词权重(prompt weight)

你在抄别人prompt作业的时候,里面是不是经常有一堆大小括号、冒号和数字,这其实就是在对某个提示词进行加权和降权的操作,从而改变提示词对图像的影响程度。另外提示词的先后顺序,越靠前的提示词影响程度也越大,通常先描述画风,再描述主题,最后是细节的描述。

加权

1 使用小括号“()”,可以对提示词权重提升1.1倍。

例如:“(1 girl)”代表“1 girl”权重提升1.1倍

2 小括号允许叠加多层。

例如:“((1 girl))”代表“1 girl”权重提升1.1*1.1=1.21倍

3 单层小括号加冒号,可以指定权重值。(推荐这种表达更为准确清晰

例如:“(1 girl:1.5)”,指定“1 girl”权重提升1.5倍

4 使用大括号“{}”,提示词权重提升1.05倍,同时也允许叠加多层“{{}}”,但只有小括号才能指定权重值。

降权

1 使用中括号“[]”,可以对提示词权重除以1.1,降低0.9权重。

2 支持多层嵌套,但不支持指定权重中。

例如:“[[1 girl]]”,代表“1 girl”权重÷1.1÷1.1

快捷键操作

选中提示词,使用【ctrl】+↑ 或 ↓ ,能够给某个提示词快速加权和降权。

提示词混合语法格式

用“AND”或“|” 可以把两个提示词连接起来使用,表示的逻辑是这两个元素会交替出现,达成融合的效果。

例如:“yellow hair | green hair” 或 “yellow hair AND green hair” 画出黄色和绿色头发渐变效果,SD在处理的时候对黄色和绿色头发循环交替绘画。

渐变语法

1 “[from:to:when]”

例如:“[yellow:green:0.6]hair”,表示60%步骤先画黄色,后40%步骤画的绿色头发,黄渐变绿色。

2 “[to:when]”

例如:“[yellow:0.3]hair”,表示70%步骤不画,后30%步画黄色头发。

3 “[from::when]”

例如:“[yellow::0.3]hair”,表示70%步骤画黄色头发,后30%步骤不画。

*注意:当when <1时,表示迭代步骤的百分比,when>1时,表示具体迭代步数。

二、SD提示词技巧

正向提示词常用框架

很多提示词又臭又长,其实无非以下这个公式来写,你也可以轻松驾驭。

质量起手通用提示词best quality,masterpiece,
风格绘画风格和构图style of Pixar,

主体| 人物、物体描述| 1girl,full body
场景| 环境、点缀等| park
其他细节| 视角、光线、lora插件等| hair mercerizing

*注意:触发某些lora需要加上必要的触发词。

关注公众号,私信“提示词”,获取提示词词库和风格库资源。

负向提示词

用来描述不需要出现的特征和元素的提示词,比如:“nsfw”成人内容。

通用负面起手提示词:

nsfw,lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra
digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg
artifacts, signature, watermark, username, blurry

提示词打包(Embedding)

有时候为避免AI出图质量和出现重影、多手多脚等问题,负面提示词会越写越多,而且针对不同的模型有针对的负面提示词还会不同,通常下载一些别人分享的embedding来对这些词打包,用少量的词替代一堆负面词。

常用的Embedding如下:

下载地址:https://civitai.com/models

安装目录:…\novelai-webui-aki-v3\embeddings

使用方法:提示词里用哪个点击哪个embeddings即可。

保存常用提示词

你还可以把常用的提示词保存在本地文件里,只需要下拉选择,就可以直接出图。

添加操作如下:

再次编辑内容:

提示词常用插件

帮助写提示词的插件有很多很多,常用插件推荐2个:(需要插件的小伙伴可到文末扫码找我拿!)

sd-webui-oldsix-prompt

地址:https://github.com/thisjam/sd-webui-oldsix-prompt.git

sd-webui-prompt-all-in-one

地址:https://gitcode.net/ranting8323/sd-webui-prompt-all-in-one

三、SD提示词实战

用今天学到的内容做几个练习吧!

1 画一个女孩黄绿色头发

提示词:“(highly detailed),1girl,yellow hair AND green hair”

参数设置:Steps: 20, Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Size: 512x768, Model hash:
7f16bbcd80, Model: dreamshaper_4BakedVae, Clip skip: 2, Version: v1.8.0

2 黄色和绿色头发比例 2:1

提示词:“(highly detailed),1girl,2yellow hair AND 1green hair”

参数:Steps: 20, Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Seed: 1523438208, Size: 512x768,
Model hash: 7f16bbcd80, Model: dreamshaper_4BakedVae, Clip skip: 2, Version:
v1.8.0

320%步骤**** 先画黄色,再画绿色****

提示词:“(highly detailed),1girl,[yellow:green:0.2] hair”

参数:Steps: 20, Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Seed: 1523438208, Size: 512x768,
Model hash: 7f16bbcd80, Model: dreamshaper_4BakedVae, Clip skip: 2, Version:
v1.8.0

4 画一个 星空女孩

提示词:

best quality,realistic,best quality,masterpiece,front
view,cinematic,1girl,upper body,solo,stars in the eyes,messy floating
hair,colored inner hair,Starry sky adorns hair,depth of field,

Negative prompt: nsfw,logo,text,BadDream,badhandv4
easynegative,FastNegativeV2,negative_hand-neg,ng_deepnegative_v1_75t,

参数:Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7.5, Seed: 1174731701,
Size: 512x768, Model hash: 7f16bbcd80, Model: dreamshaper_4BakedVae, Denoising
strength: 0.2, Clip skip: 2, Hires upscale: 2, Hires upscaler: 4x-UltraSharp,
Version: v1.8.0

****
AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

scaler: 4x-UltraSharp,
Version: v1.8.0

****
AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本

在这里插入图片描述

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,一步步带你入坑stable diffusion,科学有趣才能更方便的学习下去。

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3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。

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4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

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5.SD从0到落地实战演练

在这里插入图片描述

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好,需要的点击下方插件,即可前往免费领取!

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

<think>首先,用户的问题是:“我想了解提示词prompt语法格式详细信息请问prompt语法格式详解AI生成内容提示词格式说明”。用户想了解提示词Prompt)的语法格式的详细信息,特别是关于AI生成内容提示词格式。我需要参考提供的引用内容。这些引用涉及AI提示词的设计、优化方案、StableDiffusion中的提示词语法,以及优质AI提示词模板。-**引用[1]**:讨论了AI提示词的设计,强调清晰明确、结构合理、灵活可变的特点。示例包括提供上下文、控制输出类型等。-**引用[2]**:关于StableDiffusion提示词语法格式,包括使用文生图或图生图时的提示词组合参数。-**引用[3]**:提供了一个优质AI提示词模板的格式,包括角色、简介、技能、目标、规则、工作流初始化等部分。-**引用[4]**:与引用[2]类似,但更侧重于AIGC技术的未来前景,提示词部分较少。用户的问题集中在“语法格式”上,所以我应该从这些引用中提取相关信息,特别是引用[2][3],因为它们直接涉及提示词格式。系统指令要求:-所有行内数学表达式使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。-用户可见层:回答结构清晰,逐步解决问题,保证真实可靠。用户问题中没有数学内容,所以可能不需要数学表达式。但我必须确保如果有数学相关内容,就使用正确的格式。结构我的回答:1.**引言**:简要介绍提示词语法格式的重要性。2.**详细解释语法格式**:-基于引用[3],讨论模板格式:Role,Profile,Skill,Goal,Rules,Workflow,Initialization。-基于引用[2],讨论StableDiffusion中的提示词语法,如使用关键词、权重、参数等。-结合引用[1],强调清晰、结构化的设计。3.**示例**:提供一个或多个示例来展示格式。4.**总结**:强调最佳实践。5.**生成相关问题**:在最后添加相关问题部分。确保回答真实可靠:基于提供的引用内容,不要添加虚构信息。如果引用内容不足,我可以推断,但优先使用引用。引用标识:在回答中,当引用具体内容时,添加[^1],[^2],[^3],[^4]。例如,提到模板时引用[^3],提到StableDiffusion时引用[^2]。最终输出格式:-回答部分用中文。-末尾有“§§相关问题§§”部分列出相关问题。相关问题生成:基于用户问题,生成相关问题如:1.如何优化提示词以提高AI响应质量?2.在StableDiffusion中,提示词的权重如何设置?3.有哪些常见的提示词设计错误?现在,组织回答内容。</think>### 提示词Prompt语法格式详解 提示词Prompt)是用户与AI系统交互的核心指令,其语法格式直接影响AI生成内容的质量准确性。一个结构良好的提示词应清晰、具体、结构化,以引导AI高效完成任务。以下我将基于最佳实践相关引用,详细解释提示词语法格式,包括通用模板特定场景(如Stable Diffusion)的应用。内容参考了多个权威来源,确保真实可靠。 #### 1. **通用提示词语法格式** 在大多数AI工具(如ChatGPT、文心一言等)中,提示词通常采用结构化模板,以明确定义角色、目标、规则等元素。这种格式源自系统化设计,能减少歧义并提升响应质量[^1]。核心语法元素包括: - **Role(角色)**:定义AI扮演的角色,作为一级标题。例如,在编程任务中设置为“资深Python程序员”,在创意作中设置为“小说家”。这帮助AI理解上下文边界。 - **Profile(简介)**:二级标题,描述角色背景、技能版本信息。格式通常包括: - Author:提示词作者(可选,用于版权保护)。 - Version:版本号(如1.0),便于迭代。 - Language:语言设置(如中文)。 - Description:简要概述角色设定技能。 - **Skill(技能)**:列出角色具备的具体能力,以分点形式描述。例如: 1. 精通Python算法优化。 2. 擅长生成带注释的代码。 3. 能处理异常调试。 - **Goal(目标)**:明确此次任务的具体目的。例如,“生成一个快速排序算法,性能极致”。 - **Rules(规则)**:定义输出必须遵守的约束,分点列出。例如: 1. 代码必须使用Python 3.8语法。 2. 输出包括示例输入输出。 3. 避免使用第三方库。 - **Workflow(工作流)**:描述交互步骤,指导用户如何提供输入AI如何响应。例如: 1. 用户指定格式:“形式:[诗歌类型], 主题:[主题]”。 2. AI基于主题生成完整诗歌,包括题目诗句。 - **Initialization(初始化)**:设置初始行为,确保AI严格遵守规则语言设置。例如:“作为<Role>,严格遵守<Rules>,使用默认<Language>生成内容。” **示例模板**: ``` # Role: 资深Python程序员 ## Profile - Author: 未知 - Version: 1.0 - Language: 中文 - Description: 擅长编高效排序算法,并提供代码注释。 ### Skill 1. 优化代码性能。 2. 添加详细注释。 3. 生成测试用例。 ## Goal 编一个快速排序算法,性能极致。 ## Rules 1. 使用Python原生语法。 2. 输出包括代码、注释、输入示例输出示例。 ## Workflow 1. 用户提供输入数据格式。 2. AI生成排序代码并测试。 ## Initialization 作为资深Python程序员,严格遵守规则,用中文输出完整代码。 ``` 此模板确保AI输出结构化可复用,适用于代码生成、作等场景[^3]。 #### 2. **Stable Diffusion中的提示词语法格式** 在AI绘画工具如Stable Diffusion中,提示词语法更侧重关键词组合参数控制,用于引导图像生成[^2]。核心格式包括: - **关键词层级**:提示词通常由逗号分隔的关键词序列组成,优先级从高到低排列。例如,“a beautiful landscape, mountains, sunset, vibrant colors”表示先强调景观,再细节。 - **权重控制**:使用`(keyword:weight)`语法调整关键词影响力,权重值越高,该元素越突出。例如: - `(sunset:1.5)` 让日落效果更明显。 - `(mountains:0.8)` 降低山景优先级。 - **负面提示(Negative Prompt)**:用`[negative: keyword]`排除不想要的元素。例如,`[negative: blurry, deformed]` 避免模糊或畸变图像。 - **参数集成**:提示词可结合工具参数,如`--steps 50`(迭代步数)或`--seed 123`(随机种子),直接在提示词中指定。 - **结构化分组**:复杂提示使用括号分组,例如`(a cat playing with (a ball: red))`,确保逻辑清晰。 **示例**: ``` 正向提示词:a futuristic cityscape, neon lights, (cyberpunk style:1.2), detailed buildings, night time 负面提示:[negative: people, blur] 参数:--cfg_scale 7 --steps 30 ``` 此格式通过灵活组合关键词权重,优化图像生成质量[^2][^4]。 #### 3. **语法格式的最佳实践** - **清晰明确**:避免模糊指令(如“帮我代码”),改用具体描述(如“用Python快速排序算法,提供输入[2,4,6,8]输出”)[^1]。 - **结构化设计**:使用标题分点(如上述模板),提升可读性AI解析效率。 - **灵活调整**:根据任务需求动态修改元素(如增加规则或权重),实现多样化输出。 - **上下文补充**:在提示词中嵌入必要信息(如错误日志或数据样本),减少AI误解。 通过遵循这些格式,用户能显著提升AI工具的沟通效率,例如在Stable Diffusion中生成高质量图像,或在编程任务中减少返工[^1][^3]。
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