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标题: 【SD教程】超详细AI绘画提示词语法讲解！ [打印本页]
作者: 金歌    时间: 2025-3-11 14:44
标题: 【SD教程】超详细AI绘画提示词语法讲解！
AI绘画提示词怎样写？对于入门的小伙伴来说这是一个大题目，提示词写的好，才气有高质量的作品，那今天极客菌给各人详细讲解一下，建议点赞收藏！
一、SD提示词底子
AI绘画提示词基本规则
1、提示词（prompt）由多个词缀构成。
提示词分为正向提示词（positive prompt）和反向提示词（negative prompt），用来告诉AI哪些需要，哪些不需要。

2、词缀的权重默认值都是1，从左到右依次减弱，权重会影响画面生成结果。
好比景色Tag在前，人物就会小：

相反的人物提示词在前景物在后人物会变大或半身：

选择准确的顺序、语法来利用提示词，将更好、更快、更有效率地显现所想所愿的画面。
所以SD提示词撰写的大体逻辑是如许的：
首先我们要包管画面中质量，因此在最前面的永远是强调画面质量的提示词，之后我们要思量我们的画面风格，你想要什么画风，接着就是我们画面需要体现的主要元素，最后是增加的细节。
如果想明确某主体，应当使其生成步骤向前，生成步骤数加大，词缀排序向前，权重进步：
画面质量 → 主要元素 → 细节
如果想明确风格，则风格词缀应当优于内容词缀：
画面质量 → 风格 → 元素 → 细节
举例：一串长的提示词可以拆分为如下：
· 画面质量：
best quality,masterpiece,HDR,UHD,8K,best quality,oil_painting,
· 主要元素：
princess,oval face,dancing,smile,bright pupils,
· 细节：
Movie light, elves, floating light points, dreams, magic
· 画风lora：
假如有的话写在这里

best quality,masterpiece,HDR,UHD,8K,best quality,((oil_painting)),
princess,oval face,dancing,bright pupils,twintails,smile,
Movie light,elves,floating light points,dreams,magic,panoramic,grand
scenes,(Bokeh:1.4),
3、AI 会依照概率来选择性执行提示词。
如提示词之间有冲突，AI 会根据权重确定的概率来随机选择执行哪个提示词。
生成图片的巨细会影响 Prompt 的结果，图片越大需要的 Prompt 越多，不然 Prompt 会相互污染。
4、Prompt 支持利用 emoji，可通过添加 emoji 图来达到结果。


AI认知的提示词撰写基本语法
1、提示词与提示词之间用英文逗号分隔，同时词之间要用空格隔开。
各人在撰写提示词的时间一定要注意，用英文输入法
例如：1girl, long hair, smile
主要元素+细节

2、提示词之间是可以换行的
我们可以利用这一特性让提示词看起来更清楚，但换行时记得加上逗号如许AI才知道你换行了。
例如：画面质量+主要元素+细节
best quality, masterpiece,
1girl,
long hair, smile,

3、每个提示词默认权重为1，越靠前权重越高。

Girl, books, library,

library, books, Girl,

books, library, Girl,
4、提示词词数量并不是越多越好
假如你想可控生图提示词数量控制在75个单词以内，关键词超过这个数量对整体画面影响比较少了，但可以增加一些点缀要素。
例如：这个是75个词的提示词
((ultra-detailed)), ((illustration)),((solo)),((((a girl)))),(beautiful
detailed girl),(((cheongsam))),((((((arms_behind_back)))))) ,red
eyes,((((beautiful detailed eyes)))),white hair,spring festival,(((chinese new
year))),(((snow))),((lunar new year)),firecracker,Temple Fair,(detailed
fireworks), (firecracker),((the best building)),(((best shadow))),many
people,(Flying snowflakes)，
超细节，插图，独奏，一个女孩，美丽的细节女孩，春装，手臂，红眼睛，美丽的详细眼睛，白发，春节，中国新年，雪，农历新年，爆竹，庙会，详细的烟花，爆竹，最好的修建，最好的阴影，很多人，雪花飞溅

将提示词增加到100+个，注意我们在后面加上了一些无关紧急的词意图干扰AI
((ultra-detailed)), ((illustration)),((solo)),((((a girl)))),(beautiful
detailed girl),(((cheongsam))),((((((arms_behind_back)))))) ,red
eyes,((((beautiful detailed eyes)))),white hair,spring festival,(((chinese new
year))),(((snow))),((lunar new year)),firecracker,Temple Fair,(detailed
fireworks), (firecracker),((the best building)),(((best shadow))),many
people,(Flying snowflakes)，
ocean,beach,lake,starry_sky,park,Trapeze,city,cityscape,downtown,Tokyo_Tower,snowy
mountain,cliff,claw pose,Swinging,long
hair,blouse,collared_shirt,sailor_shirt,t-shirt,
超细节，插图，独奏，一个女孩，美丽的细节女孩，春装，手臂s_behind_back，红眼睛，美丽的详细眼睛，白发，春节，中国新年，雪，农历新年，爆竹，庙会，详细的烟花，爆竹，最好的修建，最好的阴影，很多人，雪花飞溅
海洋，海滩，湖泊，星空，公园，吊架，城市，城市景观，市中心，东京，雪山，悬崖，爪式，摇晃，长发，衬衫，领衬衫，水手衬衫，t恤，

二、提示词符号解析
小括号、中括号、大括号
小括号、中括号、大括号的含义：微调关键词权重
1、小括号 ( )
一个小括号增加1.1倍权重，最多套三层小括号也就是1.331倍权重
各人可以观察下面的图片，我不断用小括号强调黄色花朵的权重


Garden,
red flower,
blue flower,
yellow flower,
Garden,
red flower,
blue flower,
(yellow flower)


Garden,
red flower,
blue flower,
((yellow flower))
Garden,
red flower,
blue flower,
(((yellow flower)))
2、大括号 { }
大括号也是增加权重的，但相比小括号更稍微，是增加1.05倍，三层大括号权重为1.15倍
3、中括号 [ ]
这个是减小权重值的，它会把权重变为原来的0.9倍，三层就是0.729倍
案例：同样是花园利用中括号减重红色花朵：

best quality, masterpiece,
Garden, red flower, blue flower, yellow flower

best quality, masterpiece,
Garden,[[[ red flower]]], blue flower, yellow flower
4、自界说权重
自界说权重只可利用小括号控制，格式为(x:0.5)
0.5为权重值，权重取值范围 0.4-1.6，权重太小容易被忽视，太大容易拟合图像出错
案例：利用自界说权重蓝色花朵对比：

best quality, masterpiece,
Garden, red flower,
(blue flower:0.4), yellow flower

best quality, masterpiece,
Garden, red flower,
(blue flower:1.6), yellow flower
5、利用尖括号 <>调用lora
lora简单来说就是风格化模型，可以生成我们想要的特定风格大概人物。

我们可以在提示词中利用 lora:lora名称：权重来调用lora
例如：

样例：利用lora让图片特定风格

利用lora前

利用lora后
样例：你可以通过权重来调解lora对画面的影响（0.1-1）

best quality, masterpiece,
Garden, red flower, blue flower, yellow flower
lora:万能插画-超强故事感-99二创艺术\_v1.0:0.5

best quality, masterpiece,
Garden, red flower, blue flower, yellow flower
lora:万能插画-超强故事感-99二创艺术\_v1.0:0.3
6、利用下划线和and毗连提示词
下划线_起到毗连的作用，让词与词更紧密毗连到一起/防止歧义。
例如我想让AI生成一个咖啡蛋糕，假如不加下划线它很大概明白不了会出现单独的咖啡喝蛋糕，但是加了下划线后它就明白的更好了。

masterpiece,best quality,
coffee cake,

masterpiece,best quality,
coffee_cake,
AND：将多个词缀聚合在一个提示词顺序位置中，其初始权重一致
例如我们可以用这个技巧生成多色的头发

best quality, masterpiece,
a girl,
green hair:1.3 and red hari:1.5 and yellow hair:1.2
三、提示词进阶语法
1、控制提示词的生效时间
[提示词:0-1数值]：意思是采样值达到X（数值）以后才开始计算这个提示词的采样
例如：

Forests, trees,weeds, [flowers:0.7], 采样值达到70%以后才开始计算花的采样
[提示词::0-1数值]：意思是一开始参加采样的词整体到X（数值）以后退出采样
例如：

Forests, trees,weeds, [flowers::0.7] ,花一开始参加采样整体到70%以后退出采样
[提示词1:提示词2:0-1数值]：前X（数值）采样提示词1后1-X采样提示词2
例如：

best quality, masterpiece,forest, [stone:flower:0.7],前70%石头采样生效，后30%花朵采样生效

best quality, masterpiece,forest, [flower:stone:0.7],反过来前面花先采样后面采样石头
2、交替采样
交替采样的写法：[提示词1|提示词2]
例如：1girl, [red|blue]hair,(括号外加词缀意味着两个颜色的共享元素），一步红头发，一步蓝头发如许不断循环

1girl, [red|blue]hair,
假如不加词缀：[cow | horse] 可以生成牛和马的混淆体

[cow | horse]
举例：[bird|airplane] in sky 天空中一只飞机鸟

[bird|airplane] in sky
四、提示词插件推荐
1、One Button Prompt
只需一个主题生成一系列差异风格范例图片，主动丰富关键词
安装方法：在线安装大概下载后拖到\Extensions\ 文件夹中
https://github.com/Airjen/OneButtonPrompt

利用方法：
在框框内填写提示词然后直接生成


一个白头发女孩拓展生成结果

一个白头发女孩拓展生成结果
2、sd-dynamic-prompts
动态提示词插件方便生成组合式图片
安装方法：跟上面的一样
https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts
利用方法：
勾选启用

**最大生成数：**0就是全部的方式都生成一次
**组合批次：**就是每一个范例生成几张
主动批次组合生成
开启动态提示词插件后可以利用全新语法进行提示词搭配：
A {boy | girl} in {school | street | forest},
上面这串语法的意思是：生成一个老师大概学生分别在学校、街道和森林的6种组合：

生成组合的结果
丰富提示词功能

打开邪术提示词功能可以丰富提示词，例如我们输入一个提示词：a girl 长度就是词的数量创意越高AI发挥的越多
推荐利用模型：succinctly/text2image-prompt-generator
这是一个在简便/中途提示数据集上微调的 GPT-2 模型，其中包含用户在一个月内向 Midjourney 文本到图像服务发出的 250k
文本提示。有关怎样抓取此数据集的更多详细信息，请参阅中途用户提示和生成的图像 （250k）。
该提示生成器可用于主动完成任何文本到图像模型的提示（包括 DALL·E家属）。
强力推荐，各种扩展都好用，词穷抽卡必备。
AUTOMATIC/promptgen-lexart
这个模型是从 lexica.art 艺术网站上 进行训练的抓取的134819提示微调了 100 个
epoch，这个模型适合艺术风格画的邪术扩展，推荐画艺术风格提示词邪术扩展。
Gustavosta/MagicPrompt-Stable-Diffusion
邪术提示词第一个模型，这是 MagicPrompt 系列模型中的一个模型，这些模型是 GPT-2 模型，旨在生成用于成像 AI 的提示文本。该模型经过
150，000 个步骤和一组约莫 80，000
个数据进行训练，这些数据从图像查找器中过滤并提取出来，以实现稳固扩散：“Lexica.art”。提取数据有点困难，由于搜刮引擎仍然没有公共API，这个特殊通用、实用，适用各种场景提示词扩展，结果卓越。
模型安装：
注意：需要科学上网 ，第一次利用模型会主动下载需要等候一下，并且关闭启动器的国内Pipy镜像、Git镜像、链接等。否则下载失败，会报错误：Error
while generating prompt: ‘NoneType’ object cannot be interpreted as an
integer。

动态提示词结果

A girl拓展为：a girl, read book, wearing green balenciaga top, anime style,
artstation, muted colors, cool colors, by Ashley Wood. --ar 2:3 --stop 80
–uplight
3、Prompt-all-in-one
插件功能：
（1）一键翻译提示词、中文直接生成英文提示词。
（2）直接调用预设好的提示词、便捷添加提示词权重
（3）其它按钮功能讲解。
（4）和ChatGPT对接。
插件安装地址：
https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one

4、oldsix-prompt
插件功能：
（1）预设丰富的起手式和提示词
（2）可以随机生成提示词的预设

针对各位AIGC初学者，这里列举了一条完备的学习筹划，感兴趣的可以阅读看看，盼望对你的学习之路有所资助，废话不多说，进入正题：

目的应该是如许的：
第一阶段（30天）：AI-GPT从入门到深度应用

该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让各人对GPT有一个简单的认识，同时知道为什么要学习GPT利用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。
-----------

第二阶段（30天）：AI-绘画进阶实战

该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过相识AI绘画界说与概述 ，AI绘画的应用范畴 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的利用方法，还有AI绘画插件和模板的利用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。

第三阶段（30天）：AI-视频高段位

恭喜你，假如学到这里，你基本可以找到一份AIGC副业相干的工作，好比电商运营、原画设计、美工、安全分析等岗位；假如新媒体运营学的好，还可以从各大自媒体平台劳绩平台兼职收益。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

第四阶段（20天）：AI-虚拟数字人课程


第五阶段（45天以上）：AIGC-多渠道变现课程

该阶段是项目演练阶段，各人通过利用之前学习过的AIGC底子知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能资助各人在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。
-----------

学习是一个过程，只要学习就会有寻衅。天道酬勤，你越积极，就会成为越优秀的自己。
假如你能在15天内完玉成部的任务，那你堪称天才。然而，假如你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的准确特征了。
这份完备版的AIGC资料我已经打包好，需要的点击下方二维码，即可前往免费领取！



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