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标题: 这份 Stable diffusion 提示词攻略，记得收好了！ [打印本页]

作者: 欢乐狗 时间: 2024-10-9 18:59
标题: 这份 Stable diffusion 提示词攻略，记得收好了！
大家好，本日给大家分享的是关于 Stable diffusion 提示词的基础和进阶语法，为什么有必要相识这个呢？首先是提示词对出图效果影响很大，相识提示词的用法有助于我们写出更优秀的提示词；其次就是我们可能会去C站拷贝别人的提示词，固然直接拷贝过来也能得到不错的效果，但这样只会“知其然，不知其以是然”，以是假如你想好好掌握SD，这一关照旧有必要闯的！
一、基础规则

第一个规则就是：提示词之间是用英文逗号分隔的，假如你觉得把所有提示词都挤在一行比较不美观，你也可以换行，但是换行并不代表分隔提示词，假如你想分隔的话照旧得加上英文逗号。

第二个规则是：提示词的权重从前到后依次降低，也就说越靠前的提示词权重越高，不外这也有一个条件，就是你的提示词没有使用任何增强/降低权重的语法。
好比我有这样两组提示词（大致场景是小女孩和城堡）：

\# A组提示词
castle,landscape,1girl,loli,silver hair,school\_uniform,crystal\_earrings,kind\_smile,arm\_support,in summer,book,mini\_witch\_hat,frilled,strappy\_heels,
\# B组提示词
castle,landscape,1girl,loli,silver hair,school\_uniform,crystal\_earrings,kind\_smile,arm\_support,in summer,mini\_witch\_hat,frilled,strappy\_heels,book,

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这两组提示词的区别在于 book 提示词位置的差异（一个在中央，一个在最后），效果就是一个书比较多，一个书比较少

第三个规则（注意事项）是：提示词的数量只管控制在75个Token以内。根据第二条规则，实在就可以得到越后面的提示词权重越低，以是提示词并不是越多越好。
SD的界面实在也有相应的提示，那Token是怎么算的呢？一般来说，一个单词算一个Token，英文逗号也算，好比castle,就是2个Token。

第四个规则（注意事项）是：提示词选用词组，而不是天然语言形貌（仅针对v1.5模子，不包含SDXL）。照旧上面的场景，一个萝莉女孩站在城堡旁边，我们翻译之后会变成：A loli girl stands by the castle
这实在就是一种天然语言形貌，这样也能出图，只是像 by the 这种单词实在作用不大，但却白白浪费了Token和权重。
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二、提示词权重语法

在SD中，每个提示词默认的权重为1，固然我们可以通过调整提示词的位置来影响它的权重，但是这样未免太过贫苦，以是SD实在也有一套增强/降低权重的语法。
2.1 小括号增强
在SD中，英文小括号（）可以用来增强提示词的权重，一个小括号可以增长1.1倍权重，最多增长3个小括号，也就是 1.1 * 1.1 * 1.1 = 1.331 倍权重
2.2 大括号增强？
这个有待考证，据说英文大括号 { } 也可以用来增强提示词的权重，一个相当于是 1.05 倍的权重，但是我试了下效果并不明显，以是不确定这种语法在秋叶SD中是否有效

2.3 中括号降低
与小括号类似，不外中括号 [] 是用于降低提示词权重，一个中括号是0.9倍权重，最多3个也就是 0.729 倍权重
2.4 小括号直接增强/降低（推荐）
这种方式的写法是: (xxx: 1.5) ，冒号后面的就是权重，比较推荐这种设置方式，看起来比较直观。

注：试了下，不加小括号也有效果，好比 book:1.5
这种方式还有一个设置的快捷键：就是先选好提示词，然后按住 CTRL 键，通过控制上下方向键就可以快速调整。
三、提示词进阶语法

SD的提示词除了上述的基础语法外，还有一些进阶的玩法。
3.1 下划线毗连
通过下划线（_）毗连两个单词，可以起到毗连的作用，便于SD将其看做一个团体，这种语法在秋叶整合包的提示词非经常见。
好比这个例子

\# A组提示词
plate,coffee,cake,
\# B组提示词
plate,coffee\_cake,

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在这两组提示词，A组由于coffee和cake没有毗连，以是SD出图的时候可能会同时返回咖啡和蛋糕，但是B组返回的是咖啡蛋糕。

3.2 瓜代采样
瓜代采样的语法是： [prompt1 | prompt2 | prompt3]
接纳这种方式，第一步采样会使用 prompt1提示词，第二步使用 prompt2提示词，第三步使用 prompt3提示词，到第四步又会使用回 prompt1提示词，循环往复，瓜代进行。
假如你想把两种，大概多种东西融合成一种，好比颜色渐变，大概这是一个值得实行的方案。
照旧给一个例子

\# A组提示词
1girl,red hair,blue hair,wavy hair,
\# B组提示词
1girl,\[red|blue|wavy\] hair,

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对比图如下：

3.3 比例采样
比例采样跟前面的瓜代采样有点像，但是比例采样可以做到更精致化！
第一种方式：prompt1,[prompt2: 0-1数值]。这种方式表示采样值到达指定命值后才使用提示词 prompt2。
第二种方式：prompt1,[prompt2:: 0-1数值]。这种方式比第一种多了一个冒号，表示采样值到达指定命值后就不使用提示词 prompt2 了。
第三种方式：[prompt1:prompt2: 0-1数值]。假设数值是0.3，这种方式表示采样值前30%使用prompt1，后70%使用prompt2。
关于比例采样的使用场景，实在也是适合将多种东西合并在一起，只不外他因为能做到更精致化，以是出图效果会更好，好比**这篇文章[1]**就提到将多张人脸合并为一张新人脸，感兴趣的可以看下。

注：特朗普和拜登的融合肖像
四、提示词预设样式

偶然候我们写了一组不错的提示词，想着以后可以再用，这时候预设样式就派上用场了，它的作用就是保存提示词，便于我们下次直接复用。
需要注意的是，保存的方式差异版本有所差异，现在我的版本是这样的：
五、提示词书写插件

假如你是用秋叶大佬的SD，那么它自带的提示词插件实在已经可以或许满足大部分人的需求，不但拥有非常多的提示词，而且提示词都整好分类了，并且自带翻译，使用非常方便。

假如你是Linux体系，大概因为其他缘故原由用不了秋叶SD该怎么办？实在很简单，因为秋叶SD也是通过安装提示词插件才实现上面的效果，假如你是sd-webui，同样可以通过安装插件实现相同的效果。
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