“2023年是AIGC发作之年，不管是基于笔墨谈天的ChatGPT，还是基于图像天生的midjourney及stable diffusion，都强盛到足以提高我们的工作服从，因此2024年将是AIGC落地之年……”
从趋势来看，AI技能革新当前设计工作流程是不可避免的，从招聘信息上看，国内大厂比如腾讯、网易、百度，早已经将AI技能加入到设计流程中。
既然局势不可挡，与其焦虑，不如将其化为动力，将AI打磨成手中的利剑！！！
之前做过SD出图的文章，相信有人跟着学会发现，出图质量并没有达到满意结果，但是看到网上别人出图质量很高又很捉急~~~
究其原因，实在是对AI的提示词输入不太符合模子要求，因此AI并没有明确你的真正意图~~~
本期跟大家分享下提示的誊写规范，介绍Stable Diffusion文生图的操纵方法以及提示词编写的语法技巧，保证你看完之后就能轻松成为一名专业的绘图邪术师。
01
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ai绘画软件底子操纵
在Stable Diffusion中，有文生图和图生图2种绘图模式，今天我们主要介绍怎样利用文生图来绘制我们想要的图片。
下面是Stable Diffusion文生图界面的底子板块布局，如果你此前更换过主题相关的扩展插件，界面的功能布局可能会有所区别，但主要操纵项都是相同的。
Stable Diffusion底子的操纵流程并不复杂，一共就分成4步：选择模子—填写提示词—设置参数—点击天生。
通过操纵流程就能看出，我们终极的出图结果是由模子、提示词、参数设置三者共同决定的，缺一不可。
其中， 模子主要决定画风、提示词主要决定画面内容，而参数则主要用于设置图像的预设属性。
02
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提示词_prompt_
- 如果想成为专业的AI设计师，遵循一套标准的书写规范还是很有必要的：一方面完整且内容丰富的提示词可以让我们更好的控制最终出图效果 ，另一方面在后期微调过程中，也可以快速修改和验证关键词对出图结果影响 。
同理，stable diffusion在绘图时必要提供正确清晰的引导，提示词形貌的越具体，画面内容就会越稳定。
提示词公式，有用三段式公式：
也有人用全能公式：
当然网络上也有很多其他博主分享的咒语公式，内容都大同小异，只要能满意出图需求即可。本期文章，我们接纳三段式举行讲授。
2.1 画质
画质是加强画面表现力的常用词汇，我们经常在一些惊艳的真实系AI图片中看到比如增加细节、摄影画质、电影感等词，可以肯定程度上提拔画面细节。
但留意终极图像的分辨率和精细度主要还是由图像尺寸来决定的，而当地运行的Stable Diffusion支持的绘图尺寸很大程度决定于显卡性能。
如果电脑显卡算力跟不上，再多的关键词也弥补不了硬件差距，当然在Stable Diffusion中也有一些实现高清修复的小技巧，后边章节介绍。
常用常用词
英文
| 中文
| masterpiece
| 佳构，大家级
| best quality
| 最佳品质
| hyper quality
| 超等品质
| 8k
| 8K分辨率
| insane details
| 疯狂的细节
| intricate details
| 复杂的细节
| hyperdetailed
| 超具体细节
| high detail
| 高细节度
| ultra detailed
| 超具体
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这些都是通用词，每次天生图片都用得上，可以显着提拔画面质量。
2.2 风格参考
风格用于形貌画面想出现的风格和感情表达，比如加入艺术家的名字、艺术本领、年代、色彩等。另有一些特定风格，比如3D风格、真实风格、卡通风格。
多数情况下都是先选好特定风格的模子，然后根据模子作者提供的触发词强化风格。因为在Stable Diffusion中，图像风格根本是由模子决定的，如果此前该模子并没有经过艺术风格关键词的练习，是无法明确该艺术词寄义的。
常用提示词
3D风格
RTX，unity，3D Rendering，3D render，blender，C4D，octane render,
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利用以上词汇可以天生比力好的3D风格
真实风格
Realistic, RAW photo, dslr, soft lighting, film grain,Fujifilm XT3, Screen Space Refraction, high detailed skin, natural skin texture,
| 真实的，RAW照片，数码相机，柔和的灯光，胶片颗粒，富士胶片XT3，屏幕空间折射（更真实的光影），高细节的皮肤，天然的皮肤纹理。
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以上为真实照片常用词汇，下边是示例图：
卡通风格
Anime, Chibi, illustration, minimalism illustrationnordic illustration style, vector-art, CG, cartoon, flatdesign, cute style, Disney style,
| 动漫、Q版、插画、极简主义插画、北欧风格插画、CG画、卡通、扁平风、可爱风格、迪士尼风格
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以上为动漫、Q版、插画常用词汇，下边是示例图：
Anime：是日式动漫的风格。
Chibi：在英文中没有Q版这种说法，一般来讲用Chibi来表现Q版的风格。
Nordic illustration：北欧风格插画，一般来说是比力扁平的风格。
2.3 构图镜头
常用提示词
英文
| 中文
| from front
| 前视角
| from behind
| 后视角
| from side
| 侧视角
| from above
| 仰望视角
| from below
| 俯视视角
| dynamic angle
| 动态视角
| centered
| 居中
| full body
| 全身像
| half-body
| 半身像
| cowboy shot
| 七分身镜头
| wide shot
| 广角镜头
| close-up
| 特写
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这些词一般用来表现画面的构图和角度，非常好用。
2.4 主体形貌
用于形貌画面的主体内容，比如说是人大概动物，人物的着装、表情，动物的毛发、动作等，物体的材质等。如：
1girl, long white hair,light green dress, smiling at the camera,
| 一个女孩，白色长发，浅绿色连衣裙，对着镜头笑，
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一般同一画面中的主体内容不要超过2个，Stable Diffusion对多个物体的组合天生能力较弱，如果对画面内容有特定要求，可以先挨个天生主体素材举行拼合，然后用controlNet插件束缚举行出图。
2.5 环境配景
主要是设定画面附近的场景和辅助元素等配景形貌，比如天空的颜色，附近的配景，环境的灯光，画面色调等。常见的如：
black background, white background, gradient background, simple background, complex background,
| 玄色配景，白色配景，渐变配景，简朴的配景，复杂的配景，
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当然除了以上简朴配景配景词汇，也可以加入配景主题，这一步是为了渲染画面氛围，凸显图片的主题，比如：
indoors, outdoors, In the forest, In the forest, Insidethe mountains, science fiction, City Streets, Blue skyand white clouds, landscape, christmas, DaytimeNight,
| 室内，室外，丛林中，山里面，科幻场景，都会街道，蓝天白云，风景，圣诞节，白天，夜晚，
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配景可以根据画面想要传达的内容去选择。
2.6 反向提示词negative prompt
反向提示词指不必要在画面中出现的内容，一般来讲是比力通用的，如：
NSFW, nude, naked, porn, (worst quality, low quality:1.4), deformed iris, deformed pupils, (deformeddistorted, disfigured:1.3), cropped, out of frame,poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extralimb, missing limb, floating limbs, cloned face, (mu-tated hands and fingers:1.4), disconnected limbs,extra legs, fused fingers, too many fingers, longneck, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputa.tion, blurry, jpeg artifacts, watermark, water-marked, text, Signature, sketch,
| NSFW,裸体,裸露,色情，(差的质量,低质量 :1.4)变形的虹膜，变形的瞳孔，(变形，扭曲，毁容 :1.3),裁剪画框外，画得不好,糟糕的结构,错误的结构,多余的肢体,缺失的肢体，漂浮的肢体，克隆的脸，(变异的手和手指 :1.4),断开的肢体,额外的腿，融合的手指，多余的手指，长脖子，变异,突变的,丑陋,恶心，截肢,模糊jpeg 伪影,水印,有水印,笔墨,署名,草图
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除了这些通用的提示词，也可以根据画面必要去添加，比如天生的画面中出现了猫，而你这个图并不想要猫出现在画面里面，那么可以把“cat”加到反向提示词中。
03
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提示词的高阶玩法
看到这里，你已经掌握了Stable Diffusion提示词的底子誊写规则。但WebUI的强盛并不止于此，作者“贴心”的为我们预设了很多更加高阶的玩法。
掌握这些技巧可以让你更高效的控制模子出图，下面就是本篇文章的高能部分，记得做好笔记哦～
上图中我为大家整理汇总了Stable Diffusion常用语法的格式和功能阐明，WebUI的高阶语法包罗：强调关键词、分步绘制、克制绘制、打断提示词、链接提示词、瓜代绘制、提示词转义。
3.1 强调关键词
强调关键词是依赖括号和数值来控制特定关键词的权重，当权重数值越高，阐明模子对该关键词更加重视。
在运行过程中模子就会着重绘制该部分的元素，在终极成像时图片中就会体现更多对应信息。反之数值越低，则终极图片中对应内容会展示的更少。
控制关键词的括号共有三种类型：圆括号()、花括号{}和方括号[] ，分别表现将括号内关键词的权重调整到原有的1.1倍、1.05倍和0.9倍。其中花括号{}平时很少会利用， 一般都是用圆括号()和方括号[] 。
必要留意的是，这里括号是支持多层叠加的，每层括号都表现乘以固定倍数的权重。
以下面这张图为例，默认情况下女孩的发色会是赤色和金色结合成的橘赤色，而当【blonde hair】加上表现提高权重的圆括号时，模子对金发部分的绘制会加强，终极图像里就出现更多金色的头发。
反之，【blonde hair】加上表现低落权重的方括号时，金发部分被减弱，模子在绘制时就会优先关注剩下的关键词【red hair】，所以终极图像里出现更多赤色的头发。
除了直接加括号外，另有一种更常用的控制权重方法，那就是直接填写数值。
举个例子，下图默认情况下头发是出现白、金、红三种颜色，如果我们在【white hair】后面设置权重为0.9，表现白发部分的权重低落为原来的0.9倍，则终极图像里白发部分的绘制会显着低落。
同理，我们增加红发和金发关键词的权重时，对应发色就会被加强。
固然强调关键词语法支持的权重范围在0.1～100之间，但是过高和过低的权重都会影响出图结果，因此建议大家控制在 0.5～1.5 范围即可。
这里另有个快捷操纵的小技巧，就是选中对应关键词后，按住 ctrl+⬆️ / ⬇️ ，可以快速增加和减少权重数值，默认每次修改0.1，可以在设置中修改默认数值。
3.2 分步绘制
分步绘制在官方文档中的称谓是渐变绘制，但实际体验下来感觉叫做分步绘制会更好明确。该语法的原理是 通过参数来控制整个绘制过程中用于绘制特定关键词的步数占比 ，语法格式如下：
这里大家可以通过下面的例子来明确分布绘制语法的功能。
分布绘制可以控制画面中不同元素的融合比例，在上面的图片中可以看到，随着沙漠在采样迭代步数中占比的提拔，接着绘制的丛林元素已很难影响画面主体内容，根本都是沙漠元素。
3.3 克制绘制
克制绘制和分步绘制的原理相同，都是控制模子运行时绘制特定内容的步数占比。两者的区别在于：克制绘制只针对画面中单个关键词，而且是先绘制特定元素再移除，字符用的是2个冒号。
同样，我们结合下面的案例中来明确克制绘制语法的结果。
结合分步绘制和克制绘制的案例来看， 在SD中模子绘制图像内容并非按照完美百分比的步骤举行绘制，画面内容在前面20步左右时已根本定型，后续的迭代步数更多是丰富细节，根本不会再添加或减少主体内容。
因此，对于必要优先展示的重要内容，大家尽量控制在迭代前期便开始绘制，否则后续很难在画面中体现。
3.4 打断提示词
打断的语法非常简朴，也很好明确，就是在提示词之间加上关键词【BREAK】，它的作用时打断前后提示词的联系，在肯定程度上减少提示词污染的情况。
Stable Diffusion模子在明确提示词时，并非像人类一样逐字逐句的阅读，而是会结合上下文内容来统一明确，这就导致在运行过程中有时候会出现前后关键词相互影响的情况，也就是我们俗称的污染。
通过加入【BREAK】，可以打断前后提示词的联系，模子会将前后内容分为2段话来明确，以下面这张图为例，可以看到我们在对女孩的服装举行了颜色指定，其中裤子的颜色被领带污染成了赤色。
而当我们在中间加入【BREAK】后，污染就被解除了，裤子出现了精确的蓝色。
3.5 融合提示词
融合语法和打断正好相反，是将前后提示词的内容联系起来，模子在绘制时就会关联前后的元素特征，终极出现出具备融合图像的特征。它的关键词是【AND】
到这里有的朋友可能会问，模子本身就是将一段提示词结合起来明确，为什么要额外加上【AND】呢？
看完下面这个例子就很好明确了，可以发现如果只是通过逗号分隔，模子绘制时只是简朴将黄色和绿色举行填充拼接，而加上【AND】后，模子会将黄色和绿色看成一个词来明确，终极绘制出草绿色。
我们都知道黄色和绿色融合会出现出草绿色，而模子在练习时有针对该内容举行深度学习，因此当【AND】链接前后关键词后就会将其以草绿色来明确，终极出现出融合颜色的结果。
融合语法黑白常强盛的功能，颜色混淆是其中一个方面的应用，大家在一样平常利用时可以灵活实验。
3.6 瓜代绘制
除了融合外，另有一种语法也可以实现关键词融合的结果，那就是瓜代绘制。语法格式如下：
这里我们直接利用官方的案例来明确该语法的结果。通过观察迭代过程中的图像结果可以发现，模子在绘制时每一步迭代后都会切换用于绘制的关键词，而在这个过程中图像内容也被渐渐固定，终极出现出又像牛又像马的融合怪。
固然同样是融合元素特征，但在原理上瓜代绘制和融合有本质区别：【瓜代】每步绘制时只明确单独的关键词，而【融合】是将前后的关键词一起来明确，因此瓜代终极出现的结果更多是融合主体内容的画面特征，而无法像融合一样深度明确关键词之间的联系。
我们平时在利用时一般主要也是利用融合语法【AND】居多，瓜代绘制更多是用于绘制比力猎奇的克苏鲁风格图像等。
3.7 矩阵排列
最后就是矩阵排列的语法，该语法主要用于实现批量出图的结果，提高绘图结果。语法格式如下：
必要留意的是，该语法必要共同提示词矩阵Prompt matrix来利用，开启后按语法输入，模子会将关键词举行矩阵排列，每个组合的提示词都会天生一张对应的图像，若没有开启则会随机天生其中一张。
在下面的案例中可以看到，通过矩阵排列的提示词会依次组合天生多张图片。
以上就是我们平时常用的高阶语法，当然另有一些偏代码层的语法内容，不过平时用的不多，这里就不过多介绍。感爱好的小伙伴文末扫码咨询~
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写在最后
AIGC技能的未来发展前景广阔，随着人工智能技能的不断发展，AIGC技能也将不断提高。未来，AIGC技能将在游戏和盘算领域得到更广泛的应用，使游戏和盘算体系具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技能也将与人工智能技能紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技能将继承得到提高，同时也将与人工智能技能紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
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一、AIGC全部方向的学习路线
AIGC全部方向的技能点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证本身学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新AIGC学习笔记
当我学到肯定底子，有本身的明确能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍大概手写的笔记资料，这些笔记具体记载了他们对一些技能点的明确，这些明确是比力独到，可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零底子学习视频，看视频学习是最快捷也是最有结果的方式，跟着视频中老师的思路，从底子到深入，还是很轻易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将本身的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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