干货！Stable Diffusion 从入门到精通之提示词手册
超级干货来了，我们耗费大量时间精力整理编写的Stable Diffusion提示词手册正式公开！ 一些老朋友可能发现了我们最近会发一些好看的AI绘画图像和提示词，那么这些图片是怎么来的呢？如果你产生了这样的疑问，那么今天的提示词手册是你绝对不能错过的内容，这个手册里面包含了怎么从无到有的构建提示词和一些注意事项，如果你能把这个提示词手册吃透，不敢说能让你成为提示词专家，但生成一些自己喜欢的图像还是可以信手拈来的。 可能还有朋友会说“可是我也没有地方可以用这些提示词呀。”不要担心，我们全部帮你解决，我们还开发了“制图机”AI绘画平台。 接下来我就简单为大家介绍一下“制图机”AI绘画平台。 制图机（zhituji.cn）是一个可以协同创作的AI绘画平台。我们基于Stable Diffusion AI绘画技术，提供可以协同创作的AI画布、AI绘画提示词库和云WebUI三大产品。 我们的AI画布没有边界，可以让创作者及其团队，用各种强大的AI工具协同共创，例如使用Stable Diffusion各种模型进行AI绘画，还提供线条艺术渲染、高清放大、建筑重绘、自动抠图等最新AI图片处理功能。AI画布还可以像地图一样设置定位锚点，方便您和团队，在大的共享画布上，组织和快速定位灵感。 各行各业、各种场景，都可以在我们上万张精选提示词图片中找到灵感，直接获取或者进行二创。 云WebUI，提供基于云GPU的WebUI服务， 用户无需购买显卡，只要有浏览器，就能完整使用WebUI的所有功能，包括controlnet，进行学习和创作，最快2秒出图。 无论是使用AI绘画的个人用户，还是定制解决方案的企业用户，制图机都希望成为你们AIGC共创共赢的合作伙伴！ 在浏览器中输入“zhituji.cn ”即可访问使用。 接下来进入今天的主要内容，一起来看Stable Diffusion提示词手册。 Stable Diffusion 和提示词介绍 Stable Diffusion 是一种开源的基于文本的图像生成模型，可以根据任何文本输入生成逼真的图像。它使用了一种叫做潜在扩散模型（LDM）的扩散模型（DM），这种模型可以逐步去除训练图像上的高斯噪声，从而得到对应的图像。该模型是在 LAION-5B 数据集中的图像上训练的。它由 CompVis、StabilityAI和RunwayML 开发。 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。 本手册将帮助您学习基本的提示词构建规则,更多提示词和免费Stable Diffusion请前往zhituji.cn查看。 在构建提示词之前我们需要明确自己的目的，可以向自己提出以下几个问题： a) 所处环境？ 室外、室内、太空、水下
b) 灯光效果？ 柔和、霓虹、强光
c) 配色方案？ 柔和、阴暗、阳光
d) 构图角度？ 正面、侧面、背面
e) 背景？ 纯色、森林、城市
6、如果是照片，是否需要特定的照片类型？ 长焦、微距、鱼眼当然，这些只是一张图片必须明确的几个因素，只有具备这几个因素才能算是一张合格的图片，而想要生成一张完美的图片还需要更多的修饰词。我们必须在实际操作中试验更多具体的修饰词，并找出自己喜欢的记录下来。 注意：在多个提示词组成的词组中，单个提示词越靠前就越重要，会在生成图中突出显示。另外，我们在构建提示词时，应尽量使用单独的单词，而不是将其构建成一个句子。 A painting ，a cute goldendoodle wearing
a suit, natural light, in the sky, with bright colors, by Studio Ghibli 这里狗狗背景并没有天空下，这时候我们“in the sky ”前移,重新生成，就是下图的效果。 A painting of a cute goldendoodle in the sky, wearing a
suit, natural light, with bright colors, by Studio Ghibli 提示词的修饰关键词 修饰关键词是可以改变图像的风格、格式或视角的词。添加具体详细的修饰词可以大大提高图像的质量。 Tiny cute boy holding camera toy, standing
character, soft smooth lighting, soft pastel colors, skottie young, 3d blender
render, polycount, modular constructivism, pop surrealism, physically based
rendering, square image 摄影照片 照片类型：Close-up、 Extreme
Close-up、 POV、 Medium shot、 Long shot 照片风格：Polaroid、Monochrome、 Long exposure、Color
splash、 Tilt-shift 灯光：Soft、 Ambient 、Ring 、Sun 、Cinematic 环境：Indoor、 Outdoor 、At night 、In the park、 Studio 使用镜头：e-angle、Telephoto 、24mm、 EF 70mm、 Bokeh 使用设备：iPhone、 Surveillance
cameras、 Nikon Z FX、 Canon 、Drone Close-up polaroid photo, of a husky, soft
lighting, outdoors, 24mm Nikon Z FX 艺术形式 我们可以通过添加不同的艺术形式提示词生成特定艺术形式的图像。如：涂鸦（Graffiti）、水彩画（Water Colors）、油画（Oil Painting）、水墨画（ink painting）、素描（sketch）、铅笔画（Pencil Drawing）、雕塑（sculpture）等等。 ink painting sun mountains water fisherman holding a boat 艺术家 可以将艺术家的名字作为提示词，生成对应艺术家风格的图像，也可以将多个艺术家混合起来生成独特的风格，同样的提示词添加不同艺术家之后可能会生成完全不一样的作品。 Stable Diffusion中收录的部分艺术家： 肖像艺术家：Derek Gores, Miles Aldridge, Jean
Baptiste-Carpeaux, Anne-Louis Girodet 景观艺术家：Alejandro Bursido, Jacques-Laurent
Agasse, Andreas Achenbach, Cuno Amiet 漫画艺术家：Makoto Shinkai, Katsuhiro Otomo, Masashi
Kishimoto, Kentaro Miura 科幻艺术家：Chesley Bonestell, Karel Thole, Jim
Burns, Enki Bilal 摄影艺术家：Ansel Adams, Ray Earnes, Peter Kemp,
Ruth Bernhard 概念艺术家：Emerson Tung, Shaddy Safadi, Kentaro
Miura Portrait by Miles Aldridge Landscape by Alejandro Burdisio Portrait by Derek Gores and Miles
Aldridge 插画 Stable diffusion可以创建任何风格、任何形式的插画，包括各种风格的3D插画、甚至设计3D角色（只要输入的提示词足够清晰）。 常见插画图像提示词：（3D）origami、Needle felted、Isometric assets、Low Poly、Pixar Renders、3D Item Render；（非3D）Children’s
book、Vector、Scientific
Illustration、Comic、Propaganda
Poster、Movie Poster、Psychedelic
Art、Splash Art、Ukiyo-e、Stickers、Fantasy Maps kawaii low poly squirrel character, 3d
isometric render, white background, ambient occlusion, unity engine 3d fluffy Lion, closeup cute and adorable,
cute big circular reflective eyes, long fuzzy fur, Pixar render, unreal engine
cinematic smooth, intricate detail, cinematic 氛围修饰词 在Stable Diffusion中一两个简单的氛围修饰词，就能改变整幅图像的色调和氛围感。 常见的情绪提示词：（积极）Cosy、Romantic、Joyful、Energetic、Hope、Lust、Peaceful、Satisfaction、（消极）Depressing、Loneliness、Grim、Regret、Suffering、Hopelessness、Fear、Disgust Cute sad girl toy, curly hair, standing
character, soft smooth lighting, soft pastel colors, skottie young, 3d blender render,
polycount, modular constructivism,
physically based rendering, square image 美术风格 一些专业的美术风格词汇在Stable Diffusion中同样适用。 常见美术风格提示词：（充满活力）Weirdcore、 Acidwave、Dreamcore、Vaporwave、（阴沉）Liminal Space、After
Hours、Brutalism、Post-Apocalyptic、（历史风格）Baroque、Sovietwave、Wild West、Film Noir 一些提高图像质量的词 一些表示清晰度和具体风格的词可以使图像出现巨大的变化和提升。 常见提示词：HDR, UHD, 4K, 8k, 64K、Highly detailed、Studio lighting 、Professional、Trending on artstation、Unreal engine、Vivid Colors、Bokeh 、High resolution scan、Sketch、Painting A cinematic film still of Morgan Freeman
starring as 50 Cent, portrait, 40mm lens, shallow depth of field, close up,
studio lighting A cinematic film still of Morgan Freeman
starring as 50 Cent, portrait, 40mm lens, shallow depth of field, close up 提示词的权重问题 可以通过语法调整关键字的权重(keyword: factor)。keyword是所要调整权重的关键词，factor是一个值，默认值是1，小于 1 意味着不太重要，降低权重；大于 1 意味着更重要，提高权重。 () 和 [] 语法 调整关键词权重的等效方法是使用()and []。(keyword)将关键字的强度增加 1.1 倍，与(keyword:1.1)效果相同。[keyword]将强度降低 0.9 倍，与(keyword:0.9)效果相同。 也可以同时使用其中的多个，他们的叠加效果是相乘的。 关键字混合 可以通过混合两个关键字来创造一种新的效果。其语法是[keyword1：keyword2：factor]。 factor控制关键字 1 切换到关键字 2 的步数。它是一个介于 0 和 1 之间的数字。 例如一张图像的关键字是[cat：tiger：0.3]，采样步数为30步，这意味着其采样的前9步为猫，后21步为老虎，该因素确定何时更改关键字。它是在 30 步 x 0.3 = 9 步之后。 需要注意的一点是第一个关键字决定了全局效果。早期的扩散步骤设定了整体风格，后面的步骤会细化细节。 混合面孔 是关键字混合的一个常用场景，我们可以将两个已知模型能识别的面孔进行混合，通过调整比例，可以精确地得到我们想要的面孔。关键字混合的另外一个用处就是通过调整factor来改变图像中的某个部分。 holding an [apple: fire: 0.9] holding an
[apple: fire: 0.2] 提示词的限制 1、提示词的工作原理是在你输入提示词之后Stable
Diffusion 使用的CLIP 模型自动将提示转换为标记，但标记不等于单词，当你输入一个不能识别的标记时模型会自动将标记拆分，直到拆分至模型能识别。 2、提示词并不一定总是有效的，当你想要生成某个艺术家风格的图像时，你首先需要测试一下模型是否认识这个艺术家。 3、Stable
Diffusion的核心是一个图像采样器，用来生成我们认为合法且良好的图像。甚至可以在没有提示的情况下使用它，它也会生成许多不相关的图像。用技术术语来说，这称为无条件或非引导扩散。提示其实就是一种将扩散过程引导到其匹配的采样空间的方法。之前说过提示需要详细和具体。这是因为详细的提示可以缩小其采样空间。越详细具体的提示词，生成的图像变化越少。 4、Stable
Diffusion的联想效应，在Stable Diffusion中一些属性是强相关的。当你指定一个时，它同时会生成最有可能具有相关联效果的图像。例如你想生成一位蓝眼睛的女性，当你不指定肤色时，它很大可能会生成一位欧洲白人。 否定提示词 否定提示提供了另一种控制文本到图像生成的方法。在Stable Diffusion 1.4 或 1.5 模型中，否定提示不是必须存在的。但在Stable Diffusion v2 系列模型中，必须要有否定提示，如果缺少否定提示，生成图像的画面效果将远不如Stable Diffusion 1.4 或 1.5 系列模型。 常用的否定提示词，对于人物图像来说，这些提示词能很好避免一些部位容易出现的问题 ： ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet,
poorly drawn face, out of frame, extra limbs, disfigured, deformed, body out of
frame, bad anatomy, watermark, signature, cut off, low contrast, underexposed,
overexposed, bad art, beginner, amateur, distorted face。 除了常用的否定提示词，否定提示词还有一些其他作用。 去除图片中不必要的素材 ，假如你生成了一张雨中的巴黎街道景象的图片，就像这样autumn in paris, ornate, beautiful,
atmosphere, vibe, mist, smoke, fire, chimney, rain, wet, pristine, puddles,
melting, dripping, snow, creek, lush, ice, bridge, forest, roses, flowers, by
stanley artgerm lau, greg rutkowski, thomas kindkade, alphonse mucha, loish,
norman rockwell. 可以看到图片中有很多人，如果你想要一张空荡荡的街道，这时候不需要重新构建提示词，使用相同的提示词和种子值，并在否定提示词中添加people，这样你就会得到一张去除了大多数人物的图像。 可以通过强调否定提示 来告诉 Stable
Diffusion更大程度的去除人物，和提示词中一样，就像这样(people:1.3)这告诉 Stable Diffusion关键字people现在的重要性提高了 30%。 修改图像内容 ，可以通过添加否定提示词在不完全删除任何内容的情况下对主题进行细微更改。就像下面这张图片，头发有漂浮起来，通过在否定提示词中添加Windly避免头发被风吹起来。 修改样式 ，否定提示不仅对修改内容有用，对修改样式也很有用。在提示词中添加大量的样式风格词很可能会混淆主题风格，可以通过在否定提示词中添加想要风格的反义词来修改样式风格。例如在一张图片，我们想让它更加清晰，可以在否定提示词添加“Blurry（模糊）”来使其变清晰，想要真实感，可以通过添加cartoon、planting来去除卡通化。 Stable Diffusion 的一些参数意义和设置 分辨率 ‒ 默认为 512x512，Stable Diffusion是在 512x512 图像上训练的，通常这些尺⼨提供最佳质量和构图。Classifier Free Guidance（GFC） — 默认值为 7，可以将此参数视为“创造⼒与提示词”的⽐例。较低的数值让AI 有更多的创意⾃由，⽽较⾼的数字则迫使AI完全按照提示词创作。CFG 2 - 6：有创意，但可能不会按照提⽰操作。 CFG 7 - 10：推荐⽤于⼤多数提⽰。如果提⽰很详细，可能会影响图片的连贯性，创造⼒和引导⽣成之间达成平衡的数值。 CFG 10 - 15：当你确定你的提示词 ⾜够好和具体。 CFG 16 - 20：⼀般不推荐，除⾮提示词很详细，否则会影响图片的连贯性。 Step count（采样步数） — 默认为20，Stable Diffusion从充满马赛克的画布开始并逐渐对其进⾏去噪以达到最终输出来创建图像。此参数控制这些去噪步骤的数量。通常越高越好，但更高的步数生成的时间会更长。 Seed（种子） — 默认为随机，种⼦是控制初始画面的数字，也是每次在所有参数都固定时⽣成不同图像的原因。默认情况下,每次生成种子都是随机的，如果保持提示词、种子以及其他参数都不变，那么可以多次生成相同的图像。注意：某些种子可能会一些提示词适配度很高，所以可以通过使用相同的种子来测试更改提示词带来的影响。 Sampler（采样器） — 采样器是在⽣成过程中⽤于对图像进⾏去噪的⽅法，并且由于它们在图像⽣成中计算下⼀步的⽅式不同，因此它们需要不同的持续时间和不同数量的步骤才能获得可⽤的图像。建议初学者使⽤DDIM ，因为它速度快，通常只需 10 步就可以⽣成好的图像，可以轻松快速地进⾏实验。
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