在Stable Diffusion的创作中,一个关键的部分是编写精准的提示词,以引导模型生成您理想的图像。本文将介绍如何编写优秀的提示词,包括寻找灵感、优化提示格式、以及一些重要的规则和细节,以便您在创作中能够更好地掌握这个技巧。
寻找灵感:找到优秀的提示词模板
最初,许多人可能会感到困惑,不知道如何着手编写提示词。这时,可以借鉴优秀的提示词模板,这将是一个不错的起点。同时,我们可以运用描述语工具和网站,多加图多研究,逐渐掌握出图的规律。编写提示词的目标是尽可能详细地表达您的想法,这有助于确保模型生成与您期望的图像相符。
寻找Tag关键词网站:
除了自己创作,您还可以在一些优秀的网站上找到相关提示词,用作模板。以下是一些可供参考的网站:
此外,还有其他一些网站也提供了丰富的提示词资源,例如:
优化提示格式:精准编写Prompt
在编写提示词时,最好采用一定的格式,以便模型更好地理解您的需求。以下是一个示例格式,可以根据实际需要进行灵活调整:
- 第一段:画质tag,画风tag
- 第二段:画面主体,主体强调,主体细节概括
- 第三段:画面场景细节,人物细节,embedding tag。画面细节内容
举例:
第一段:masterpiece, best quality, 4k, (Pixar-style: 1.4) 第二段:1 boy, (Cute, handsome, wearing outdoor sportswear: 0.7), 3D, (Face close-up: 1.2), (at night, surrounded by glowing plants, flowers, flying fireflies, bonfires), (Ultra-detailed, aesthetic, beautiful composition, rich bright colors, volumetric soft light). 第三段:Inspired by Alice in Wonderland, magic, fairy tales. Unreal Engine, Octane render, cuteness render, awe-inspiring, beautiful,
Prompt规则细节
在编写提示词时,需要遵循一些规则和细节,以确保最佳效果:
- 越靠前的Tag权重越大。
- 生成图片的大小会影响Prompt的效果,图片越大需要的Prompt越多,不然Prompt会相互污染。
- 您可以使用括号来人工修改提示词的权重,例如 (word) 表示将权重提高 1.1 倍,((word)) 表示将权重提高 1.21 倍,[word] 表示将权重降低至原先的 90.91%,(word:1.5) 表示将权重提高 1.5 倍,(word:0.25) 表示将权重减少为原先的 25%。请注意,权重值最好不要超过 1.5。
- Prompt支持使用emoji,可通过添加emoji达到表现效果,如表情和修手。
- 可以使用 “+”、”AND” 和 “|” 用于连接短Tag,”+” 等同于 “and”,而 “|” 用于循环绘制符号。例如,(Prompt A: w1)|(Prompt B: w2) 表示对A和B两个Prompt进行循环绘制,您可以随后继续添加更多Prompt。
- 注意tag不一定要包含大量细节,模型稳定性更重要。对于小图+高分辨率重绘,可以将小图转化为大图,以减少崩坏概率。
- 关键词最好具有特异性,避免使用过于泛化的词汇,尽可能明确您的需求,以提高生成效果。
编写Stable Diffusion提示词需要一定的技巧和经验,但随着实践和尝试,您将能够更好地利用提示词来创作出令人惊艳的图像。愿本文的建议能够帮助您更好地探索这一创作过程。
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