Stable Diffusion 提示词使用指南:顺序、权重、调用Lora、中英文对照表
分享的是Stable Diffusion提示词相关内容。
一、基本概述
1、提示词通常是在文生图和图生图的时候会使用到,就是这里的两个功能。
2、提示词由多个描述性词汇组成,由逗号隔开,结尾不需要加分隔符(注:一般都是英文词汇和英文逗号)
例如:1girl,long hair,white hair
3、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我们想要生成什么和不想生成什么。
例如:low quality, worst quality, nsfw
注:针对反向提示词,我们可以下载一些整合好的嵌入式(embeddings)文件,将他们放在/embedding目录下面,需要的时候直接选取即可。
例如:EasyNegative就是一个整合了大量负面提示词的embedding文件,我们将它加入到负面提示词中就可以省略很多负面提示词的输入了。
4、每个词汇的权重默认都是1,从左到右依次减弱,权重会影响画面生成的结果。
人物的权重会比森林的权重高,生成的人物会占画面的大部分位置,当我们颠倒它们的顺序:forest,1girl
人物在画面中的权重就会降低,相应的人物占画面的比例就会减少。
因此选择正确的顺序、语法来使用提示词,将更好、更快、更有效率地展现所想看到的画面。
5、Stable Diffusion会依照概率来选择性执行,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。
6、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。
7、Prompt 支持使用 emoji表情包,且表现力比词汇更好,可通过添加 emoji 图来达到效果。
二、提示词顺序
我们知道越排在前面的词汇权重越高,那么基于这个特征我们在写提示词时建议按如下顺序进行书写。
通常是整个画面的清晰度,分辨率,质量等等关键词汇组成。
例如:masterpiece,best quality,8k,Ultra-high resolution
如有则建议放在质量提示词后面,例如某个画家或某些影视作品的风格
通常用来体现主体在画面中的位置,例如长镜头(long shot),短镜头(short shot),全景镜头(panoramic)等,镜头通常最后只选择其中一种即可。
通常是环境的灯光效果,例如电影级照明(cinematic lighting), 丁达尔效应(tyndall effect), 体积光(volumetric lighting)等等
这里通常是指整个画面呈现什么样的主题,与风格有所区别,例如深色主题(dark theme),明亮主题(bright theme)等等
例如:1girl,beautiful face,long hair,white hair,
7、动作提示词
通常这里是我们主体的一些动作表现,例如跑(running),走(walking),笑(smile)等等
这里是我们主体的服装表现,例如裙子(dress),鞋子(shoes),外套(coat)等等
这里通常是主体身上的一些饰品,例如头花(hair flower),手镯(bracelet),项链(necklace)等等
通常这里是主体相关的道具,例如手提包(handbag),话筒(microphone),照相机(camera)等等
通常这里放主体所在的一些场景提示词,例如城市(city),咖啡厅(coffer shop),商场(mall)等等
这里通常是所处的自然环境,例如白天(day),晚上(night),雨天(rain)等等
注:以上内容不一定全部都要体现在提示词上面,但如有则建议按上述顺序书写提示词。
三、提示词权重
前面我们已经讲到提示词越靠前权重越高,但是在书写时其实还有其它方法来提高提示词的权重,这其中就涉及到各种提示词符号了。
前面已经说到提示词是靠逗号隔开,其实我们可以理解逗号有一定权重排序功能(逗号前面的权重大于逗号后面的权重)。
可以提升词汇的权重倍,如果有多层圆括号则其权重等等的N次方(N代表圆括号的层数)
例如:((1girl)),1girl的权重就是*=1.21,以此类推
冒号可以自定义词汇的权重,即使该词汇排在后面,我们也可以通过这种方式来提升它的权重,通常与圆括号一起使用。
例如:{{1girl}},1girl的权重就是*=025
例如:[1girl],1girl的权重就是1/=52
我们给排在后面的提示词提升权重后,整体的画面更加倾向提升权重后的图片。
例如:1girl,running,(jumping:)
四、连接词
在书写提示词时,我们还可以通过一些连接词来到达一些复杂的功能
可将多个词缀聚合成一个提示词组,and前后的初始权重一致
例如:1girl,white hair and black hair
例如:1girl,white hair:1.2 and black hair:1.4
头发颜色同样没有规律,但是可以看到黑色头发相比之前的多了一点。
例如:1girl,green AND red hair
相比and,这里AND是以后右边的为主题,然后融合了AND左边的一点颜色。
例如:1girl,(green|red|yellow) hair
Stable Diffusion会先绘画绿色的头发,再将红色的头发渲染上去,最后再将黄色的头发渲染上去,会融合不同的颜色,不会有非常明显的颜色分块,如果我们想生成多彩头发可以使用这种方式。
这个与AND连接符功能类似,这里也给大家介绍一下使用用法
例如:1girl,(green hair)+(red hair)+(yellow hair)
针对同一个对象,逗号也可以作为连接符,其功能与+类似
例如:1girl,(green hair),(red hair),(yellow hair)
例如:1girl,(green hair)_(red hair)_(yellow hair)
将绿色,红色和黄色的头发进行了融合,没有比较明显的颜色分层。
例如:1girl,(green hair)(red hair)(yellow hair)
五、分步渲染
在[]方括号中使用:符号,则可实现较为复杂的分步渲染的需求。
渲染A元素到step进度后开始渲染B元素,实现A元素与B元素的互相叠加,有类似于[from:to:when]的感觉,可用于两个词条的融合。其中step可以是小数,也可以是整数,为小数表示进度的百分比,例如表示40%进度;为整数表示总步数的第多少步,例如12表示总步数的第12步开始。
例如:1girl,[red:yellow:8]hair
例如:1girl,[red::8]hair,yellow hair
六、调用Lora
在我们的界面上,点击生成按钮下的粉红色按钮,即可显示Lora的相关界面,如下图:
我们只需要点击需要使用的Lora,就可以在提示词里自动加载该Lora,
1girl,[red::8]hair,yellow hair
我们上面就调用了一个名为koreanDollLikeness_v15的Lora模型
Lora的权重默认是1,如果想调整权重可以修改这个数值
权重值不要超过1,超过1的话容易出现效果很差的图;
权重值设置到、能够提高出图质量,会出现较多Lora元素;
七、提示词资源
https://www.prompttool.com/NovelAI
八、常用提示词中英文对照表
正向提示词 |
描述 |
HDR, UHD, 8K (HDR、UHD、4K、8K和64K)
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physically-based rendering
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extreme detail description
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虚化模糊了背景,突出了主体,像 iPhone 的人像模式
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(EOS R8, 50mm, F1.2, 8K, RAW photo:1.2)
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艺术风格 |
艺术家 |
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Derek Gores, Miles Aldridge, Jean Baptiste-Carpeaux, Anne-Louis Girodet
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Alejandro Bursido, Jacques-Laurent Agasse, Andreas Achenbach, Cuno Amiet
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H.R.Giger, Tim Burton, Andy Fairhurst, Zdzislaw Beksinski
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Makoto Shinkai, Katsuhiro Otomo, Masashi Kishimoto, Kentaro Miura
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Chesley Bonestell, Karel Thole, Jim Burns, Enki Bilal
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Ansel Adams, Ray Earnes, Peter Kemp, Ruth Bernhard
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概念艺术家(视频游戏)(Concept artists (video game))
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Emerson Tung, Shaddy Safadi, Kentaro Miura
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反向提示词 |
描述 |
mutated hands and fingers
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提示词 |
描述 |
sketch, one-hour drawing challenge
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photograph, photorealistic
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提示词 |
描述 |
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hands on own face, hands on feet, hands on breast
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THE END