全新最全Stable Diffusion 提示词资料包，你值得拥有！！！！

Stable Diffusion无疑是最近最火的AI绘画工具之一，所以本期给大家带来了全新Stable Diffusion 提示词资料包（文末可获取）

Stable Diffusion提示词是什么？
提示词是prompt翻译过来的词汇，在我们业内人称之为关键词、咒语，在Stable Diffusion中一般分为正向提示词和负向提示词。

打个比方现实中你想画一朵花，那么你会拿起画笔；如果你想利用AI绘画，那么现在你将打开AI绘画软件，告诉电脑，我想画一朵花。

但如何让电脑正确的读懂你的想法？这里你就只能以电脑的语言告诉他，在软件里输入你想要让他画的内容，例如输入“flower”，这就是最简单的提示词。

要知道一幅画有那么多元素需要我们输入输出，所以这时候一本完善的提示词大全将会大大缩减的检索时间，提升效率。

这里就不哆嗦了，接下来直接进入正题：
1、提升画面质量的提示词：
HDR, HD，UHD, 64K (HDR、UHD、4K、8K和64K)
表示图片效果，带来的改变可以试试，不过也会影响渲染出图的时间，会根据你要求的画面质量延长时间。
Highly detailed 增加很多的细节，有时候描述没有那么多，随手丢进去，它会补细节。
Studio lighting 添加和谐的靠谱一些的灯光效果，小概率加一些纹理
Professional 会帮助自动调节对比度，色彩的和谐程度
Vivid Colors 会帮忙增加一些鲜艳的颜色，比如用画中国画高级的配色，希望用到景泰蓝，经常会出现有点雾蒙蒙的，加入后会增强颜色的纯度和饱和度。
Bokeh 画人像可以多尝试用这个词语，会比较突出人像
high quality 高品质
masterpiece 杰出
best quality 最好品质
photography 摄影作品
ultra highres 超高分辨率
RAW photo 原始照片
ultra-detailed
finely detail
highres
8k wallpaper

2、常用的反向提示词：
worst quality
bad quality
low quality
normal quality
lowres
normal quality

3、小括号用法：
小括号代表的是1.1倍，比如Exquisite Crown（精美的皇冠），加上（Exquisite Crown）就代表皇冠这个词语的权重变成1.1倍，(((Exquisite Crown)))，代表1.1x1.1x1.1，1.331倍。
中括号用法：
中括号代表的是降权，因为初始化的权重是1，用[Exquisite Crown]代表的是0.952倍。
大括号用法：
大括号代表的是1.05倍，展示方式{Exquisite Crown}。
注意：一般小括号用的比较多，可以用数字表示权重，这样就不需要中括号和大括号，比如Exquisite Crown：1.331）=(((Exquisite Crown)))

4、元素的融合：
方法一：中括号表示法
[pink|blond]long hair，beautiful girl, gothic dress, clear details, Gothic architecture interior
在这个里面的[pink|blond]long hair，用中括号将颜色隔开，渲染的时候，是一步粉红一步金色，最后出来的是调节过后的粉金色。中括号起到了混合的作用，同理，我们还可以用在服装材质、款式、背景玄幻…除了用中括号，另外还可以用and来连接，这是更细致的写法，可以用来规定某一个你想要混合的色彩的权重。
方法二：AND
pink long hair AND blond long hair，beautiful girl, gothic dress, clear details, Gothic architecture interior
方法三：
此方法被称作为元素渐变。可以通过混合两个关键词来实现更有趣效果，使用语法为“[keyword1 : keyword2: factor]”，其中factor值控制了把keyword1切换到keyword2的步骤值，是一个介于0到1之间的数字。
举个例子，输入提示词“Oil painting portrait of [Joe Biden: Donald Trump: 0.5]”，采样步数设置为30。这里指的是，第1~15步，提示词为“Oil painting portrait of Joe Biden”；第16~30步，提示词为“Oil painting portrait of Donald Trump”。解释一下，factor值决定了关键词的切换节点，设置为0.5时指的是在30*0.5 = 15步时切换。

5、元素的精细控制：
使用[keyword:number]方式表示
[flower:5],long blond hair, beautiful girl, gothic dress, clear details, Gothic architecture interior
[flower:5]的意思是从第5步开始画花花，直到结束，以降低画的步数来达到弱化的效果。
但是这也有个局限，在我们画画步数本来就不高的情况下，很容易画不出来，它没办法只用10步或15步给画出来的时候，往往不理你。
此外，还有一些采样会不太搭理这种写法，可以探索看看。
小黑板：
[flower:5] 代表从第5步开始直到结束
[flower::10] 代表从开始就一起画，但是画到第10步就不画了
[[flower::30]:5] 代表从第5步开始画，到30步结束
长呼一口浊气，试想一下，如果我们在画画的时候，写tag能够这样精细控制，熟练掌握各个元素出现的轻重，出来的画面能多细致。

6、画面的比重控制：
上面是控制某一个东西的比重，下面来扒画面的比重。
但是这是需要很长的步数来表现的，我今天用的不画那么多步，就写一下怎么表示。
比如说我们将步数设定在100，前面50步用来画人，后面50步用来画花花。
[girl：flower：0.5]，这样就表示前面的50%步数是画人的，后面的用来画花，人就会画到50步就结束了；
另外一种就是直接写步数，据说可以这样用，但是我觉得并不好用，写法：[girl:flower:50]，在总步数100的时候，前面50用来画人，后面的画花。
只是两种写法不一样，亲测下面的不如上面的写法好用。

7、元素随机选择：
这个在批量生成的时候会好用一些，一张两张的体现不出。
这里用到的是大括号。
之前的tag：
Long blond hair, beautiful girl, gothic dress, clear details, Gothic architecture interior
之后的tag：
{Crown|Corolla|Hairpin|Bowknot}，long blond hair, beautiful girl, gothic dress, clear details, Gothic architecture interior

8、词汇顺序/数量/位置影响
早期的标记具有更一致的位置，因此神经网络更容易预测它们的相关性。而且由于attention机制的特殊性，每次训练时，开始的标记和结束的标记总会被注意到（attention）。而且由于标记越多，单个标记被被注意到的概率越低。

基于以上特性，有以下几点需要注意：

开头与结尾的词往往作用性更强。
提示词数量越多，单个提示词的作用性越低。
开头的数个提示词的作用较强，有更强的相关。
关于数量，你可能已经注意到了，当你写prompt时会有数量限制。
但是在 webui中，你是可以写 75 个词汇以上的提示的。webui会自动通过对提示词进行分组。当提示超过 75 个 token（可以理解token代表你的提示词），提交多组 75 个 token。单个token只具有同一组中其他内容的上下文。
每一组都会被补充至(1,77,768)的张量，然后进行合并，比如俩组就会合并为(1,154,768)的张量，然后被送入U-Net。
值得注意的是
为了避免将你的短语分成俩组，webui在分组时会查看附近是否有,来尽量还原你想要的输入。
然后你还能通过输入BREAK来快速分组，BREAK必须为大写。

这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去，那么我的使命也就完成了：

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温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末

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