Stable Diffusion Prompt提示词指南

Hazelhu1994

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Hazelhu1994

一些Stable Diffusion Prompt提示词书写的小技巧

对于很多用户来说书写prompt是一件令人头疼的事情，一串好的prompt很多时候会直接影响到出图的质量，本文旨在给到初学者一些想法，鉴于本人也是个萌新，如有问题，欢迎大家斧正。

一、什么是prompt

Prompt，提示词，以书面或口头语言形式向计算机系统发出的指令，它可以指导网络生成更加符合要求的输出结果。在SD中,我们也会输入一些prompt来指导SD生成理想的图像。
在SD中，提示词分为prompt正向提示词和Negative prompt反向提示词。
正向提示词，就是你希望出现在画面中的东西。
反向提示词，就是你不希望出现在画面中的东西。

此外需要知道的一个小知识就是，在 stable diffusion提示词输入框显示了一个0/75，很多小萌新一开始以为时75个字符，其实不是的，这个75指的是75个token。

这边简单说明一下，首先我们的计算机其实是不认识字，为了让计算机认识理解这个字，需要经过一系列的步骤，而这第一步就是分词，就是将提示词分割为tokens词元的过程。但是有的时候我们会发现为什么提示词的字数和token数是不一样的呢？
stable diffusion采用的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型来进行分词，但所采用的分词方法不是简单地按字符数量来分的。举个例子，对于像"Dreambeach"（蓝梦岛）这样的单词，系统可能之前没有见过，但是呢在之前其中的"dream"和"beach"两个词序列的频率可能都比较高，因为模型不认识这个词，所以模型把这个词分解成它知道的dream和beach，然后算作2个token，而不是将整个单词视为一个token，这也是为什么提示词可能和token数不一样的原因，当然，大多数的时候他们是一样的。

如果想了解stable diffusion原理，可查看李宏毅讲解生成式AI(大模型，文本，图像)
如果想了解CLIP模型，可查看CLIP 论文逐段精读【论文精读】

二、prompt支持输入什么

1、单词tag

单词tag，就是用一个字或者一个词来表达出画面里的元素，再使用特定的语法对权重进行调整，这也是我们最常使用的方式。
对于在单词tag上特化训练的模型，建议使用逗号隔开的单词作为提示词。
书写时避免出现拼写错误，否则模型可能将拼写错误的单词拆分为字母处理。
友情提示，手一直是图像生成中的难点，如果你一直在提示词中过渡强调它做的不好的部分，反而会得到反向的效果。比如你在提示词中加重了对手的描述，比如好看的手，那么模型会认为重点是手，然后可能会出现让你san值直掉的东西。所以如果对于整个画面，如果手不是非得出现，建议在反向提示词中输入没有手。如果一定需要，建议用ControlNet来控制手部细节。

2、自然语言

对于在自然语言上特化训练的模型，建议使用描述物体的句子作为提示词。
什么是自然语言，简单地理解，就是我们平常沟通的一些语言。比如一个拥有金色头发带着花环，穿着白色纱裙的女孩正坐在一颗月桂树下，她的周围是粉色薰衣草草地。如果是用单词tag的方式，可能就是，一个女孩，金色头发，花环，白色纱裙，月桂树，粉色薰衣草。
可以使用英文，日文，特殊符号或一些中文，但是还是建议使用英文，之所以支持日文以及一些其他的文字，主要是取决于训练时使用的数据集，比如Stable Diffusion训练的数据集里面就包含Danbooru。（建议不要在上班的时候随便打开这个网站，很多NSFW内容）
另外不要使用太过于复杂的语法，语言模型不一定能够理解，导致在解析上出现偏差。

3、Emoji和颜文字

Emoji因为只有一个字符，模型在语义理解上准确度表现优秀，如有需要可以采用，比如在比耶这个动作上，用Emoji有奇效。
比如✌🏻，虽然有点奇怪，但是还行

另外对于某些颜文字也是支持的，对于某些模型来说，利用颜文字可以在一定程度上控制表情。目前模型对西方颜文字支持情况比较好。
表情符号参考：https://unicode.org/emoji/charts/emoji-list.html
颜文字参考：https://zh.wikipedia.org/wiki/表情符號列表?oldformat=true

4、标点符号

特定的符号具有一定的作用，这里先简单介绍一些基础的用法，详细内容可以看提示词进阶部分。
【,】逗号，分割提示词，有一定的权重排序功能，逗号前权重高，逗号后权重低。
【:】冒号，自定义权重数值，比如（blue hair:1.5），这个就是权重1.5的意思。
【（）】圆括号，（blue hair）没有数值，增加权重，默认为权重1.1。
【[]】方括号，减少权重，方括号不支持自定义数值，[blue hair]在新的版本是0.9，由于NovelAI使用的是在22年9月29号之前的版本，方括号的权重是减弱0.05，就是0.95。请注意方括号是不能自定义权重的。
【{}】花括号，在NovelAI旧版本，他的权重加强就是花括号，花括号的权重为加强0.05，就是原1.05倍。

三、如何写prompt

一个好的提示词，必须是详细的具体的，这个过程就像做需求分析一样，先想要自己到底要什么，很多人刷出来图，觉得不是自己想要的，那么先看看自己的描述，如果自己的需求都很模糊，那AI生成出来的图像也很难去符合你心中所想，毕竟你没有告诉它你到底想要啥，就像某些老板的需求一样，纯靠自己猜自己悟。

1、基础模板

一般来说，可以按照一下格式来：

Subject主题
Medium媒介，材料
Style风格
Artist艺术家
Website网站
Quality质量
Additional details附加细节
Color色彩色调
Lighting灯光

你不需要把所有的类别都写上，就选择自己最需要的来就行，这里给大家推荐一个网站，可以帮助书写提示词：
https://promptomania.com/stable-diffusion-prompt-builder/

Subject

主题，画面的主题，锚定画面内容，这是提示词必须的部分，一个非常常见的问题，就是对主题的描述不够。比如说，我们想生成一个女孩子，可能新手就直接写1girl，但是这个女孩子看起来怎么样，穿什么，在哪里，做什么动作全部都没有。这样模型是没办法了解我们的需求的，我们必须详细准确地说出我们想要什么。

Medium

媒介，材料，这个非常强大，可以直接影响到整个图像的风格，比如手绘，摄影，3D渲染，等等。

Style

艺术风格，比如什么野兽派，印象派，超现实主义，达达主义，波普艺术等等。

Artist

艺术家，这是一个非常强大修饰词，模型会直接使用特定艺术家作为参考来拨入确切的风格，比如穆夏，不过需要注意，这个前提是这个艺术家的数据曾经被模型学习过，否则这个提示词不会生效。

Website

网站，模型训练的时候抓取了很多网站的数据，因此在提示词中加入如Artstation 和 Deviant Art 这样的网站，可以让图像像在这些网站上找到的一样。

Quality

画面品质，一般都是什么masterpiece, best quality, masterpiece,best quality之类的词汇。

Additional details

附加信息，可以为图像增加氛围，比如科幻，赛博朋克，蒸汽朋克之类的。

Color

颜色，通过添加颜色来控制画面的整体颜色。

Lighting

灯光，联想到摄影自拍的时候，各种灯，就知道它对于整体画面的重要影响。

参考原文：Stable Diffusion Prompt

负向提示词

在负向提示词里面，你可以填上不想要的东西。可以是名称，可以是样式，水印，文字，不需要的属性等等，比如low quality, ugly，watermark, logo, nsfw等等。
负向提示词拓展阅读：负向提示词

2、提示词进阶

长度

前面说到输入框在默认状态写着0/75，但是其实，并不是只让你输入75个token，Stable Diffusion 是没有这方面的限制的，只是CLIP要求每组不能超过75个token，一旦超过75之后，会形成一个新的token组，变成150，这个过程会一直持续下去，直到内存耗尽。

提示词的长度需要和你的画面的分辨率以及采样步数来匹配。如果不匹配，比如你将分辨率及采样步数设置的非常高，但是结果你的描述词很短，比如就一个女孩，那么很可能模型没地方发挥，给你整出多头，多手来。

词序

提示词默认权重默认值都是1，从前到后依次减弱，权重会影响画面生成结果，举个例子，你人物tag放在前面，那么你人物是核心，场景就会很小，你场景tag放前面，那么你人物就变小，因此选择正确的词序，来帮助你更有效率地炼丹。

权重

模型会依照概率来选择性执行，如提示词之间有冲突，系统会根据权重确定的概率来随机选择执行哪个提示词。
权重系数是可以改变提示词特定部分的比重。现在以blue hair在stable diffusion web UI举例，不考虑老版NoverAI的情况。

(blue hair) - 将权重提高 1.1 倍。
((blue hair)) - 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 * 1.1），乘法的关系，叠加权重。
[blue hair] - 将权重降低0.9倍。
[[blue hair]]- 将权重降低0.81倍，乘法的关系，叠加权重。
(blue hair:1.5) - 将权重提高 1.5 倍。
(blue hair:0.25) - 将权重减少为原先的0.25倍。
\(blue hair\) - 在提示词中使用字面意义上的 () 字符，不具有权重作用。

需要注意的一个事情就是权重增加通常会占一个提示词位，应当避免加特别多括号，可选中指定权重值。

提示编辑

提示编辑允许你开始先使用一个提示词，但在生成过程中间切换到其他提示词
基本语法包含以下几种：

[to:when] 在指定步数后添加 to 到提示词
[from::when] 在指定步数后从提示词中删除 from
[from:to:when] 在指定步数后将 from 替换为 to

其中 from 与 to 是替换前后的提示词，when 表示替换时机。
如果 when 是介于 0 和 1 之间的数字，则它指采样周期步数的百分比。如果它是一个大于零的整数，那么这代表它进行切换之前的步数。

举个例子：

[dog:10]在第10步之后开始渲染狗子
[dog:0.5]假定采样步数是30，那么就是第15步之后开始渲染狗子
[cat::10] 在第10步之后不再渲染猫，其他元素继续渲染
[cat::0.5] 假定采样步数是30，在第15步之后不再渲染猫，其他元素继续渲染
[cat:dog:10]假定采样步数为30，在前10步渲染猫，在后面20步渲染狗子

[cat:dog:0.5]假定采样步数为30，在前15步渲染猫，在后面15步渲染狗子

同样的参数，提示词前后的顺序调换，可能会产生不一样的效果哦
[dog:cat:10]

[dog:cat:0.5]

标签可进行嵌套使用的。
举个例子：
对于 a [fantasy:cyberpunk:16] landscape
开始时，模型将绘制 a fantasy landscape。
在第 16 步之后，它将采用 a cyberpunk landscape 继续生成

再来一个超级复杂的案例：
fantasy landscape with a [mountain:lake:0.25] and [an oak:a christmas tree:0.75][ in foreground::0.6][ in background:0.25] [shoddy:masterful:0.5] （假设采样步骤是100步）
一开始， fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy
在第 25 步之后， fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy
在第 50 步之后， fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful
在第 60 步之后， fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful
在第 75 步之后， fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful

看看下面这些对比图，用的是同样的提示词，但是种子和替换时机不一样。
提示词：Official portrait of a smiling world war ii general, [male:female:0.99], cheerful, happy, detailed face, 20th century, highly detailed, cinematic lighting, digital art painting by Greg Rutkowski's
可以看出来非常特别的是最后一列，替换时机为0，这本质就是让模型从female开始，可以直接不用提示编辑，直接用female，效果也是一样的。

（该图为网图）

原文可参考：Prompt Editing

交替渲染

每隔一步就更换渲染对象的方式，可添加多个对象，不局限于2个对象
基本语法：

[A|B] 第一步渲染A，第二步渲染B，第三步渲染A，依次循环
[A|B|C] 第一步渲染A，第二步渲染B，第三步渲染C，第四步渲染A依次循环

举个例子：
[cow|horse] in a field

（该图为网图）

还有一种宅男们非常喜欢的用法，猫耳萌妹，也可以通过这种方法实现， [cat|girl]

此外，还可以输入 [red|blue] hair，对发色进行融合

原文可参考：Alternating Words

可组合扩散Composable diffusion

AND，此处一定要谨记，是全部大写，不要小写，小写没有这个作用。
a girl AND a cat

组合是支持权重的，默认权重都为1，a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2，这种混合真的非常容易掉SAN
放上一张相对正常的，没那么可怕的

但是也需要注意，如果你的某个提示词权重低于0.1，那么该提示词对应的要素就很难产生影响，a cat AND a dog:0.03 将产生与 a cat 基本相同的输出
参考论文：Composable-Diffusion

提示矩阵

使用 | 分隔多个 Tag，程序将为它们的每个组合生成一个图像，并将所有的结果最后拼成矩阵图的形式方便我们观察对比效果，经常用于我们在构思画作的定调风格选择时使用。
举个例子：
如果使用 a busy city street in a modern city|illustration|cinematic lighting ，则可能有四种组合（始终保留提示的第一部分）：
a busy city street in a modern city
a busy city street in a modern city, illustration
a busy city street in a modern city, cinematic lighting
a busy city street in a modern city, illustration, cinematic lighting

（该图为网图）

原文可查看：参数矩阵

CFG Scale

CFG ,Classifier-Free Guidance，无分类器引导，其前身，分类器引导（Classifier guidance）。
CFG Scale是用来调整图像与提示词的相关性，该值越高，提示词对最终生成结果的影响越大，相关性越高，但它也在一定程度上降低了图像质量，可以用更多的采样步骤来抵消。过高的 CFG Scale 体现为粗犷的线条和过锐化的图像，越低的值产生越有创意的结果，比如3。但是如果太低，例如 1，那提示词就完全没用了,我一般在设置在7-12。