[深度学习]stable diffusion的提示词总结

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。

参考文献： 1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/626136427 2、https://openai.wiki/stable-diffusion-prompt.html