什么是提示词

讲提示词前，需要给大家先讲一个概念 多模态，所谓多模态其实就是是指多种数据类型，包括文本、图像、音视频、3D 物体等。

多模态交互是人工智能领域的研究热点之一，对于 AI 理解人类世界，帮助人类处理多种事务具有重要意义，所以多模态开始逐渐演变成基于文本和其他模态的交互，比如 ChatGPT 通过文本提示来生成文本、Stable Diffusion 通过文本提示来生成图片。

在这个大背景下，就产生了提示词这个概念，所谓提示就是告诉 AI 应该如何操作，为了更好的和 AI 进行交流，也产生了提示词工程这门专业技术。

同时针对不同模型也会有不同的提示词规则，比如 ChatGPT、 Stable Diffusion 提示词规则不能复用。

SD 提示词语法

基本规则

  • 提示词之间使用半角的逗号 , 分割
  • 越靠前的提示词优先级越高

权重规则

  • 默认权重为 1
  • (提示词) 表示 1.1 倍权重
  • {提示词} 表示 1.05 倍权重
  • [提示词] 表示 0.9 倍权重
  • 使用 (提示词:0-1数值) 直接设置权重

LoRA 规则

  • 使用 <> 来调用 LoRA
  • <lora:文件名:权重> 触发词
    • 上一篇 LoRA 模型部分也有讲到，有需要可以点看看一下

组合词规则

  • 使用 _ 来表示一个组合词
  • 比如
    • 巧克力 牛奶，模型会认为是两个物品
    • 巧克力_牛奶，这样可以让模型认为是一个物品

提示词生效控制

图片生成是通过不断采样，下面的方式可以设置在特定的采样步数提示词才开始生效

  • 使用 [提示词:0-1数值] 设置提示词在 数值*总步数 时开始生效
  • 使用 [提示词::0-1数值] 设置提示词在 数值*总步数 时结束生效
  • 使用 [提示词1:提示词2:0-1数值] 设置提示词 1 从第一步开始生效到 数值*总步数 结束，之后提示词 2 开始生效
  • 使用 [提示词1|提示词2] 设置两个提示词交替生效

SD 提示词模版

提示词分 正向提示词 和 反向提示词 两个部分，分别表达你想要什么和你不想要什么

正向提示词

正向提示词万能公式：

画面质量&风格 + 主体描述 + 背景描述 + LoRA

这里以需要绘制 一个圆脸红黄色的短发女生在实验室开心的微笑 这样的图来分解一下

  • 画面质量&风格

    1
    masterpiece,
    1
    杰作,

  • 主体描述

    1
    1girl, round face, hime cut, [red:yellow:0.5] hair, kind_smile,
    1
    一个女孩, 圆脸，公主切发型，红黄色的头发，开心的微笑

  • 背景描述

    1
    (laboratory:1.5),
    1
    实验室
    • 由于场景描述比较靠后，适当增加权重

  • LoRA

    • 本次演示暂不使用 LoRA

最终正向提示词如下：

1
2
3
masterpiece,
1girl, round face, hime cut, [red:yellow:0.5] hair, kind_smile,
(laboratory:1.5),

反向提示词

不想让模型生成什么，这里因为模型不太擅长绘制手脚，所以最终反向提示词如下：

1
NSFW, ugly, Multiple people, missing limb, bad hands, mutated hands and fingers, poorly drawn hands, extra legs,
1
不适合工作场景，丑陋，多人，缺少肢体，坏手，畸形的手和手指，画不好的手，多余的腿

生成图如下：

SD 提示词插件推荐

强烈建议掌握了基本的语法规则之后再使用插件，不然你根本看不懂插件为啥要这样使用

目前已经介绍了模型和提示词，只要稍加练习，掌握这两个内容后，就可以很好的玩起来了，相信你已经感受到 AI 绘图的魅力了吧。

但要画好图，还有不少知识需要掌握，接下来将介绍详细介绍文生图的其他参数的使用方法。