公司招聘网站续费申请,使用asp.net做购物网站,域名提交收录,安全之要Prompts提示词简介
在Stable Diffusion中#xff0c;Prompts是控制模型生成图像的关键输入参数。它们是一种文本提示#xff0c;告诉模型应该生成什么样的图像。
Prompts可以是任何文本输入#xff0c;包括描述图像的文本#xff0c;如“一只橘色的短毛猫#xff0c;坐在…Prompts提示词简介
在Stable Diffusion中Prompts是控制模型生成图像的关键输入参数。它们是一种文本提示告诉模型应该生成什么样的图像。
Prompts可以是任何文本输入包括描述图像的文本如“一只橘色的短毛猫坐在草地上背景是蓝天白云”也可以是关键词的组合如“鸟森林天空”。
通过使用Prompts我们可以控制生成图像的样式、主题、颜色、纹理等。同时我们还可以通过调整Prompts的权重来控制不同要素在图像中的突出程度。例如如果将某个关键词的权重设置得更高那么模型在生成图像时就会更加注重这个关键词的体现。
除了手动编写Prompts我们还可以利用一些工具来生成Prompts。例如可以使用AI绘画工具生成一个初步的图像然后将其作为参考图通过调整参考图的参数来生成新的Prompts。这样可以使Prompts更加贴合我们的需求提高生成图像的质量和效率。
需要注意的是不同的模型和参数设置会对Prompts的解读和生成结果产生影响。因此在使用Prompts时需要不断尝试和调整以找到最佳的组合和权重设置。 提示词是提示而不是判定依据比如你输入质量判定词汇的时候其实是在限制数据的范围而不是 “要求” AI 出一张很好的图片。 提示词语法
基本格式
Stable Diffusion 提示词仅支持用英文可以是英文句子短语标签词组。例如我们要AI画一个女孩在森林漫步的场景图片我们的提示词可以有两种写法
a girl was walking in the foresta girl,walking,forest,
这两种写法的出图效果是一样的。一般情况下我们都会使用第二种词组标签的写法一是能写更少的单词二是后期修改提示词的时候时候非常方便。 注意事项
每个标签之间要用英文逗号分割开来。不区分大小写。Stable Diffusion都会把大写自动转成小写越靠前的标签权重越大。目前Stable-Diffusion-UI最大支持的提示词是75个。提示词越多生成的绘画出来的内容就越难把控不要写入两个或者更多相互矛盾意思相反的提示词。提示词中包含相同或者类似的提示词越多画面出现提示词内容权重就越大。
权重系数
权重系数可改变提示词特定部分的比重。
分割符
, 逗号 分割词缀有一定权重排序功能逗号前权重高逗号后权重低因而建议排序 综述图像质量画风镜头效果光照效果主题构图 主体人物对象姿势服装道具 细节场景环境饰品特征 先把描述图片质量分辨率、风格的放在提示词的最前面其次是绘画的主题内容的提示词最后是绘画细节的提示词。按照这里的顺序书写提示词绘画的效果会更好。
组合符 () 圆括号 增加权重0.1,即权重标为1.1 大部分情况用圆括号即可。
// 权重乘以1.1
(1girl) {} 花括号 增加权重0.05
// 权重乘以1.05
{1girl}[] 方括号 减少权重0.1也有说是减弱0.05的 方括号中无法自定义权重数值自定义权重只能使用(x:0.5)形式。
// 权重乘以0.9
[1girl] (())、{{}}、[[]] 复用括号 叠加权重
// 权重乘以1.1*1.1即权重为1.21
((1girl))
// 权重乘以1.05*1.05即权重为1.1025
{{1girl}}
// 权重乘以0.9*0.9即权重为0.81
[[1girl]] // 权重乘以1.1*1.1*1.1即权重为1.331
(((1girl)))
// 权重乘以1.05*1.05*1.05即权重为1.157625
{{{1girl}}}
// 权重乘以0.9*0.9*0.9即权重为0.729
[[[1girl]]] : 冒号 自定义权重数值仅支持圆括号 格式左圆括号 词缀 冒号 数字 右圆括号
// 单人女孩词缀权重为0.75
(1girl:0.75)
// 单人女孩词缀权重为1.2
(1girl:1.2) 连接符
AND 和 将多个词缀聚合在一个提示词顺序位置中其初始权重一致
// 三个词缀权重一致
bird and dog and pig// 可使用冒号标记其权重
bird:1.5 and dog:1.2 and pig:0.8| 竖线 混合两个描述同一对象的提示词要素
//生成白色和黄色混合的花
white | yellow floewer, _ 下划线 加强单词之间的联系
在这里插入代码片标签替换和标签轮转
标签替换
[] 方括号中使用: | 等符号则可实现较为复杂的分布与交替渲染的需求。
[from:to:when] 渲染元素1到多少进度后开始渲染元素2实现元素1与元素2的互相叠加可用于两个词条的融合。即 [元素1:元素2:迭代步数比例] 或者即 [元素1:元素2:迭代步数]
// 当图片采样迭代步数到达40%进度后开始渲染红色
[blue:red:0.4] flower// 前12步渲染蓝色后开始渲染红色
[blue:red:12] flower标签轮转
**[A|B|C] [提示词1|提示词2|提示词3]**元素1和元素2的交替混合渲染意思就是渲染一次A再渲染一次B再渲染一次A~~以此往复直至最后。
//生成的第一步将使用 blue第二步将使用red第三步将使用yellow第四步将使用blue依此类推。
[blue|red|yellow]调取 LoRA Hypernetworks 模型 尖括号 调取LoRA或超网络模型等。 输入lora:filename:multiplier 或 hypernet:filename:multiplier 可调取相应模型。
//调用lora模型
lora:cuteGirlMix4_v10
//调用lora模型 权重为0.5
lora:cuteGirlMix4_v10:0.5Emoji表情符
Emoji (,,,,,,,,) 表情符号也是可以使用并且 非常准确 的。 微笑 不悦 使眼色 开心 吐舌头 :-C 很悲伤 惊讶 张大口 怀疑 Emoji 因为只有一个字符所以在语义准确度上表现良好。
Emoji 在构图上有影响比如 ☺️。
提示词使用技巧
Stable Diffusion是一种基于transformer的文本到图像生成模型,可以通过文本提示生成高质量的图像。提示词是给Stable Diffusion输入的文本提示,它可以指导模型生成什么样的图像。选择合适的提示词非常重要,可以大大影响最终生成结果的质量。下面我将详细讲解提示词的使用技巧: 以英文写提示词。Stable Diffusion是以英文训练的模型,使用英文提示词可以获得最佳效果。 **提示词越具体越好。**提示词应该尽可能明确地指出你想要生成什么样的图像,避免模糊、笼统的描述。例如“一只可爱的猫咪”比“一只猫”更好,“一个穿着蓝色衬衫的女孩”比“一个女孩”更好。明确的描述可以减少模型的困惑,生成更符合预期的结果。 **使用多词短语而不是单个词。**使用“坐在海边的少女”而不是简单地用“海”和“女孩”。短语可以更清晰地表示组合意义,单个词往往多义,增加模型需要处理的不确定性。 **补充修饰词。**使用形容词和副词来增加描述细节,例如“一只快乐地玩耍的金毛猎犬”。修饰词可以明确对象的属性、状态和动作,减少生成的随机性。 指定样式和组成。可以直接指定“风格为糖果色调”“像漫画一样”来指导图像的视觉风格。也可以指定对象“右上角有一只猫”来指导组成。明确指导可以减少需要多次尝试的时间。 排除不需要的内容。可以使用“没有文字”“不要水印”等指示来去掉不需要的元素。特别是需要生成照片时,可以指明“无水印照片”以避免生成带商标的图像。 对 prompts进行细分。可以把提示词分成几部分,分别控制场景、风格、视角等不同方面。例如“一只雪白的猫,背景是蓝天白云,透视角度仰视”。这可以使得提示更结构化,各个方面可以自由组合。 **尝试不同的提示方式。**可以用不同的语句结构、词汇描述同一个意图,看哪种效果更好。也可以尝试用不同语言的提示词。提示词的表述方式对结果有很大影响。 **生成时候控制参数。**除了文本提示,生成参数如steps、sampling方法等都会影响结果。可以结合参数控制使结果更可控。 查看例图选用已知好的提示词。prompts-engine等网站收集了大量示例图片与prompts,可以直接借鉴使用效果好的提示词。 迭代优化找到最佳提示词。生成结果与预期不符时,可以修改提示词重新生成,逐步逼近理想结果。保持提示词的持续优化非常必要。
综上,良好的提示词应具备明确、具体、细节丰富等特点。需要注意提示词的表述方式,区分不同的控制因素,同时结合参数控制使生成可控。要多次迭代试验,优化找到最佳提示词组合。熟练掌握提示词的运用可以大大提高Stable Diffusion的生成能力,是使用中的关键技巧。
