Stable Diffusion怎么用？提示词的基本语法与AI辅助创作技巧

在本节内容中，我们将深入学习提示词的基本语法和AI辅助创作技巧。你将掌握Stable Diffusion的六大基本语法，并学会如何让我们的大型语言模型（LLM）帮助我们写提示词。

一、Stable Diffusion的六大基本语法

在我们之前的内容中，我们学习了如何在C站上下载模型并尝试使用它们。但有时候，我们看到的提示词中包含了许多符号，如括号和冒号，这些究竟是什么？它们是如何使用的？今天，我们将揭开这些谜团。

1、内容形式

在构建提示词时，我们可以使用单词、词组或短句。为了更清晰地表达多个主体之间的关系，建议使用短句。

• 单词：1girl, beautiful, sitting, table
• 词组：1 beautiful girl, sitting near the table
• 短句：1 beautiful girl sitting near the table

2、分隔符

分隔符主要用于在提示词的不同tag之间进行区分，这样可以让AI更清晰地理解每个独立的元素，避免混淆。

在使用分隔符时，只需在每个关键词或短语后加上一个逗号。

例如，如果我们想要生成一个包含女孩、海滩和远处城市的图像，我们应该这样写提示词："girl, beach, distant city"

3、权重语法

权重语法允许我们强调或减弱某些元素。例如，使用括号和冒号来设置权重数值，可以增加或减少特定元素的重要性。权重语法通过在提示词中加入特定的符号来实现。

1. 括号和冒号：用括号将提示词圈起来，并在后面加上冒号和权重数值。权重数值范围从0.1到100，默认为1。低于1表示减弱提示词的强度，高于1则表示加强。

• 加强元素：(city:1.5)
• 减弱元素：(city:0.5)

1. 快捷键调整权重：我们可以通过快捷键来快速调整提示词的权重。按住Ctrl并按上键可以增加权重，按住Ctrl并按下键可以减少权重。
2. 使用不同类型括号：通过添加不同层级的括号来调整权重，每增加一层花括号，权重增加1.05倍；每增加一层圆括号，权重增加1.1倍；每增加一层方括号，权重减少1.1倍。

• 增加权重：{city} 或 (city)
• 减少权重：[city]
• 复用括号：可以多层嵌套括号，增加、减少权重

在实际应用中，权重语法可以帮助我们实现更加细致的图像控制。例如，如果我们想要在图像中更多地强调城市背景，而减少人物和海滩的占比，我们可以这样设置：(city:1.5), 1girl, beach

通过这种方式，我们可以确保城市在最终生成的图像中占据更大的比例，而其他元素则相对较小。

注意事项

• 权重语法中的数值不宜过高，一般不超过2，以免导致图像质量下降或崩坏。
• 权重语法的使用应根据实际需要，合理调整各元素的比重，以达到最佳的视觉效果。

4、混合语法

Stable Diffusion的混合语法是一种强大的功能，它允许我们将多个不同的元素或概念合并到一个图像中，创造出全新的视觉实体。这种语法通过简单的“and”连接词，实现了在单一图像中融合多个元素的效果。

1. 使用“and”连接词：通过在提示词中加入“and”，我们可以将两个或多个元素合并。例如，"1cat and 1dog"将生成一个猫和狗的混合体。
2. 设置权重：在使用“and”时，我们还可以为每个元素设置权重，以控制它们在最终图像中的比例。例如，"1cat:1.5 and 1dog:1"将生成一个更偏向猫特征的混合体。

5、交替演算语法

交替演算语法通过在方括号中放置关键词，并用竖线分隔来实现。例如，如果我们想要在猫和狗之间交替生成，可以这样写提示词："[cat|dog]"。

这种语法特别适用于创造渐变效果或混合多种元素的场景。例如，我们可以用它来生成红蓝相间的渐变头发："[red|blue]"。此外，交替演算还可以用于创造更为复杂的图像，如同时包含猫、狗和老虎特征的混合体："[cat|dog|tiger]"。

6、分段生成语法

分段生成语法的基本形式是在方括号中指定两个或多个关键词，并通过冒号和数字来控制这些关键词在生成过程中的使用阶段。

• 格式：[关键词1:关键词2:数字]
• 数字大于1：表示在第X步之前使用关键词1，第X步之后使用关键词2。
• 数字小于1：表示总步数的百分之X之前使用关键词1，之后使用关键词2。

假设我们想要生成一个图像，前半部分是一个男人，后半部分变成一朵花，我们可以这样设置提示词：

[man:flower:20]：在前20步迭代中使用“man”作为提示词，之后使用“flower”。

如果我们想要根据总迭代步数的百分比来控制切换点，可以这样设置：

[man:flower:0.5]：在总迭代步数的前50%使用“man”，后50%使用“flower”。

分段生成语法还可以用于更精细的控制，比如从某个比例或步数开始画，或者到某个比例或步数截止画。

• 从XX比例/步开始画：[关键词:数字]，如[flower:20]表示从第20步开始使用“flower”作为提示词。
• 到XX比例/步截止画：[关键词::数字]，如[flower::20]表示到第20步截止使用“flower”作为提示词。

二、使用LLM辅助创作

我们可以使用大语言模型（LLM）来帮助我们生成提示词。只需提供一个主题，AI就能为我们扩写并生成详细的提示词。这大大减少了我们的工作量，并提高了创作效率。

现在你是一名基于输入描述的提示词生成器，你会将我输入的自然语言想象为完整的画面生成提示词。请注意，你生成后的内容服务于一个绘画AI，它只能理解具象的提示词而非抽象的概念。我将提供简短的中文描述，生成器需要为我提供准确的提示词，必要时优化和重组以提供更准确的内容，也只输出翻译后的英文内容。

请模仿示例的结构生成完美的提示词。

示例输入：“一个坐在路边的办公室女职员”

示例输出：1 girl, office lady, solo, (16yo), sexy, thin, beautiful detailed eyes, light blush, black hair, long hair, (mole under eye:1.2), nose blush , looking at viewer, suits, white shirt, striped miniskirt, (lace black pantyhose:1.1), black heels, LV bags, thighhighs sitting, street, shop border, akihabara , tokyo, tree, rain, cloudy, beautifully detailed background, depth of field, loli, realistic, ambient light, (cinematic composition:1.3), neon lights, HDR, Accent Lighting, pantyshot, fish eye lens.

请注意示例中的(:1.x)表示给提示词增加权重，数值范围在0.6-1.5，数值越大权重越高。

请仔细阅读我的要求，并严格按照规则生成提示词，如果你明白了，请回复"我准备好了"，当我输入中文内容后，请生成我需要的英文内容。

三、总结

本节内容我们学习了Stable Diffusion的六大基本语法和AI辅助创作技巧。

掌握这些技巧，你将能够更好地创造出令人惊叹的艺术作品。