Stable Diffusion 关键词tag语法教程

Stable Diffusion 关键词tag语法教程

AI绘图在线体验

二次元绘图

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模型包括：

• NovelAI，NovelAI的模型训练使用了数千个网站的数十亿张图片，包括 Pixiv、Twitter、DeviantArt、Tumblr等网站的作品。
• Waifu，waifu的模型可用于生成二次元的卡通形象，可以生成独有的二次元动漫小姐姐和主人公
• Stable diffusion-v1.5，以英文为输入的通用图像生成模型

中文输入绘图

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• 太乙模型，首个开源的中文Stable Diffusion模型，基于0.2亿筛选过的中文图文对训练。

提示词 Prompt

Prompt 是输入到文生图模型的文字，不同的 Prompt 对于生成的图像质量有较大的影响

支持的语言

Stable Diffusion, NovelAI等模型支持的输入语言为英语，SD支持用自然语言描述，不过还是推荐使用用逗号分隔的一个个的关键词来写，当然表情符号，emoji，甚至一些日语都是可以用的。

tag语法

1. 分隔：不同的关键词tag之间，需要使用英文逗号,分隔，逗号前后有空格或者换行是不碍事的
   ex：1girl,loli,long hair,low twintails（1个女孩，loli，长发，低双马尾）
   
2. 混合：WebUi 使用 | 分隔多个关键词，实现混合多个要素，注意混合是同等比例混合，同时混。
   ex: 1girl,red|blue hair, long hair（1个女孩，红色与蓝色头发混合，长发）
   
3. 增强/减弱：有两种写法
   

• 第一种 (提示词:权重数值)：数值从0.1~100，默认状态是1,低于1就是减弱，大于1就是加强
  ex: ,(loli:1.21),(one girl:1.21),(cat ears:1.1),(flower hairpin:0.9)
  
• 第二种 (((提示词)))，每套一层()括号增强1.1倍,每套一层[]减弱1.1倍。也就是套两层是1.1*1.1=1.21倍，套三层是1.331倍，套4层是1.4641倍。
  ex: ((loli)),((one girl)),(cat ears),[flower hairpin]和第一种写法等价
  
• 所以还是建议使用第一种方式，因为清晰而准确
  

1. 渐变：比较简单的理解时，先按某种关键词生成，然后再此基础上向某个方向变化。
   [关键词1:关键词2:数字]，数字大于1理解为第X步前为关键词1，第X步后变成关键词2，数字小于1理解为总步数的百分之X前为关键词1，之后变成关键词2

• ex：a girl with very long [white:yellow:16] hair 等价为
  开始 a girl with very long white hair
  16步之后a girl with very long yellow hair
  
• ex：a girl with very long [white:yellow:0.5] hair 等价为
  开始 a girl with very long white hair
  50%步之后a girl with very long yellow hair
  

1. 交替：轮流使用关键词
   ex：[cow|horse] in a field比如这就是个牛马的混合物，如果你写的更长比如[cow|horse|cat|dog] in a field就是先朝着像牛努力，再朝着像马努力，再向着猫努力，再向着狗努力，再向着马努力
   

tag书写示例

建议按类似这样的格式书写提示词

画质词>>

将不同的分类的词，通过换行区分开，方便自己随时调整

(masterpiece:1.331), best quality,

于是我们得到这样一张图

tag书写要点

1. 虽然大家都管这个叫释放魔法，但真不是越长的魔咒（提示词）生成的图片越厉害，请尽量将关键词控制在75个（100个）以内。
2. 越关键的词，越往前放。
3. 相似的同类，放在一起。
4. 只写必要的关键词。

反向提示词 Negative prompt

用文字描述你不想在图像中出现的东西
AI大致做法就是
1. 对图片进行去噪处理，使其看起来更像你的提示词。
2. 对图片进行去噪处理，使其看起来更像你的反向提示词（无条件条件）。
3. 观察这两者之间的差异，并利用它来产生一组对噪声图片的改变
4. 尝试将最终结果移向前者而远离后者
5. 一个相对比较通用的负面提示词设置

lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,

引用

https://www.tjsky.net/tutorial/488