Stable Diffusion 提示词

提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间,即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围,而非直接指定作画结果。

提示词的效果也受模型的影响,有些模型对自然语言做特化训练,有些模型对单词标签对特化训练,那么对不同的提示词语言风格的反应就不同。

提示词内容

提示词中可以填写以下内容:

类型要求
自然
语言
可以使用描述物体的句子作为提示词。大多数情况下英文有效,也可以使用中文。避免复杂的语法。
单词
标签
可以使用逗号隔开的单词作为提示词。一般使用普通常见的单词。单词的风格要和图像的整体风格搭配,否则会出现混杂的风格或噪点。避免出现拼写错误。
可参考 Tags | Danbooru (donmai.us)
Emoji
颜文字
Emoji (💰👨👩🎅👼🍟🍕) 表情符号也是可以使用并且非常准确的。因为Emoji只有一个字符,所以在语义准确度上表现良好。关于 emoji 的确切含义,可以参考 Emoji List, v15.0 (unicode.org)

值得注意的是,Emoji 在构图上有影响。举个例子,💐👩💐输出后:

Stable Diffusion 提示词

对于使用 Danbooru 数据的模型来说,可以使用西式颜文字在一定程度上控制出图的表情。如::-) 微笑 :-( 不悦 ;-) 使眼色 :-D 开心 :-P 吐舌头 :-C 很悲伤 :-O 惊讶 张大口 :-/ 怀疑

提示词语法

根据自己想画的内容写出提示词,多个提示词之间使用英文半角符号 [ , ],如:

masterpiece, best quality, ultra-detailed, illustration, close-up, straight on, face focus, 1girl, white hair, golden eyes, long hair, halo, angel wings, serene expression, looking at viewer

一般而言,概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词,大致顺序如:

(画面质量提示词), (画面主题内容)(风格), (相关艺术家), (其他细节)

不过在模型中,每个词语本身自带的权重可能有所不同。如果模型训练集中较多地出现某种关键词,在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面。

反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词,在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性,譬如 Anime (动漫)一词就相对泛化,而 Jojo 一词就能清晰地指向 Jojo 动漫的画风。措辞越不抽象越好,尽可能避免留下解释空间的措辞。

可以使用括号人工修改提示词的权重,方法如:

  • (word) – 将权重提高 1.1 倍
  • ((word)) – 将权重提高 1.21 倍(= 1.1 * 1.1)
  • [word] – 将权重降低至原先的 90.91%
  • (word:1.5) – 将权重提高 1.5 倍
  • (word:0.25) – 将权重减少为原先的 25%
  • (word) – 在提示词中使用字面意义上的 () 字符
( n ) = ( n : 1.1 )
(( n )) = ( n : 1.21 )
((( n ))) = ( n : 1.331 )
(((( n )))) = ( n : 1.4641 )
((((( n )))) = ( n : 1.61051 )
(((((( n )))))) = ( n : 1.771561 )

请注意,权重值最好不要超过 1.5。

还可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,譬如在某阶段后,绘制的主体由男人变成女人。

Stable Diffusion 提示词

语法为:

[to:when] 在指定数量的 step 后,将to处的提示词添加到提示

[from::when] 在指定数量的 step 后从提示中删除 from处的提示词

[from:to:when] 在指定数量的 step 后将 from处的提示词替换为 to处的提示词
例1:

a [fantasy:cyberpunk:16] landscape

在一开始,读入的提示词为:the model will be drawing a fantasy landscape.

在第 16 步之后,提示词将被替换为:a cyberpunk landscape, 它将继续在之前的图像上计算

例2:

对于提示词为: fantasy landscape with a [mountain:lake:0.25] and [an oak:a christmas tree:0.75][ in foreground::0.6][ in background:0.25] [shoddy:masterful:0.5],100 步采样,

一开始。提示词为:fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy

在第 25 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy

在第 50 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful

在第 60 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful

在第 75 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful

提示词还可以轮转,譬如

[cow|horse] in a field

在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为”horse in a field.”;在第三步时,提示词为”cow in a field” ,以此类推。

Token

实际上,程序是将输入的关键词以 Token 的形式传入模型进行计算的:

Stable Diffusion 提示词

“ (Medieval astronomer using a telescope with a cosmic starry sky in the background.sketch, hand draw style, con, uncomplicated background )”

转换为 Token ID 即:263, 10789, 40036, 1996, 320, 19037, 593, 320, 18304, 30963, 2390, 530, 518, 5994, 8, 11, 263, 5269, 267, 2463, 4001, 1844, 267, 5646, 267, 569, 16621, 5994, 264 。

一个单词可能对应一个或多个 Token,多个单词也可能对应同一个 Token。

提示词模板

可参考 Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, hypernetworks and more 中优秀作品的提示词作为模板。类似的网站还有:

  • Majinai:MajinAI | Home
  • 词图:词图 PromptTool – AI 绘画资料管理网站
  • Black Lily:black_lily
  • Danbooru 标签超市:Danbooru 标签超市
  • 魔咒百科词典:魔咒百科词典
  • AI 词汇加速器:AI 词汇加速器 AcceleratorI Prompt
  • NovelAI 魔导书:NovelAI 魔导书
  • 鳖哲法典:鳖哲法典
  • Danbooru tag:Tag Groups Wiki | Danbooru (donmai.us)
  • AIBooru:AIBooru: Anime Image Board

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