Stable Diffusion 关键词tag语法教程

SD指南 2年前 (2023) Rui
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Stable Diffusion 关键词tag语法教程

AI绘图在线体验

二次元绘图

在线体验地址:http://acg.aiartwork.online/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

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中文输入绘图

在线体验地址:http://taiyi.aiartwork.online/

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。

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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

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)

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)

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

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2ex: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

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

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tag书写要点

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。越关键的词,越往前放。相似的同类,放在一起。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

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