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人工智能ai神器 SD 文生圖中掌握提示詞的語法格式

發(fā)布時間：2024-03-30 13:53:11 瀏覽量：286次

掌握提示詞的語法格式

Siable Diffusion 中的提示詞可以使用自然語言和用逗號隔開的單詞來書寫,具有很大的靈活性和可變性，用戶可以根據(jù)具體需求對提示詞進行更復(fù)雜的組合和應(yīng)用。當然，前提是需要使用正確的提示詞語法格式，下面將介紹相關(guān)的技巧。

提示詞權(quán)重的增強與減弱

提示詞權(quán)重(Prompt Weight)用于控制生成圖像中相應(yīng)提示詞的影響程度數(shù)值越大，提示詞對生成圖像的影響越大。

提示詞的權(quán)重具有先后順序，越靠前的提示詞，影響程度越大。通常，我們會先描述整體畫風(fēng)，再描述局部畫面，最后控制光影效果。然而，如果不對提示詞中的個別元素進行控制，只是簡單地堆砌提示詞，權(quán)重效果通常并不明顯。因此,我們需要使用語法來更加精細地控制圖像的輸出結(jié)果,具體方法有以下兩種。

加權(quán):增強提示詞權(quán)重使用小括號“（）”可以將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重提升1.1倍，同時可以通過嵌套的方式進一步加權(quán)。例如，“(blonde hair)”代表提示詞“金色頭發(fā)”提升 1.1倍權(quán)重，“((blonde hair))”則代表該提示詞提升 1.1x1.1=1.21倍權(quán)重，以此類推如果用戶覺得小括號太多了比較麻煩，也可以使用“(blonde hair: 1.6)”這樣的方式來控制權(quán)重，代表該提示詞提升1.6倍權(quán)重。

另外，使用大括號“價”可以將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重提升1.05倍，同樣可以通過嵌套實現(xiàn)復(fù)數(shù)加權(quán)，但與小括號不同，不支持“(blonde hair: 1.5}”這樣的寫法。在實踐中，大括號使用得比較少，小括號則更為常見，因為它調(diào)整起來更加方便一些。

降權(quán):減弱提示詞權(quán)重

使用中括號“[]”可以將括號內(nèi)的元素權(quán)重除以1.1,相當于降低約0.9的權(quán)重。降權(quán)的語法同樣支持多層嵌套，但與大括號類似，也不支持“[blonde hair: 0.8]這樣的寫法。在實踐中，如果想方便調(diào)整提示詞，使用小括號內(nèi)加數(shù)字的形式會更便捷。

提示詞的混合語法格式

Stable Diffusion 提示詞的混合語法是指將不同的提示詞以特定的方式組合在一起，以實現(xiàn)更復(fù)雜的圖像效果?；旌险Z法的格式為“A AND B”，即用 AND將提示詞A和B連接起來，注意AND必須為大寫。

易外，用戶也可以使用“”符號來代替AND，表示邏輯或操作，即兩個素會交替出現(xiàn)，達到融合的效果。

側(cè)如，要實現(xiàn)黃色頭發(fā)和綠色頭發(fā)的漸變效果，可以寫成“yellowbgen hair" 或 "yellow hair AND blondehair"。 Stable Diffusion 在處理這兩個tag時會按照畫一步黃色頭發(fā)，再畫一步綠色頭發(fā)的方式循環(huán)繪畫。

生成黃綠混合的人物發(fā)色

下面用提示詞的混合語法來生成黃綠混合的人物發(fā)色效果，進入“文生圖”頁面，輸入相應(yīng)的正向提示詞，使用混合語法來控制人物的頭發(fā)顏色，如圖所示。

如果我們想要黃色更少一些，2blonde更多一些，可以給相應(yīng)提示詞加權(quán)重，對提示詞進行修改，如圖所示。

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