Stable Diffusion的提示词语法问题
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：
- 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)，同时 Emoji 在构图上有影响。
💐👩💐
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 😀 开心 😛 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，我们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，我们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。