AI绘画提示词全攻略,让你所想即所画!(附12000+图片提示词库)

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这可能是你从来没有见过的生产模式。

提示词又成为魔法、咒语,在AI时代,掌握了提示词,你可以在一分钟之内写一篇文章,做一首歌曲,生成一张精致的图片。

基础原理

大多数人用不好提示词的根本原因是他没有理解提示词的运行机制。

当你输入一个红色的帽子,Stable Diffusion并不是在画布上去框定一个帽子的轮廓,并将所有像素点渲染成红色。同样当你输一个8K时,Stable Diffusion也不会给你生成一个8K分辨率的图片。
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而提示词的真正作用,你可以简单的理解为搜索的关键词,帮助你找到Stable Diffusion库中最匹配你各个提示词的图片,然后模仿这些图片的绘制方式给你画一张图出来。

所以当你输入8K高品质时,Stable Diffusion是去库中找到这些高品质图片的绘图方式,来学习模仿,而不是直接设置你图片的清晰度。
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所以提示词原理有两个核心原则:

1、Stable Diffusion不是什么都懂。有些词如果库里没有,它是无法理解的。所以我们要更多地使用Web UI中给出的常用提示词。

2、提示词之间会相互污染。所以提示词不是越多越好,要尽可能地做减法。

提示词结构

提示词分为正向提示词和反向提示词。正向提示词指画面中需要出现的内容,如一个女孩大师级作品。反向提示词,指画面中不应出现内容,如崩坏的手指。

从语义来讲,提示词又可以分为:

图片质量,如高画质、高细节。通常我们将高画质的词组保存下来,每次先固定输入。

图片的结构,如半身照、全身照、全景、中景。

图片的具体内容,如一个女孩蓝色的头发、黑色的眼睛、微笑的表情。

图片风格,如单色图片、像素画、水彩等等。

明确了基本结构后,我们该如何编写提示词呢?

基于提示词的原理,我们在Stable Diffusion中编写提示词更倾向于写单个词语或简单的词组,用逗号分割,而不是写长长的一句话。
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这样更便于SD的语言编码器进行处理,让Stable Diffusion更好的理解我们的输入。

平时也可以多收集一些优秀作品的提示词作为自己的素材库,分门别类整理好。

我自己也整理了一份**【Stable Diffusion提示词库】,一共12000+词组。**
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图片的提示词包含各种风格、主题类型。
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还有更多资源可以分享:

【Stable Diffusion学习路线思维导图】
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【Stable Diffusion安装包(含常用插件、模型)】
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【AI绘画视频合集】
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