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。
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。
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。
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。
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