开源 vs 闭源：Stable Diffusion 与 Midjourney 生图提示词深度指南

stable Diffusion WebUI 和 Midjourney 在生图提示词的编写上既有相似性，也存在显著差异，主要体现在技术架构、控制方式、适用场景和工具支持等方面。以下从多个角度对比分析两者的异同：

一、相同点

1. 核心依赖文本描述

   两者均需通过自然语言描述生成目标图像，提示词的清晰度和具体性直接影响输出质量。例如，明确的主题、风格和细节描述（如“赛博朋克风格，霓虹灯光，雨天街道”）对两者均有效。

2. 结构化关键词的重要性

   均需通过分层描述（如主体、环境、风格、光照、色彩等）优化结果。例如，Midjourney 的示例 /imagine prompt 印象派风格的龙在黎明时飞越中世纪村庄，以及 Stable Diffusion 的提示词拆分方法（如正向/反向提示词）均体现了结构化思维。

3. 风格与艺术术语的引用

   两者均可通过引用艺术风格（如“梵高风格”）、艺术家（如“吉卜力工作室”）或摄影术语（如“广角镜头”）调整生成效果。

4. 迭代优化需求

   用户需通过多次调整提示词或参数逐步接近预期效果，例如 Midjourney 的版本参数（--v 5.2）和 Stable Diffusion 的采样步数调整。

二、不同点

1. 提示词结构与控制方式

• Midjourney

• • 参数化控制

    ：支持通过参数直接调整图像属性，例如宽高比（--ar 16:9）、模型版本（--v 6）和排除元素（--no）。

  • 简洁性

    ：提示词更偏向视觉化描述，适合短文本快速生成高质量图像，如“外星雨林，发光植物，赛博朋克风格”。

  • 抽象概念支持

    ：可处理“希望”“时间流逝”等抽象主题，但需通过具象化描述实现，如“金色阳光穿透乌云，照亮草原上的白鸽”。

• Stable Diffusion WebUI

• • 精细化控制

    ：需区分正向提示词（生成目标）和反向提示词（排除内容），例如反向提示词中排除“低质量、畸变手指”。

  • 权重调整

    ：通过语法（如 (关键词:权重值)）调整关键词优先级，例如 (sunset:1.2) 增强“日落”的权重。

  • 插件支持

    ：借助插件（如 sd-webui-prompt-all-in-one）实现自动翻译、历史记录和关键词推荐，降低提示词编写门槛。

2. 技术实现与生成风格

• Midjourney

• • 美学优先

    ：模型倾向于生成高艺术性的图像，即使提示词较简单也能输出视觉吸引力强的结果，适合创意设计。

  • 闭源限制

    ：仅支持 Discord 平台操作，无法本地部署，生成风格受限于官方模型。

• Stable Diffusion WebUI

• • 开源灵活

    ：支持本地部署和自定义模型（如 LoRA、ControlNet），用户可通过调整底层参数实现高度定制化。

  • 逼真与精准

    ：擅长生成写实图像（如人像、产品），且通过插件（如 WD14 Tagger）反推图片提示词，便于批量处理。

3. 适用场景与用户群体

• Midjourney

• • 创意设计

    ：适合艺术家、设计师快速生成灵感图，例如概念艺术、插画等。

  • 低门槛用户

    ：无需技术背景，通过简单指令即可生成高质量图像。

• Stable Diffusion WebUI

• • 商业应用

    ：适合电商（如批量生成产品图）、影视（如分镜设计）等需要精准控制的场景。

  • 技术爱好者

    ：需一定学习成本，但掌握后可实现复杂效果（如结合 ControlNet 控制姿势和构图）。

4. 工具与生态支持

• Midjourney

• • 内置功能

    ：支持混合多图（/blend）和风格融合，但缺乏本地化工具。

• Stable Diffusion WebUI

• • 插件生态

    ：丰富的插件（如 Tag Autocomplete、SixGod）提供关键词推荐、权重调整和反推功能，显著提升效率。

  • 社区资源

    ：开源社区提供大量预训练模型（如 ChilloutMix、DreamShaper），扩展生成可能性。

三、总结与建议

1. 选择工具

2. • Midjourney

     ：优先选择快速创意表达和艺术性输出，适合时间敏感项目。

   • Stable Diffusion

     ：需精细控制或商业批量生成时使用，结合插件可大幅提升效果。

3. 提示词编写技巧

4. • Midjourney：简洁描述 + 风格参数（如 --v 6 --ar 3:2）。
   • Stable Diffusion：正向/反向提示词结合 + 权重调整 + 插件辅助。

5. 混合使用
   可将 Midjourney 生成的图像作为灵感，导入 Stable Diffusion 进一步细化（如修复细节、调整构图），发挥两者优势。

提示词

Stable Diffusion 最强提示词手册

• Stable Diffusion介绍
• OpenArt介绍
• 提示词（Prompt） 工程介绍
• …

第一章、提示词格式

• 提问引导
• 示例
• 单词的顺序
• …

有需要的朋友，可以点击下方卡片免费领取！

第二章、修饰词（Modifiers）

• Photography/摄影
• Art Mediums/艺术媒介
• Artists/艺术家
• Illustration/插图
• Emotions/情感
• Aesthetics/美学
• …

第三章、 Magic words（咒语）

• Highly detailed/高细节
• Professional/专业
• Vivid Colors/鲜艳的颜色
• Bokeh/背景虚化
• Sketch vs Painting/素描 vs 绘画
• …

第四章、Stable Diffusion参数

• Resolution/分辨率
• CFC/提词相关性
• Step count/步数
• Seed/种子
• Sampler/采样
• 反向提示词(Prompt)

第5章 img2img（图生图）,in/outpainting（扩展/重绘)

• 将草图转化为专业艺术作品
• 风格转换
• lmg2lmg 变体
• Img2lmg+多个AI问题
• lmg2lmg 低强度变体
• 重绘
• 扩展/裁剪
• …

第6章 重要提示

• 词语的顺序和词语本身一样重要
• 不要忘记常规工具
• 反向提示词(Prompt)
• …

第7章 OpenArt展示

• 提示词 (Prompt)
• 案例展示
• …

篇幅有限，这里就不一一展示了，有需要的朋友可以点击下方的卡片进行领取！

文章来源于互联网:开源 vs 闭源：Stable Diffusion 与 Midjourney 生图提示词深度指南