SD教程 6种提示词角度！精准实现你的 stable diffusion 创作意图！

在使用SD模型生成图片时，需要注意一些细节。SD模型的训练数据来自于网络，因此 tags（标签）更倾向于使用口语化表达，而非专业术语
。这意味着一些常见的景别描述如 “medium shot”（中景）和 “full
shot”（全景）可能无法产生理想的效果，因为这些表述很少出现在训练数据中。然而，也有一些例外情况，有些模型在微调过程中可能添加了更专业的
tags，这样就能够更好地生成对应的景别效果。

另外，还有一些特定的术语如 “cowboy
shot”（牛仔镜头）可能无法被一些模型正确识别，导致生成的图片中出现牛仔服装的人物。为了避免这种情况，可以不在正向提示词中使用 “cowboy
shot”，而是通过在 negative prompt（反向提示词）中加入其他关键词，如 “full body”（全身）或
“closeup”（特写），以避免模型生成全身和特写图片。通过这种方式也可以达到相似的目的。

最后，需要强调的是，评价一个提示词的优劣不能仅以一次生成的图片作为评判标准，而是应该生成多张图片，再基于这些结果来评估提示词的效果。

观察生成的多张图片后，可以根据目标需求和生成效果来对提示词进行优化和调整。这可能包括更改关键词，调整参数或者试验不同的表达方式。通过这种反复迭代和调整的过程，才能逐步接近理想的图像效果。这也是我们提升AI绘图技巧，实现个性化创作需求的关键步骤。

以下是一些示例：

2、风格

在使用标签生成图片时，有时会发现使用一些风格类的关键词，如
“illustration”（插画）、“cartoon”（卡通）等，生成的图片风格非常多样。这是因为训练数据中的插画风格本身就包含了很多不同的风格变化。

为了更好地控制生成的结果，我们可以使用下面2种方法进一步限定生成范围：

1. 通过添加关键词如 “flat design”（扁平化设计）、"2D"等，来生成更平面的插画风格。这样可以使生成的图片更加符合平面插画的特点。另外，通过添加与期望风格相反的关键词，也能够反向限定生成的结果，以获得与之相反的风格效果。

2. 通过添加相关艺术家的名字或艺术家关键词，可以引导模型生成更加特征性和独特的图片。艺术家关键词通常与特定的艺术风格或创作方式相关，因此可以帮助我们缩小生成范围，更加准确地获得所需的效果。

以下是一些示例：

3、媒介

使用媒介tag，也会出现风格非常多样的图片，原因跟上面提到的完全一样，解决方法也完全相同，这里不再赘述。

以下是一些示例：

4、清晰度关键词

生成的图片如果觉得细节不够丰富，那么就可以添加下面的关键词来改进。

以下是一些示例：

Highly detailed： 通过观察人物的衣服和背后的蘑菇等细节，可以明显看出与对比图相比，添加了这个关键词后，生成的图片会更具细节。

Intricate pattern： 通过添加更多的纹理，特别是在人物的衣服上，可以使生成的图片更加丰富多样。

Ornate： 通过添加装饰品，例如人物头发上的发夹，以及额外的装饰物在手臂上，可以增添图片的华丽感。

5、灯光效果

调整灯光效果是一项相对困难的任务，因为SD模型缺乏对三维空间的理解能力
，因此很难准确呈现不同方位灯光的效果。然而，通过添加相关的关键词仍然可以产生一定效果。这是因为虽然SD无法理解三维空间，但它对于图片的色调和明暗有很好的学习能力。

例如，关键词 “back light” 虽然无法真正呈现背光效果，但会使人物正面变暗，并给头发产生发光的效果。另外，关键词 “hard light” 相对于
“soft light” 会产生更高对比度的图片，这是使用硬光的特点之一。如果你有摄影经验，这应该不难理解。

需要注意的是，有些光效关键词还可以用其他表达方式来表示。例如，“side light” 也可以表达为 “side
lights”。如果发现效果不明显，可以尝试添加更多类似的词语来进一步调整灯光效果。其他类型的关键词同理。

以下是一些示例：

6、颜色氛围

这个不多解释，非常直观。

SD对颜色信息的学习没啥难度，因此操控起来显得比较轻松。

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文章来源于互联网:SD教程 6种提示词角度！精准实现你的 stable diffusion 创作意图！

本期内容的核心目标是向你展示构图、风格、媒介、画面清晰度、灯光效果以及颜色氛围等6大类别中的常用标签（tags），这些标签将为你提供更深入的理解，并帮助你更有效地编写提示词（prompt）。

这些标签可以大大影响AI绘图模型生成的图片内容，掌握好它们的使用，将有助于你在AI绘图过程中更好地达成你的创作意图。

tags 效果示例

1、构图

在使用SD模型生成图片时，需要注意一些细节。SD模型的训练数据来自于网络，因此 tags（标签）更倾向于使用口语化表达，而非专业术语。这意味着一些常见的景别描述如 “medium shot”（中景）和 “full shot”（全景）可能无法产生理想的效果，因为这些表述很少出现在训练数据中。然而，也有一些例外情况，有些模型在微调过程中可能添加了更专业的 tags，这样就能够更好地生成对应的景别效果。

另外，还有一些特定的术语如 “cowboy shot”（牛仔镜头）可能无法被一些模型正确识别，导致生成的图片中出现牛仔服装的人物。为了避免这种情况，可以不在正向提示词中使用 “cowboy shot”，而是通过在 negative prompt（反向提示词）中加入其他关键词，如 “full body”（全身）或 “closeup”（特写），以避免模型生成全身和特写图片。通过这种方式也可以达到相似的目的。

以下是一些示例：

2、风格

在使用标签生成图片时，有时会发现使用一些风格类的关键词，如 “illustration”（插画）、“cartoon”（卡通）等，生成的图片风格非常多样。这是因为训练数据中的插画风格本身就包含了很多不同的风格变化。

为了更好地控制生成的结果，我们可以使用下面2种方法进一步限定生成范围：

通过添加关键词如 “flat design”（扁平化设计）、”2D”等，来生成更平面的插画风格。这样可以使生成的图片更加符合平面插画的特点。另外，通过添加与期望风格相反的关键词，也能够反向限定生成的结果，以获得与之相反的风格效果。
通过添加相关艺术家的名字或艺术家关键词，可以引导模型生成更加特征性和独特的图片。艺术家关键词通常与特定的艺术风格或创作方式相关，因此可以帮助我们缩小生成范围，更加准确地获得所需的效果。

以下是一些示例：

3、媒介

使用媒介tag，也会出现风格非常多样的图片，原因跟上面提到的完全一样，解决方法也完全相同，这里不再赘述。

以下是一些示例：

4、清晰度关键词

生成的图片如果觉得细节不够丰富，那么就可以添加下面的关键词来改进。

以下是一些示例：

**Highly detailed：**通过观察人物的衣服和背后的蘑菇等细节，可以明显看出与对比图相比，添加了这个关键词后，生成的图片会更具细节。

**Intricate pattern：**通过添加更多的纹理，特别是在人物的衣服上，可以使生成的图片更加丰富多样。

**Ornate：**通过添加装饰品，例如人物头发上的发夹，以及额外的装饰物在手臂上，可以增添图片的华丽感。

5、灯光效果

调整灯光效果是一项相对困难的任务，因为SD模型缺乏对三维空间的理解能力，因此很难准确呈现不同方位灯光的效果。然而，通过添加相关的关键词仍然可以产生一定效果。这是因为虽然SD无法理解三维空间，但它对于图片的色调和明暗有很好的学习能力。

例如，关键词 “back light” 虽然无法真正呈现背光效果，但会使人物正面变暗，并给头发产生发光的效果。另外，关键词 “hard light” 相对于 “soft light” 会产生更高对比度的图片，这是使用硬光的特点之一。如果你有摄影经验，这应该不难理解。

需要注意的是，有些光效关键词还可以用其他表达方式来表示。例如，“side light” 也可以表达为 “side lights”。如果发现效果不明显，可以尝试添加更多类似的词语来进一步调整灯光效果。其他类型的关键词同理。

以下是一些示例：

6、颜色氛围

这个不多解释，非常直观。

SD对颜色信息的学习没啥难度，因此操控起来显得比较轻松。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
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指令调优方法论
思维链和思维树
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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
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热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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