上节我们简单介绍了一下StableDiffusion的基础模型及lora，今天我们接着讲解一下SD提示词的实践篇及ControlNet常用模型篇，本文总字数3000+，同时包含大量的图片及提示词分享。欢迎阅读。
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通用高画质：
masterpiece:杰作
nsanely detai led，ultra-detailed，highly detailed：疯狂的细节，超精细的细节绘制
best quality：高质量
特定高分辨率类型：
HD Quality：高清
8k：8k高清
sharpfocus ：焦点清晰
unreal engine虚幻 渲染
画家风格：
19世纪肖像画家：John Collier
偏写实和现代风格：Stanley Artgerm Lau
擅长女性肖像，偏印象派：John Singer Sargent
擅长画平面肖像：Alphonse Mucha
画风：
插画风：illustration,painting,paintbrush
二次元 ：anime,comic,game
写实系：photorealistic,realistic,photograph，Ultra realistic illustration
肖像画风：Portrait 用于生成脸部或者头像
数字艺术风格：Digital painting
2D插图风格：Concept art
Ultra realistic illustration
风格：
印象派：hyperrealistic
超现实主义：fantasy
波普艺术：surrealist
人物及主体特征：
精致的脸，清晰的脸：exquisite face，clear face
服饰搭配：white dress
发型发色：blonde hair,long hair
五官特点：small eyes, big mouth
面部表情：smiling
肢体动作：stretching arms
人物皮肤：(high detailed skin:1.2)
场景特征：
室内/室外：indoor/outdoor
大场景：forest,city,street
小细节：tree,bush, white flower
环境光照：
白天黑夜：day/night
特定时段：morning,sunset
光环境：sunlight,bright,dark
天空：blue sky, starry sky
视角： 十种基础构图关键词：
对称构图：Symmetrical composition
对角线构图：diagonal composition
水平线构图：horizontal composition
散点构图：Scattered composition
遮挡构图：blocking composition
线条构图：Line composition
仰拍构图：ups ide-down composition
俯拍构图：perspective composition
对比构图：Contrast composition
架构式构图：frame composition
距离：close-up,distant
其他一些常用的提示词：
人物比例：full body,upper body
观察视角：from above, view of back
aerial view/aerial photography/overhead shot—鸟瞰，做一些宏达的场景俯视图
镜头类型：wide angle,sony v7
适合景色的一些构图：
massive scale宏伟场景构图
Epic level composition史诗级构图
street level view路人视角
lush vegetation茂盛的植被
idyllic田园般的
Matte painting当总是远景，希望有近景，景深一点
blurry background背景虚化
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括号+数字：
（red flower:1.5）:调节red flower出现的权重是原来的1.5倍，加强。
（red flower:0.5）:调节red flower出现的权重是原来的0.5倍，减弱。
套括号：
（(red flower))：每套一层，权重_1.1倍，此处表示调节red flower出现的权重是原来的1.1_1.1倍，加强。
{{red flower}}：每套一层，权重_1.05倍，此处表示调节red flower出现的权重是原来的1.05_1.05倍，加强。
[[red flower]]：每套一层，权重_0.9倍，此处表示调节red flower出现的权重是原来的0.9_0.9倍，加强。
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((intricate)),((exquisite
常用模板：画质标准+风格+人物特征要求+光线
一般写你不希望画面中出现的内容。
watermark 水印
Low/worst quality 低质量
Logo 标识文字
NSFW 不需要的属性
个人常用的反向提示词1：
NSFW,lowrs,blurry,(deformed, distorted, disfigured:1.3), (stacked torsos:1.2),
个人常用的反向提示词2：
NSFW，out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly,
没有人物时常用的反向提示词：
NSFW，out of frame, worst quality, low quality
下面再给大家看个实际的例子吧.
1、不加任何画质、风格的提示词。
大模型选择：sd1.5基础大模型
提示词：a beautiful young girl,white dress
可以看出来脸部、手部、画风都比较一般。
下面我加上对画质的要求（比如：masterpiece、exquisite
提示词：((masterpiece)),((exquisite face)),((best quality)),((photorealistic)),a
反向：NSFW，out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly,
生成图片如下：（可以看出来，脸部算比较清晰精致了，然后也理解了真实的摄影风格，然后近景）
ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable
常用几个选项:
Enable :选中此框以启用ControlNet。（需要使用controlnet时这个启用一定要勾选，还有电脑显存较小时勾选上，其他选项我平时用的不多）
Low VRAM（低显存模式）:这将减缓ETA进程，但有助于使用更少的计算空间(显存小于6 GB VRAM建议使用)
Pixel Perfect（像素完美）：勾选后会更清晰,画面色调会更基于原图
Allow preview：预览模式，勾选后，右侧可以预览不同模型的预览效果。
这里还是基于上面那个SD案例中的白裙小女孩，我们先加上controlnet看看效果吧。后续第三节再细节每个controlnet模型的使用场景哈。
提示词保持不变：((masterpiece)),((exquisite face)),((best
加上ControlNet-candy的效果：
生成图片效果如下：（白裙、精致的脸庞、candy姿势基本都保持了，👍）
（此图来源于网络，供大家简单理解）
以下原图是自己拍摄的一张图片，后续尽量都会基于这张图片试验controlnet的各种图生图的效果。
Canny通过使用边缘检测器创建高对比度区域的轮廓来检测输入图像。线条可以捕捉到非常详细的信息，但如果你的图像背景中有一些物体，它很可能会检测到不需要的物体。所以背景中物体越少效果越好。
使用场景：希望保留参考图的形状，轮廓会和原图比较接近
提示词：((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((best
我重绘幅度调的0.75，建筑已经比较接近原图了，用图生图的功能时，重绘幅度越大，AI发挥空间越大。一般0.6-0.75左右会比较接近原图。但是人物衣服的颜色也差距较大。
Scribble 涂鸦的目的是从简单的黑白线条画和草图生成图像。用户也可以使用“Canvas”选项创建特定大小的空白画布，用于手动素描（也可以直接上传图像）。如果草图和绘图由白色背景上的黑线组成，则需要选中“Invert
这个预处理器有助于生成输入图像的深度估计。深度通常用于控制图像内物体的空间定位。浅色区域意味着它离用户更近，而深色区域则离用户更远。
在大图像时它可能会丢失图像内部的细节(面部表情等)。一般会与control_sd15_depth模型组合使用。Midas
说明：保留参考图的空间关系，缺少细节。
包包、衣服的细节变化比较大。
这张图可能效果不太明显，我换一张图，下面是预览效果：（使用depth-midas）
生成效果如下：（可以看出来深度保留的很好，但是有些细节比如中间那个路的细节丢失了）
Depth Leres有与Depth 相同的基本概念，但在地图中包含更广泛的范围。但有时它会从图片中捕获了太多信息，可能会生成与原始图像略有不同的图像。
生成对比图如下：（可以看到高楼细节变化还是很大的，但是图片深度的空间定位保留的很好）
这2种差不多，可以根据不同的图试用两种预处理器，然后决定用哪一种更好。
法线图使用了三种主要颜色(红、绿、蓝)，通过不同的角度来精确定位物体的粗糙度和光滑程度。它生成法线图的基本估计，可以保留相当多的细节，但可能会产生意想不到的结果，因为法线图完全来自图像，而不是在3D建模软件中构建的。
法线图有利于突出复杂的细节和轮廓，并且在定位对象方面也很有效，特别是在接近度和距离方面。“Normal Background
背影图生成效果如下：（变化比较大）
可能这个controlnet用这张图片不合适，我换一个建筑图试一下。
预览效果：（可以看到丢失了一些轮廓）
生成效果如下：(背影居然增加了海滩的部分，然后主楼也变了）
控制生成人物的动态;这个预处理器生成了一个基本的骨骼火柴人形象。这种技术被广泛采用，因为多个 OpenPose
示例效果：
动作姿态和手部图一控制生成人物的动态和手;
分割预处理器检测并将上传的图像分割为同一图像内的段或区域。该模型在生成一组新的图像时，将detectmap图像应用于文本提示。
用不同色块生成对应的物体，背影图效果如下:
我再用上面的建筑图试一下：
预览效果：
生成图片：（可以看出来色泽是保留的最好的）
最后再看一组玩偶我用controlnet生成的效果：
用于设置是提示词和controlnet那个比重更高，比如你只希望大概参考controlnet的一些形状，希望出现更多你提示词里面的内容，则可以选择my
提供了调整ControlNet大小和上传图像的纵横比。
Just Resize拉伸:不保留纵横比的情况下，改变ControlNet图像的大小以匹配Txt2Img设置的宽度和高度。这包括拉伸或压缩图像以适应指定的尺寸。
比如我生成的图片设置的512*512，但是因为我原图是竖版的图片，所以它会自动将原图拉伸后进行匹配再生成。
示例效果：（不推荐使用）
Crop and resize(裁剪并调整大小):调整ControlNet图像的大小以适应Txt2Image的尺寸。它将调整图像的大小，直到它能够适应Txt2Image设置的宽度和高度。比例不会变。
Resize and Fill(调整大小并填充):调整Txt2Image的大小以适应ControlNet图像的尺寸。它将调整图像的大小，直到Txt2Image设置可以适合ControlNet图像。
这种不会改变原图比例，且对自动补全左侧原图没有的部分，推荐使用！
示例效果：
恭喜你，已经阅读结束，希望本篇文章对您有帮助。
后续有空还会继续更新stable
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书籍阅读永不过时，阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验，结合自身案例融会贯通。
绘画 视频合集 我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，科学有趣才能更方便的学习下去。
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文章来源于互联网:Stable Diffusion入门使用技巧及个人试用实例分享–SD提示词及ControlNet篇
大家好，近期使用Stable Diffusion 比较多，积累整理了一些内容，得空分享给大家。如果你近期正好在关注AI绘画 领域，可以看看哦。（没有安装的在文末领取）
Stable Diffusion 是由CompVis 、Stability 和LAION 共同开发的一个文本转图像模型，它通过LAION-5B 子集 大量的
通俗的解释：
StableDiffusion是一种基于扩散过程的图像生成模型，可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性，可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。
C站：有预览图、提示词，非常适合新手，可以通过查找自己喜欢的图片来选择合适的模型。
最全的模型库：（文末领取）
下面推荐几个我在C站挖掘的目前最常用的几个模型：
优点：画人物特别好看
建议搭配参数： 采样器：DPM++ 2M Karras 步数20
1、人物角色设计：
提示词示例：((masterpiece)),((nsanely detai led)), ((intricate)),((high quality)) a
基于这个人物尝试制作一个4格漫画：
2、生成类似的背景+不同的人物：
提示词示例：((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((exquisite face))
这个模型其他都好，就是你们看我上面生成的图片人物都很精致很好看，但是就是颜色一直是灰蒙蒙的效果。多方查阅之后，找到一个方法，需要下载一个VAE,然后在设置里面勾选上即可：
如何使用：
下面是对比效果：
((masterpiece)),((best quality))The style of a natural painter includes
设置VAE前：
设置VAE后：
这个是其他地方收集的这个模型的一些使用咒语，可以参考：
暂时无法在飞书文档外展示此内容
1、角色设计：
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((intricate)),((high quality)) a little
2、生成故事插画：
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((intricate)),Best quality,anime,Draw a little girl [Zhang Ziyi | Lin Chiling] walking in the park, wearing a beautiful red dress, she showed a surprised expression,suddenly only a cute white kitten in the grass.
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((intricate)),((high quality)) 5 years
使用较多，默认真实风格，且搭配很多lora效果都不错
建议搭配参数：DPM++ SDE Karras+step20
1、生成类似的背景+不同的人物：
绘画提示词：((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((exquisite face))
同样的提示词，加上lora之后，表情质感确实更好一点点
优点：搭配泡泡玛特lora效果非常棒
建议搭配参数：采样器：Euler a+step 28
提示词：(masterpiece),(best quality),(ultra-detailed), (full body:1.2), widelora:blindbox_v1_mix:1
这个模型一开始是想用来做悬疑小说的封面的，后来发现画简笔画、插画居然也都还行！
建议搭配参数：采样器DPM++ 2M Karras +step 20
1、玄幻风、悬疑风的小说封面、插图：
提示词：gray sky,white
提示词：
Grand and spectacular scene, big background, small characters, a misty back,
2、简笔头像：
(races of monotony Line drawing),(flat illustration),minimalism,headshot, line
A cute cartoon girl with short hair,stick figure,headshot,bold line
3、插画
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((best quality))kawaii
There is a watermelon on the poster, giving people a refreshing and cool
建议搭配参数：采样器Euler a+step30
示例：
1、使用官方的这个提示词直出效果如下：
best quality, masterpiece, highres, 1girl,blush,(seductive smile:0.8),star-
2、用lora里面的那个示例的人物的效果：
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((best quality))A young
LoRA模型全称是：Low-Rank Adaptation of Large Language Models，通俗的可以理解为Stable-
civitai.com/models/1479…
试用总结 ：配合deliberate不错
crazy-expressions:二次元
[civitai.com/models/5891…](https ://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fcivitai.com%2Fmodels%2F5891%2Fcrazy-
试用总结：配合deliberate不错,出现正脸概率较大
civitai.com/models/1259…
试用总结：配合deliberate不错
小人书·连环画 xiaorenshu
civitai.com/models/1832…
试用总结：配合deliberate不错
二次元漫画风
[LoCon/LoRA] Airconditioner/空调 Style
civitai.com/models/2260…
civitai.com/models/1491…
civitai.com/models/1993…
civitai.com/models/3048…
试用总结：人物也可以加这个lora，配合deliberate不错
civitai.com/models/2811…
civitai.com/models/1322…
适合设计角色charTurnbeta：
[civitai.com/models/7252…](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fcivitai.com%2Fmodels%2F7252%2Fcharturnerbeta-
为了对比效果，我先用基础大模型deliberate生成一个人物角色，然后搭配不同的lora看效果。
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((best quality))
A young lovely girl, full body shot, clear face，dressed in a beautiful
搭配不同的lora效果图参考如下：
欢迎看到最后，如果觉得还不错，欢迎点赞收藏哈。后续有空会继续发controlnet的使用技巧、提示词的使用技巧等系列文章，适合初学者观看哈！
针对各位AIGC初学者，这里列举了一条完整的学习计划，感兴趣的可以阅读看看，希望对你的学习之路有所帮助，废话不多说，进入正题：
目标应该是这样的：
该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让大家对GPT有一个简单的认识，同时知道为什么要学习GPT使用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。
———–
GPT的定义与概述
GPT与其他AI对比区别
GPT超强记忆力体验
万能GPT如何帮你解决一切问题？
GPT表达方式优化
GPT多类复杂应用场景解读
3步刨根问底获取终极方案
4步提高技巧-GPT高情商沟通
GPT深度玩法应用场景
GPT高级角色扮演-教学老师
GPT高级角色扮演-育儿专家
GPT高级角色扮演-职业顾问
GPT高级角色扮演-专业私人健身教练
GPT高级角色扮演-心理健康顾问
GPT高级角色扮演-程序UX/UI界面开发顾问
GPT高级角色扮演-产品经理
GPT高级技巧-游戏IP角色扮演
GPT高级技巧-文本冒险游戏引导
GPT实操练习-销售行业
GPT实操练习-菜谱推荐
GPT实操练习-美容护肤
GPT实操练习-知识问答
GPT实操练习-语言学习
GPT实操练习-科学减脂
GPT实操练习-情感咨询
GPT实操练习-私人医生
GPT实操练习-语言翻译
GPT实操练习-作业辅导
GPT实操练习-聊天陪伴
GPT实操练习-育儿建议
GPT实操练习-资产配置
GPT实操练习-教学课程编排
GPT实操练习-活动策划
GPT实操练习-法律顾问
GPT实操练习-旅游指南
GPT实操练习-编辑剧本
GPT实操练习-面试 招聘
GPT实操练习-宠物护理和训练
GPT实操练习-吸睛爆款标题生成
GPT实操练习-自媒体爆款软件拆解
GPT实操练习-自媒体文章创作
GPT实操练习-高效写作推广方案
GPT实操练习-星座分析
GPT实操练习-原创音乐创作
GPT实操练习-起名/解梦/写诗/写情书/写小说
GPT提升工作效率-Word关键字词提取
GPT提升工作效率-Word翻译实现
GPT提升工作效率-Word自动填写、排版
GPT提升工作效率-Word自动纠错、建议
GPT提升工作效率-Word批量生产优质文章
GPT提升工作效率-Excel自动化实现数据计算、分析
GPT提升工作效率-Excel快速生成、拆分及合并实战
GPT提升工作效率-Excel生成复杂任务实战
GPT提升工作效率-Excel用Chat Excel让效率起飞
GPT提升工作效率–PPT文档内容读取实现
GPT提升工作效率–PPT快速批量调整PPT文档
GPT提升工作效率-文件批量创建、复制 、移动等高效操作
GPT提升工作效率-文件遍历、搜索等高效操作
GPT提升工作效率-邮件自动发送
GPT提升工作效率-邮件自动回复
GPT接入QQ与QQ群实战
GPT接入微信与微信群实战
GPT接入QQ与VX多用户访问实战
GPT接入工具与脚本部署实战
该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney 、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。
———–
AI绘画的应用领域
AI绘画与传统绘画的区别
AI绘画的工具分类介绍
AI绘画工具-Midjourney
AI绘画工具-百度 文心一格
AI绘画工具-SDWebUI
AI绘画工具-Vega AI
AI绘画工具-微信中的AI绘画小程序
Midjourney学习-Discord账号的注册
Midjourney Bot界面讲解
Midjourney提示词入门
Midjourney高级提示词
Midjourney版本参数学解读
Midjourney功能参数
Midjourney上采样参数
AI绘画组合应用1-Midjourney + GPT
AI绘画组合应用2-Stable Diffusion + GPT
AI绘画组合应用3-AI绘画+ GPT +小红书
AI绘画组合应用4-AI绘画+ GPT +抖音
AI绘画组合应用5-AI绘画+ GPT +公众号
AI绘画组合应用6-AI绘画+ GPT + AI视频
AI绘画组合应用7-AI绘画+ GPT + 小说人物/场景
AI绘画设计-Logo设计
AI绘画设计-套用万能公式
AI绘画设计-引用艺术风格
AI绘画设计-GPT加速设计方案落地
AI绘画设计-Vega AI渲染线稿生成设计
AI绘画设计-摄影
AI绘画设计-头像设计
AI绘画设计-海报设计
AI绘画设计-模特换装
AI绘画设计-家具设计
AI绘画设计-潘顿椅设计
AI绘画设计-沙发设计
AI绘画设计-电视柜设计
AI绘画设计-包装设计的提示词构思
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份AIGC副业相关的工作，比如电商运营、原画设计、美工、安全分析等岗位；如果新媒体运营学的好，还可以从各大自媒体平台收获平台兼职收益。
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？
———–
AI视频制作-方案与创新
AI视频制作-各种工具实操
AI视频制作-美学风格(油画/插画/日漫/水墨)
AI视频制作-形象设定(人物形象服装/造型/表情)
AI视频画面特效处理
AI视频画面拼接
AI视频画面配音
AI视频画面包装
AI视频锁定人物逐一精修
多种表情动作/情节
动态模型转换-视频内部元素关键帧
动态模型转换-图像整体运动
动态模型转换-虚拟人
动态模型转换-表面特效
AI自媒体视频-深问GPT，获取方案
AI自媒体视频-风格设置(诗歌/文言文等)
AI自媒体视频-各行业创意视频设计思路
AI视频风格转换
AI视频字数压缩
AI视频同类型衍生
AI视频Pormpt公式
———–
AI工作台界面功能展示及介绍
AI数字人任务确定
AI数字人素材准备
AI知识、语料的投喂
AI模型训练
AI训练成果展示及改进
AI数字人直播系统工具使用
AI人物在各平台直播
AI数字人在OBS平台直播
该阶段是项目演练阶段，大家通过使用之前学习过的AIGC基础知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能帮助大家在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。
———–
AI-小红书引流变现
AI-公众号引流变现
AI-知乎引流变现
AI-抖音引流/带货变现
AI-写作变现
AI-B站引流变现
AI-快手引流变现
AI-百家号引流变现
AI-制作素材模板出售变现
AI-周边定制变现
AI-手机壳图案定制变现
AI-周边产品定制变现
AI-服装图案定制变现
AI-个性头像定制变现
AI-起号与知识付费变现
AI-实现淘宝销售变现
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。
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文章来源于互联网:Stable Diffusion入门使用技巧及个人实例分享–大模型及lora篇
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昨天晚上，Google 发了一个关于 Agent 的新开放协议。 叫 Agent2Agent，简称 A2A。 包括昨天阿里云百炼也官宣搞 MCP 了。 这些本来没打算写的，因为太技术了，也是感觉离普通人还是有很大距离。 但是有好几个朋友都在群里说。。。 那还是…
上节我们简单介绍了一下Stable Diffusion 的基础模型及lora，今天我们接着讲解一下SD提示词的实践篇及ControlNet常用模型篇，本文总字数3000+，同时包含大量的图片及提示词分享。欢迎阅读。
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画家风格：
19世纪肖像画家：John Collier
偏写实和现代风格：Stanley Artgerm Lau
擅长女性肖像，偏印象派：John Singer Sargent
擅长画平面肖像：Alphonse Mucha
画风：
插画风：illustration,painting,paintbrush
二次元：anime,comic,game CG
写实系：photorealistic,realistic,photograph，Ultra realistic illustration
肖像画风：Portrait 用于生成脸部或者头像
数字艺术风格：Digital painting
2D插图风格：Concept art
Ultra realistic illustration
风格：
印象派：hyperrealistic
超现实主义：fantasy
波普艺术：surrealist
人物及主体特征：
精致的脸，清晰的脸：exquisite face，clear face
服饰搭配：white dress
发型发色：blonde hair,long hair
五官特点：small eyes, big mouth
面部表情：smiling
肢体动作：stretching arms
人物皮肤：(high detailed skin:1.2)
场景特征：
室内/室外：indoor/outdoor
大场景：forest,city,street
小细节：tree,bush, white flower
环境光照：
白天黑夜：day/night
特定时段：morning,sunset
光环境：sunlight,bright,dark
天空：blue sky, starry sky
视角：
十种基础构图关键词：
对称构图：Symmetrical composition
对角线构图：diagonal composition
水平线构图：horizontal composition
散点构图：Scattered composition
遮挡构图：blocking composition
线条构图：Line composition
仰拍构图：ups ide-down composition
俯拍构图：perspective composition
对比构图：Contrast composition
架构式构图：frame composition
距离：close-up,distant
其他一些常用的提示词：
人物比例：full body,upper body
观察视角：from above, view of back
aerial view/aerial photography/overhead shot—鸟瞰，做一些宏达的场景俯视图
镜头类型：wide angle,sony v7
适合景色的一些构图：
massive scale宏伟场景构图
Epic level composition史诗级构图
street level view路人视角
lush vegetation茂盛的植被
idyllic田园般的
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blurry background背景虚化
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括号+数字：
（red flower:1.5）:调节red flower出现的权重是原来的1.5倍，加强。
（red flower:0.5）:调节red flower出现的权重是原来的0.5倍，减弱。
套括号：
（(red flower))：每套一层，权重_1.1倍，此处表示调节red flower出现的权重是原来的1.1_1.1倍，加强。
{{red flower}}：每套一层，权重_1.05倍，此处表示调节red flower出现的权重是原来的1.05_1.05倍，加强。
[[red flower]]：每套一层，权重_0.9倍，此处表示调节red flower出现的权重是原来的0.9_0.9倍，加强。
((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((intricate)),((exquisite face))illustration,a beautiful young girl ,full body，standing，white dress，perfect lighting
常用模板：画质标准+风格+人物特征要求+光线
一般写你不希望画面中出现的内容。
watermark 水印
Low/worst quality 低质量
Logo 标识文字
NSFW 不需要的属性
个人常用的反向提示词1：
NSFW,lowrs,blurry,(deformed, distorted, disfigured:1.3), (stacked torsos:1.2), (totem pole:1.1), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck,extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, (extra fingers:1.2), (worst quality, low quality:1.3)out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs
个人常用的反向提示词2：
NSFW，out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck
没有人物时常用的反向提示词：
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下面我加上对画质的要求（比如：masterpiece、exquisite face）、风格（比如：photorealistic）的要求、还有镜头距离的要求（比如：close up）、反向提示词看看效果：
提示词：((masterpiece)),((exquisite face)),((best quality)),((photorealistic)),a beautiful young girl,white dress,close up, Appropriate lighting
反向：NSFW，out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck
生成图片如下：（可以看出来，脸部算比较清晰精致了，然后也理解了真实的摄影风格，然后近景）
ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable Diffusion的扩展，使创作者能够轻松地控制AI图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。ControlNet可以概括为一种简单的稳定扩散微调方法。下面我给大家简单介绍一下ControlNet如何使用，下图是ControlNet的webui的页面，我着重讲一下标识出来的4个模块：
常用几个选项:
Enable :选中此框以启用ControlNet。（需要使用controlnet时这个启用一定要勾选，还有电脑显存较小时勾选上，其他选项我平时用的不多）
Low VRAM（低显存模式）:这将减缓ETA进程，但有助于使用更少的计算空间(显存小于6 GB VRAM建议使用)
Pixel Perfect（像素完美）：勾选后会更清晰,画面色调会更基于原图
Allow preview：预览模式，勾选后，右侧可以预览不同模型的预览效果。
这里还是基于上面那个SD案例中的白裙小女孩，我们先加上controlnet看看效果吧。后续第三节再细节每个controlnet模型的使用场景哈。
提示词保持不变：((masterpiece)),((exquisite face)),((best quality)),((photorealistic)),a beautiful young girl,white dress,close up, Appropriate lighting
加上ControlNet-candy的效果：
生成图片效果如下：（白裙、精致的脸庞、candy姿势基本都保持了，👍）
（此图来源于网络，供大家简单理解）
以下原图是自己拍摄的一张图片，后续尽量都会基于这张图片试验controlnet的各种图生图的效果。
Canny通过使用边缘检测器创建高对比度区域的轮廓来检测输入图像。线条可以捕捉到非常详细的信息，但如果你的图像背景中有一些物体，它很可能会检测到不需要的物体。所以背景中物体越少效果越好。
使用场景：希望保留参考图的形状，轮廓会和原图比较接近
提示词：((masterpiece)),((nsanely detailed)), ((HD Quality)),((best quality))((Illustration style)), the back of a girl, the background is the scenery near Oriental Pearl TV Tower in Shanghai
我重绘幅度调的0.75，建筑已经比较接近原图了，用图生图的功能时，重绘幅度越大，AI发挥空间越大。一般0.6-0.75左右会比较接近原图。但是人物衣服的颜色也差距较大。
Scribble
涂鸦的目的是从简单的黑白线条画和草图生成图像。用户也可以使用“Canvas”选项创建特定大小的空白画布，用于手动素描（也可以直接上传图像）。如果草图和绘图由白色背景上的黑线组成，则需要选中“Invert Input Color”复选框。
这个预处理器有助于生成输入图像的深度估计。深度通常用于控制图像内物体的空间定位。浅色区域意味着它离用户更近，而深色区域则离用户更远。
在大图像时它可能会丢失图像内部的细节(面部表情等)。一般会与control_sd15_depth模型组合使用。Midas Resolution函数用于增加或减少detectmap中的大小和细节级别。它的级别越高，将使用更多的VRAM，但可以生成更高质量的图像，反之亦然。
说明：保留参考图的空间关系，缺少细节。
包包、衣服的细节变化比较大。
这张图可能效果不太明显，我换一张图，下面是预览效果：（使用depth-midas）
生成效果如下：（可以看出来深度保留的很好，但是有些细节比如中间那个路的细节丢失了）
Depth Leres有与Depth 相同的基本概念，但在地图中包含更广泛的范围。但有时它会从图片中捕获了太多信息，可能会生成与原始图像略有不同的图像。
生成对比图如下：（可以看到高楼细节变化还是很大的，但是图片深度的空间定位保留的很好）
这2种差不多，可以根据不同的图试用两种预处理器，然后决定用哪一种更好。
法线图使用了三种主要颜色(红、绿、蓝)，通过不同的角度来精确定位物体的粗糙度和光滑程度。它生成法线图的基本估计，可以保留相当多的细节，但可能会产生意想不到的结果，因为法线图完全来自图像，而不是在3D建模软件中构建的。
法线图有利于突出复杂的细节和轮廓，并且在定位对象方面也很有效，特别是在接近度和距离方面。“Normal Background Threshold”用于调整背景成分。设置一个更高的阈值可以移除背景的远处部分(将其混合成紫色)。降低阈值将命令AI保留甚至显示额外的背景元素。
背影图生成效果如下：（变化比较大）
可能这个controlnet用这张图片不合适，我换一个建筑图试一下。
预览效果：（可以看到丢失了一些轮廓）
生成效果如下：(背影居然增加了海滩的部分，然后主楼也变了）
控制生成人物的动态;这个预处理器生成了一个基本的骨骼火柴人形象。这种技术被广泛采用，因为多个 OpenPose 骨架可以组合成一个图像，这有助于引导稳定扩散生成多个一致的主题。
示例效果：
动作姿态和手部图一控制生成人物的动态和手;
分割预处理器检测并将上传的图像分割为同一图像内的段或区域。该模型在生成一组新的图像时，将detectmap图像应用于文本提示。
用不同色块生成对应的物体，背影图效果如下:
我再用上面的建筑图试一下：
预览效果：
生成图片：（可以看出来色泽是保留的最好的）
最后再看一组玩偶我用controlnet生成的效果：
用于设置是提示词和controlnet那个比重更高，比如你只希望大概参考controlnet的一些形状，希望出现更多你提示词里面的内容，则可以选择my prompt is more important，一般可以选择balance。
提供了调整ControlNet大小和上传图像的纵横比。
Just Resize拉伸:不保留纵横比的情况下，改变ControlNet图像的大小以匹配Txt2Img设置的宽度和高度。这包括拉伸或压缩图像以适应指定的尺寸。
比如我生成的图片设置的512*512，但是因为我原图是竖版的图片，所以它会自动将原图拉伸后进行匹配再生成。
示例效果：（不推荐使用）
Crop and resize(裁剪并调整大小):调整ControlNet图像的大小以适应Txt2Image的尺寸。它将调整图像的大小，直到它能够适应Txt2Image设置的宽度和高度。比例不会变。
Resize and Fill(调整大小并填充):调整Txt2Image的大小以适应ControlNet图像的尺寸。它将调整图像的大小，直到Txt2Image设置可以适合ControlNet图像。
这种不会改变原图比例，且对自动补全左侧原图没有的部分，推荐使用！
示例效果：
恭喜你，已经阅读结束，希望本篇文章对您有帮助。
后续有空还会继续更新stable diffussion的使用技巧，下节会讲如何生成脸部尽量一致的人物，如何控制人物的动作，欢迎关注或者点赞哦，再次感谢您的阅读。
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纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
文章来源于互联网:Stable Diffusion入门使用技巧及个人试用实例分享–SD提示词及ControlNet篇
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上图能看出来哪个是人工涂色，哪个是AI涂色么？
上图能看出来哪个是人工涂色，哪个是AI涂色么？
