Tag写法入门: 深入浅出StableDiffusion关键词生成技巧

了解StableDiffusion模型及其通过关键词Prompt生成高质量、多样图像的能力。关键词Prompt是模型的指令，由关键词组成，精准设置可指导图像风格、主题及细节。本文详细解析StableDiffusion支持的语言、关键词分隔规则、Tag语法解析技巧，以及高级关键词使用方法。提供画质、风格、主题、人物特征、情感、姿势与背景描述技巧，同时建议关键词数量控制与布局优化，避免常见编写错误并提供优化建议。通过实践指导，帮助用户更精准地生成目标图像。

定义StableDiffusion模型

StableDiffusion模型是一种基于扩散模型的图像生成技术，通过反向生成过程，即逐步添加信息生成高质量、多样化的图像。StableDiffusion模型支持多种语言输入，并具备灵活调整图像细节的能力，如风格、主题、人物特征等。

理解关键词Prompt在生成图像中的作用

关键词Prompt是用户向模型提供的指令，由一系列关键词构成，用于指导生成图像的风格、主题、细节等。通过精确的关键词Prompt结构，用户可以生成满足特定需求的图像，从而实现精细化的图像生成体验。

语言支持：英语为主

StableDiffusion以英语为主要支持语言，同时也支持其他语言输入。使用其他语言时，需确保关键词的语法与英语一致，特别是逗号作为关键词之间的分隔符。

关键词分隔：逗号用于分隔多个关键词

关键词之间使用逗号分隔，每条关键词前后应有空格，避免影响模型的理解。

1. 混合关键词使用

在StableDiffusion中，使用“|”实现场景混合，但注意比例问题。例如，要在生成一个场景时混合两种不同的元素，可以使用“1girl|cat”这样的格式，表示女孩与猫元素同等比例混合。

2. 加强与减弱标签

• 增强效果：使用“()”来增强标签的效果。每套一层()，效果增强1.1倍。例如，“((loli))”会比“(loli)”的效果更加强烈。
• 减弱效果：使用“[]”来减弱标签的效果。每套一层[]，效果减弱1.1倍。例如，“([flower hairpin])”会比“(flower hairpin)”的效果更加减弱。

3. 渐变效果

渐变效果通过指定关键词间的过渡步数来实现，格式为“[关键词1:关键词2:数字]”。数字表示从关键词1过渡到关键词2的步数或比例。例如，“[white:yellow:16]”表示从白色过渡到黄色，总共16步完成过渡。

4. 交替关键词

交替关键词可以使用列表格式实现，例如，“[cow|horse] in a field”表示生成一个牛和马的图像，图像内容会交替变化，展示牛和马的不同组合。

画质和风格词的使用

• 画质词：使用“masterpiece”、“best quality”等词语增强图像质量。
• 风格词：使用“illustration”、“art style”等词语指定图像风格，如漫画、油画风格等。

描述图像主题、人物特征与情感

• 主题：例如，“daydream”、“fantasy world”等词语描述图像的主题。
• 人物特征：详细描述人物的外观特征，如“long hair”、“red eyes”等。
• 情感：使用“happy”、“confused”等词语表达图像中人物的情感状态。

姿势与背景的详细描述

• 姿势：如“standing”、“sitting”、“running”等词语描述人物的动态表现。
• 背景：使用“outdoor”、“forest”、“cityscape”等词语描述图像的背景环境。

杂项关键词的添加

• NSFW：用于标记包含成人内容的图像。
• 详细眼睛描绘：使用“beautiful detailed eyes”等词语，强调眼睛细节。

关键词数量控制

为了保持图像生成质量与效率的平衡，建议关键词数量控制在75个（100个）以内。过多的关键词可能影响生成速度或导致图像质量下降。

关键词布局与重要性

将关键词按照重要性排序，关键描述性词语应放于关键词列表的前部，这样有助于模型优先考虑这些关键词生成图像。

常见错误分析

• 关键词与模型语言不匹配：确保关键词与StableDiffusion支持的语言一致。
• 过分复杂的关键词：避免使用过于复杂或冗长的关键词，保持简洁。

优化关键词编写技巧

• 清晰与具体：使用具体、描述性的关键词，避免模糊或笼统的表达。
• 层次分明：合理安排关键词的层次，增强指示性，如使用括号和中括号调整关键词的增强或减弱效果。

通过上述深入浅出的指导，您现在应当对StableDiffusion的关键词写法有了更全面的理解与实践能力，能够更精准地指导模型生成符合特定需求的高质量图像。