Tag写法入门: 深入浅出StableDiffusion关键词生成技巧慕课手记

引言

掌握StableDiffusion模型及其通过关键词Prompt生成高质量、多样图像的能力是图像生成领域的重要技能。关键词Prompt作为模型的指令，由一系列关键词构成，它精准地指导着图像的风格、主题及细节，帮助用户实现精细化的图像生成体验。

什么是StableDiffusion及关键词Prompt定义

• StableDiffusion模型概述：StableDiffusion模型，一种基于扩散模型的图像生成技术，它通过反向生成过程，逐步添加信息生成高质量、多样化的图像。StableDiffusion支持多种语言输入，并具备灵活调整图像细节的能力，涵盖风格、主题、人物特征等。
• 关键词Prompt的定义：关键词Prompt是用户向模型提供的指令，由一系列关键词组成，用于指导生成图像的风格、主题及细节。通过精准设置关键词Prompt，用户可以生成满足特定需求的图像，实现更精准的图像生成体验。

StableDiffusion支持的语言与基本语法

• 支持的语言：StableDiffusion以英语为主要支持语言，同时也支持多种其他语言输入。在采用英语进行输入时，需确保关键词遵循英语语法，特别是关键词之间的分隔应使用逗号，前后应有空格以避免影响模型的理解。
• 关键词分隔规则：关键词之间采用逗号分隔，每个关键词前后均应留有空格，确保分隔清晰，以避免混淆模型的指令。

Tag语法的详细解析

• 混合关键词使用：在StableDiffusion中，使用“|”实现场景混合，但需注意比例平衡。例如，“1girl|cat”表示女孩与猫元素以同等比例混合。
• 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()，效果增加1.1倍。例如，“((loli))”比(loli)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。如，“([flower hairpin])”比(flower hairpin)效果更加减弱。
• 渐变效果：通过指定关键词间的过渡步数实现，格式为“[关键词1:关键词2:数字]”。例如，“[white:yellow:16]”表示从白色过渡到黄色，共16步完成过渡。
• 交替关键词：使用列表格式实现交替关键词，例如，“[cow|horse] in a field”，生成牛和马的图像，内容将交替变化呈现不同组合。

高级技巧与实例

• 画质和风格词的使用：使用“masterpiece”、“best quality”增强图像质量；“illustration”、“art style”指定图像风格。
• 描述图像主题、人物特征与情感：详细描述主题、人物特征与情感状态，例如，“daydream”、“fantasy world”描述主题；“long hair”、“red eyes”描述人物特征；“happy”、“confused”表达情感。
• 姿势与背景的描述：使用“standing”、“sitting”、“running”描述姿势；“outdoor”、“forest”、“cityscape”描述背景环境。
• 杂项关键词的添加：标记成人内容使用“NSFW”，强调眼睛细节使用“beautiful detailed eyes”。

关键词数量与布局的建议

• 关键词数量控制：建议控制关键词数量在75个（100个）以内，以平衡图像生成速度与质量。
• 关键词布局与重要性：将关键词按照重要性排序，关键描述性词语置于前部，以提升模型优先考虑这些关键词生成图像的效率。

避免常见的关键词错误与优化提示

• 常见错误分析：确保关键词与模型语言一致，避免使用过于复杂或冗长的关键词。
• 优化关键词编写技巧：保持描述清晰具体，合理安排关键词层次，增强指示性，如使用括号和中括号调整关键词的增强与减弱效果。

代码示例与实践指导

# 示例：构建关键词Prompt
prompt = "masterpiece, beautiful landscape, mountains, sunset, 1girl"
# 示例：使用增强与减弱标签
enhanced_prompt = "(masterpiece), ((beautiful landscape)), ([mountains]), ([]sunset), ((1girl))"
# 示例：渐变效果
gradient_prompt = "[white:yellow:8]"
# 示例：交替关键词
alternate_prompt = "[cow|horse] in a field"

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。

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