企业官网建设流程全解析

哪有做网站推广,ps切片做网站,网站专题页制作,成都建设网站 scgckj正向提示词技巧 正向提示词基础 在 Stable Diffusion 的图像生成过程中#xff0c;正向提示词书写公式扮演着至关重要的角色。在构建 Stable Diffusion 正向提示词时#xff0c;主要包含画面内容#xff08;主体、动作、道具、环境等#xff09;、画面风格、画面构图、通用…正向提示词技巧正向提示词基础在 Stable Diffusion 的图像生成过程中正向提示词书写公式扮演着至关重要的角色。在构建 Stable Diffusion 正向提示词时主要包含画面内容主体、动作、道具、环境等、画面风格、画面构图、通用质量关键词这几部分。在编写正向提示词时需要注意基本问题使用准确的词汇尽量使用具体、精确的词汇来描述想要的图像避免模糊和歧义。逐步优化如果第一次生成的图像不符合预期可以根据结果调整提示词逐步优化直到得到满意的图像。避免过于复杂虽然使用提示词可以添加很多细节但提示词过于冗长复杂可能会让模型难以理解导致生成的图像效果不佳。符合模型能力要了解所使用的模型的特点和能力范围提示词要在模型能够处理的范围内。尽可能使用英文提示词一般模型对于英文提示词能更精准地与模型预训练的知识匹配从而可能生成更符合预期、细节更丰富、风格更纯正的图像。画面主体主体决定了图像的中心元素比如人物、动物、建筑等当我们只输入主体的提示词时生成的结果会非常随机不同风格的模型也会有不同的效果。以生成一张动物图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文猫正向提示词英文cat负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果画面动作动作可以为主体增加动态感包括肢体动作、表情、人物状态或更加复杂细节的动态等可以在主体提示词后加上动作详细描述主体的动作比如跳跃、奔跑、坐着等。以生成一张动物图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文猫奔跑跳跃正向提示词英文cat,running,jumping负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果画面道具道具是为主体配备的物品包括人物的一些特征可以在动作描述的提示词后面加入描述外观的提示词如短发、带着耳机、白色衬衫等。以生成一张动物图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文猫奔跑跳跃胸前挂着铃铛戴着耳机戴着眼镜正向提示词英文Cat,running,jumping,wearing a bell on the chest,wearing headphones,wearing glasses负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果画面环境环境即主体所处的背景可以在外观提示词后加入形容环境背景的提示词如在森林中、城市街头、海边、大草原等。以生成一张动物图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文猫奔跑跳跃胸前挂着铃铛戴着耳机戴着眼镜在大草原上蓝天白云正向提示词英文Cat,running,jumping,with a bell hanging on the chest,wearing headphones,wearing glasses,on the grassland,blue sky with white clouds负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果画面风格画面风格提示词也是至关重要的虽然通过更换不同的模型可以更改不同的风格但很多时候一个模型也可以有多种风格并可以通过提示词进行风格切换。以生成一张动物图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文猫奔跑跳跃卡通动漫卡通动画风格平面动漫正向提示词英文负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果画面构图构图决定元素的排列方式如对角线构图、中心构图、广角镜头、长焦镜头等。以生成一张动物图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文猫奔跑跳跃长焦镜头正向提示词英文Cat,running,jumping,telephoto lens负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果通用质量提示词为了提高生成图像的质量可以加入一些描述画面性质的通用质量提示词。常用的通用质量提示词色彩形容色彩鲜艳vibrant colors、层次丰富rich layers、高饱和high saturation。光影自然完美的灯光perfect lighting、自然过渡natural transitions、真实感realism。镜头效果景深depth of field、移轴镜头off-axis lens、镜头炫光lens glare、焦外成像out of focus imaging、微距镜头macro lens、鱼眼镜头fisheye lens、超广角ultra wide angle。质量形容完美的摄影perfect photography、大师级摄影master level photography、超高清晰度ultra-high definition、超高细节ultra-high detail、超高分辨率ultra-high resolution、8K 分辨率8K resolution。艺术风格大师杰作masterpieces by masters、具有鲜明个性的艺术作品works of art with distinct personalities。CG 效果高质量的 CG 作品high-quality CG works、逼真的三维渲染realistic 3D rendering。以生成一张食品图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文一个汉堡产品实拍深色背景色彩鲜艳层次丰富高饱和完美的灯光自然过渡真实感景深完美的摄影大师级摄影超高清晰度超高细节正向提示词英文a hamburger, product shot, dark background, vibrant colors, rich layers, high saturation, perfect lighting, natural transitions, realism, depth of field, perfect photography, master level photography, ultra-high definition, ultra-high details负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果生成人物 场景以生成一张国风古装女孩在樱花树下跳舞为主题的图像为例。根据主题提示词拆分为人物、动作、背景。人物一个女孩穿着古装华丽的汉服飘逸的裙摆。动作跳舞轻盈起舞舞姿优雅。背景盛开的樱花飘落的花瓣。在正向提示词中明确画面风格与构图。风格插画风格清新唯美。构图全身像景深镜头。在正向提示词中调整画面细节与质量。色彩色彩鲜艳。灯光完美的灯光柔和温暖。画面质量高清画质超高分辨率。提示词组合完毕调整其他生图参数。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文一个女孩穿着古装华丽的汉服飘逸的裙摆跳舞轻盈起舞舞姿优雅盛开的樱花飘落的花瓣插画风格清新唯美全身像景深镜头色彩鲜艳完美的灯光柔和温暖高清画质超高分辨率正向提示词英文A girl,dressed in traditional costume,a magnificent Hanfu,flowing skirt,dancing,light and graceful dance,elegant movements,blooming cherry blossoms,falling petals,illustration style,fresh,beautiful,full shot,depth of field lens,vivid colors,perfect lighting,soft,warm,high definition quality,absurdres负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768图片数量4生成效果负向提示词技巧去除画面中多余的杂物在 Stable Diffusion 中负向提示词可以帮助我们去除画面中不想要的元素或杂物添加特定的负向提示词可以指导模型在生成图像时避免这些不需要的元素。改变画面质量在 Stable Diffusion 中负向提示词还可以用于改变画面的整体质量添加与画面质量相关的负向提示词可以调整画面的清晰度、色彩、光影等。常用的画面质量类负向提示词分辨率与清晰度低分辨率lowres、模糊blurry、细节丢失loss of details、最差质量worstquality。色彩与对比度无色colorless、色彩暗淡dull colors、对比度弱weak contrast、色彩平淡flat colors、色彩浑浊muddy colors图像瑕疵与伪影图像嘈杂noisy image、伪影artifacts、色带color banding、锯齿状jagged edges、抖动motion blur artifacts渲染问题渲染伪影rendering artifacts、渲染不完整incomplete rendering、不自然的光照unnatural lighting、阴影问题shadow issues、纹理问题texture problems风格与格式过度风格化over-stylized、卡通化cartoonized、草图风格sketch style、抽象abstract、不自然的风格unnatural style提示词优化进阶提示词选择器Stable Diffusion 社区开发者提供了提示词标签选择器插件 easy prompt selectorLiblibAI 已内置可以根据需要快速选择提示词、调整提示词权重提高提示词编写效率。保存通用提示词如果每一次生成图像都需要按照画面书写提示词还是比较麻烦的在 Stable Diffusion 中可以提前存储一些通用的提示词在需要用时直接拿出来可以减轻提示词编写工作的压力。先在提示词输入框中编写正向提示词和负向提示词。正向提示词masterpiece, best quality, high resolution, original, ultra-high detail, extremely detailed, perfect lighting, extremely meticulous CG, master level work杰作最佳品质高分辨率原创超高细节极其细致的细节完美的灯光极其细致的 CG大师级作品负向提示词ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2), worst quality, low quality, low resolution, monochrome, grayscale, skin blemishes, age spots, ugliness, repetition, pathology, incompleteness, blurriness, poor anatomical structure, poor proportion, disfigurementEmbedding 模型, 质量最差、质量低、分辨率低、单色、灰度、皮肤瑕疵、老年斑、丑陋、重复、病理、不完整、模糊、解剖结构差、比例差、毁容编写完成后保存模板风格后续只需要在提示词输入框中输入常规提示词选择保存的模板风格进行生图即可。提示词权重基础在 Stable Diffusion 中提示词权重决定了不同提示词在生成图像时的重要性或影响力通过调整提示词权重用户可以更精确地控制图像的生成结果强调或弱化特定的画面元素、风格或主题。常用的提示词权重的设置方式默认权重与顺序每个提示词默认权重为 1提示词的顺序会影响权重越靠前的提示词权重相对越高。比如“a beautiful landscape, a small house”中“a beautiful landscape”的权重更高对生成图像的整体风格和内容影响更大。小括号加权使用小括号可提升权重套一层小括号权重乘以 1.1 倍比如“(red dress)”权重变为 1.1 倍。小括号加权最多可套三层三层小括号权重可达 1.331 倍即“(((red dress)))”。也可使用“(提示词:数值)”的形式精确控制权重比如“(red dress:1.5)”将权重提高到 1.5 倍建议权重值设置在 0.3-1.5 之间。中括号降权中括号用于降低权重套一层中括号权重乘以 0.9 倍比如“[red dress]”权重变为 0.9 倍。中括号降权最多可套三层三层中括号权重为 0.729 倍即“[[[red dress]]]”。实践中较少使用这种方式降权通常用小括号加数字的方式更方便即“(red dress:0.8)”。大括号加权大括号可用来增强提示词的权重一个大括号相当于 1.05 倍权重如“{red dress}”。大括号加权最多可使用三层权重可达 1.15 倍但实际运用中较少使用。尖括号调用 Lora尖括号用于调用 Lora可以使用 Lora 模型生成更具风格化的图片。逻辑符号控制“|”用于元素融合会在两个元素之间循环往复绘制如“red hair | blue hair”可实现红头发和蓝头发渐变效果也支持加权“(red hair:1.2)|(blue hair:1.3)”。调整画面物体比重以生成一张物品图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文一个红色的苹果一束粉色的花苹果在左边花在右边正向提示词英文A red apple,a bunch of pink flowers,the apple on the left,the flowers on the right负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768生成效果调整生成参数如下。正向提示词中文一个红色的苹果一束粉色的花苹果在左边花在右边正向提示词英文(A red apple:0.7),(a bunch of pink flowers:1.5),the apple on the left,the flowers on the right随机数种子1833578644生成效果调整画面风格占比以生成一张物品图为例参考生成参数如下。ckpt 检查点模型F.1-dev-fp8正向提示词中文一个红色的苹果一束粉色的花苹果在左边花在右边水彩风格正向提示词英文A red apple,a bunch of pink flowers,the apple on the left,the flowers on the right负向提示词英文ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2)采样方法Euler迭代步数30提示词引导系数3.5图片尺寸1024x768生成效果调整生成参数如下。正向提示词中文一个红色的苹果一束粉色的花苹果在左边花在右边正向提示词英文A red apple,a bunch of pink flowers,the apple on the left,the flowers on the right,(watercolor style.:1.7)随机数种子1833578644生成效果提示词反推CLIP 反推CLIPContrastive Language-Image Pretraining即对比语言-图像预训练模型是 OpenAI 公司于 2021 年推出的一种多模态模型能够理解并匹配文本与图像之间的关联。在 Stable Diffusion 中CLIP 反推是指通过模型生成的图像来推测其可能的提示词即可以将图像输入 CLIP 中然后让 CLIP 直接提供与图像紧密相关的文本描述帮助我们了解图像的主要特征和风格但是 CLIP 反推的结果可能不够具体或精确。使用 CLIP 反推需要在图生图模式下使用需要先在 Stable Diffusion 中上传需要反推提示词的图像。图像上传完成后点击 CLIP 反推按钮等待模型运行后会自动将反推的提示词输入到正向提示词输入框中。DeepBooru 反推DeepBooru 是一个基于深度学习的图像搜索引擎它能够从大量图像数据集中识别并提取图像的特征辅助用户生成提示词、进行图像分类检索以及加快数据集标注但是存在标签准确性有限、粒度可能不符需求以及对图像上下文理解不足等局限。DeepBooru 反推的使用方式和 CLIP 反推的使用方式大致相同都需要在图生图模式下使用。WD 1.4 标签器反推WD1.4 标签器是一个专门为 Stable Diffusion 设计的工具能够帮助我们生成与图像高度相关的标签集合这些标签可以作为提示词的参考帮助我们更准确地描述图像的特征和风格。WD1.4 更加专注 Stable Diffusion 的上下文其输出的标签通常与模型生成的图像更加吻合但其反推结果仍然需要进一步调整和优化以满足特定的创作需求。在菜单栏中可以选择 Tag 反推Tagger/WD1.4 标签器上传图像后开始反推。反推完成后可以在页面底部卸载所有反推模型释放显卡内存提高之后生成图片的效率。提示词网站分享无界 AI 咒语生成器无界 AI 咒语生成器是无界 AI 平台中为用户提供创作启发的特色功能它设有多种描述维度如人物、色彩、五官等每个维度下有丰富描述词支持中文和英文还提供随机咒语模式能帮助用户尤其是新手更具体地描述创作需求从而更轻松地进行 AI 绘画创作。无界 AI 咒语生成器https://www.wujieai.com/tag-generatorPromlib 提示词画廊Promlib 提示词画廊是一个 AI 绘画提示词分享平台提供用于 AI 绘画Stable Diffusion 和 Midjourney的提示词并且提供该提示词在 AI 绘画中的呈现样式做为给 AI 绘画爱好者的参考目前该平台由个人开发者进行开发与维护致力于把 Promlib 提示词画廊打造最大的 AI 绘画提示词分享平台。Promlib 提示词画廊https://promlib.com/CivitaiCivitai 是一个专注于 AI 图像绘画和艺术作品创作、分享的在线平台和社区用户可在此上传、分享自己用数据训练的自定义模型及生成的图像也可浏览、下载模型和他人作品每张图像会标注所用模型和参数设置用户还能分享提示词、创作技巧和经验通过评论、评分和收藏等与其他创作者互动。Civitaihttps://civitai.com/LiblibAILiblibAI 是一个 AI 图像创作绘画平台和模型分享社区基于 Stable Diffusion 模型提供在线版 WebUI平台上有 10 万 AI 模型和创作作品涵盖多种风格和领域用户可免费下载或在线使用平台设有提示词窗口能帮助用户优化提示词并翻译为英文方便用户生成高质量图像。LiblibAIhttps://www.liblib.art/