【AIGC】Stable Diffusion 的提示词入门

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 一、正向提示词和反向提示词

Stable Diffusion 中的提示词通常用于指导用户对生成的图像进行控制。这些提示词可以分为正向提示词(Positive Prompts)和反向提示词(Negative Prompts)两类,它们分别影响图像生成过程中的内容和风格。

  反向提示词注意增加 nsfw(not safe for work),避免生成办公场所不宜观看内容。
  • 二、内容型提示词

人物及主体特征
服饰穿搭: White dress
发型发色: Blonde hair (金发), long hair
五官特点: Small eyes, big mouth
面部表情: Smiling
肢体动作: Stretching arms (伸展手臂)
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 (满天星)
画图视角
距离: Close-up, distant
人物比例: Full body, upper body
观察视角: From above, view of back
镜头类型: Wide angle, Sony A7 III

  • 三、标准化提示词

画质提示词
HDR, HD,UHD, 64K: 提高图像的分辨率和质量,呈现更清晰、更逼真的效果。
Highly detailed: 添加更多细节,使图像更加丰富和真实。
Studio lighting: 使用专业灯光效果,增强图像的光影层次和立体感。
Professional: 自动调整对比度和色彩,呈现专业级别的图像效果。
Vivid Colors: 强化色彩饱和度,让图像更加鲜艳生动。
Bokeh: 背景虚化,突出人物主体,创造出唯美的效果。
High quality: 高品质的图像表现,保证图像细节和色彩的精准呈现。
Masterpiece: 杰作级别的效果,展示出卓越的视觉艺术品质。
Best quality: 最佳图像质量,无可挑剔的视觉体验。
Photography: 摄影级别的图像效果,呈现出专业摄影作品般的感觉。
Ultra high-res: 超高分辨率的图像,提供极致的视觉享受。
RAW photo: 原始照片级别的效果,保留了图像的所有原始细节和色彩。
特定高分辨率类型: Extremely detailed CG unity 8k wallpaper (超精细的8kUnity游戏CG), unreal engine rendered (虚幻引擎渲染)
画风提示词
插画风: Illustration (插图), painting, paintbrush
二次元: Anime, comic, game CG
写实系: Photorealistic (照片级的), realistic, photograph (照片)

  • 四、其他

元素的融合和精细控制:
使用括号控制权重,小括号表示1.1倍,中括号表示降权,大括号表示1.05倍。
元素的混合和选择可以通过括号混合不同元素,使用AND连接多个元素,或者使用冒号和数字进行精细控制。
画面的比重控制:
使用百分比或步数来控制不同元素在画面中的比重,可以通过中括号和冒号的方式进行设置。
元素随机选择:
使用大括号来表示元素的随机选择,可以增加图像的多样性和趣味性。
词汇顺序/数量/位置影响:
开头和结尾的词汇作用更加强烈,数量越多,单个词汇的作用越弱,位置对词汇的相关性有影响。
通过合适的分组和分割,可以充分利用提示词的权重和效果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/389807.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MATLAB计算极限和微积分

一.函数与极限 计算极限:lim(3*x^2/(2x1)),x分别趋于0和1,代码如下: syms x; limit(3*x*x/(2*x1),x,0) limit(3*x*x/(2*x1),x,1) 结果分别为0和1: 1.计算双侧极限 计算极限:lim(3*x^2/(2x1))&#xff0…

输入输出自定义映射矩阵(数据结构树)

输出自定义FC其它算法实现,可以参考下面文章: https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/125994252https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/125994252下面我们看下我们的控制要求。在学习本篇博客之前大家可以熟悉下数据结构图…

内网横向渗透-1

目录 内网横向渗透 流量监听工具的使用 ARP欺骗 工具使用 服务密码攻击 hydra medusa ncrack hashcat 内网横向渗透 流量监听工具的使用 ARP欺骗 工具使用 ettercap 工具 可以进行arp欺骗、DNS欺骗,网络钓鱼等等! driftnet -i eth0 可以用来…

GiantPandaCV | 视觉类表面缺陷检测项目相关技术总结

本文来源公众号“GiantPandaCV”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。 原文链接:视觉类表面缺陷检测项目相关技术总结 本文由海滨撰写,首发于GaintPandaCV。 零、前言 做这个方向的项目也有一段时间了,作为…

在Postgresql 下安装QGIS

一.打开 Application Stack Builder 二.选择默认端口和安装目标 三.选择【Spatial Extensions】 四.选择安装位置 五.选择安装组件 六.选择数据库和输入对应账号密码 七.安装完成

【Linux】进程的初步认识

进程的初步认识 基本概念描述进程task_struct-PCB的一种task_stuct内容分类 查看进程通过系统调用获取进程标识符 基本概念 要了解进程,首先我们要知道两点 我们可以同时启动多个程序,也就意味着我们可以将多个.exe文件加载到内存操作系统如何去管理这些…

C# CAD SelectionFilter下TypedValue数组

SelectionFilter是用于过滤AutoCAD实体的类,在AutoCAD中,可以使用它来选择具有特定属性的实体。构造SelectionFilter对象时,需要传入一个TypedValue数组,它用于定义选择规则。 在TypedValue数组中,每个元素表示一个选…

如何将视频转换为音频?10 个最佳视频音频文件转换器!

生活中最令人愉快的乐趣之一就是拍摄、编辑和分享视频。由于有如此多的设备能够捕捉视频,并且有如此多的分享视频的方式,有时音频旁白可能比图片更重要、更有启发性。更糟糕的是,您选择的视频可能无法在您的设备上播放。 在这种情况下&#…

中科大计网学习记录笔记(十一):CDN

前言: 学习视频:中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络(自顶向下方法 第7版,James F.Kurose,Keith W.Ross)》课程 该视频是B站非常著名的计网学习视频,但相信很多朋友和我一样在听完前面的部分发现信…

多线程 --- 线程互斥

目录 1. 线程互斥 1.1. 相关背景概念 1.2. 互斥锁 1.2.1. 初始化互斥量 1.2.2. 销毁互斥量 1.2.3. 互斥量加锁 && 解锁 1.3. 互斥量 (锁) 的原理 1.3.2. 相关问题和解释 1.3.2. 锁的实现原理 1.3.3. 可重入 && 线程安全问题 1.3.4. 常见的线程不安全…

【c++】vector的增删查改

1.先定义一个类对象vector 为了防止和库里面发生冲突&#xff0c;定义一个命名空间&#xff0c;将类对象放在命名空间 里面 #include<iostream> using namespace std; namespace zjw {class vector {public:private:}; }2.定义变量&#xff0c;需要一个迭代器&#xff…

【实战】二、Jest难点进阶(一) —— 前端要学的测试课 从Jest入门到TDD BDD双实战(五)

文章目录 一、Jest 前端自动化测试框架基础入门二、Jest难点进阶1.snapshot 快照测试 学习内容来源&#xff1a;Jest入门到TDD/BDD双实战_前端要学的测试课 相对原教程&#xff0c;我在学习开始时&#xff08;2023.08&#xff09;采用的是当前最新版本&#xff1a; 项版本babe…

optee UTA加载

流程 动态TA按照存储位置的不同分为REE filesystem TA&#xff1a;存放在REE侧文件系统里的TA&#xff1b; Early TA&#xff1a;被嵌入到optee os里的在supplicant启动之前就可用了。 这里我们讲的是常规的存放在REE侧文件系统里的TA。 通过GP标准调用的与TA通信的命令(opens…

【Git】.gitignore 的匹配规则

每行一个规则&#xff1a;每行只能包含一个规则&#xff0c;多个规则需要分别写在不同的行上。 示例&#xff1a; # 忽略日志文件 logs/ # 忽略临时文件 temp.txt种类匹配&#xff1a; 文件&#xff1a;在规则的开头指定文件名或路径&#xff0c;如 file.txt。 示例&#xff1a…

openGauss学习笔记-220 openGauss性能调优-确定性能调优范围-查询最耗性能的SQL

文章目录 openGauss学习笔记-220 openGauss性能调优-确定性能调优范围-查询最耗性能的SQL220.1 操作步骤 openGauss学习笔记-220 openGauss性能调优-确定性能调优范围-查询最耗性能的SQL 系统中有些SQL语句运行了很长时间还没有结束&#xff0c;这些语句会消耗很多的系统性能&…

http“超级应用与理解”

本篇文章来介绍一下http协议和其应用 1.http协议是在OSI模型的哪一层 HTTP&#xff08;超文本传输协议&#xff09;是应用层协议&#xff0c;它是在 OSI 模型的最高层&#xff0c;即第七层——应用层。HTTP 通过互联网来传输数据和信息&#xff0c;主要用于 Web 浏览器和 Web …

CF1845 D. Rating System [思维题+数形结合]

传送门:CF [前题提要]:自己在做这道题的时候思路完全想错方向,导致怎么做都做不出来,看了题解之后感觉数形结合的思考方式挺好的(或者这种做法挺典的),故写篇题解记录一下 题目很简单,不再解释.先不考虑 k k k,想想是一种什么情况?很显然应该是跟下图一样是一个折线图的变化.…

计算机设计大赛 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录 0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络4 Yolov55 模型训练6 实现效果7 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; **基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测 ** 该项目较为新颖&#xff0c;适合作为竞赛课题方向&…

计算机组成原理(2)-----存储芯片与CPU的连接

目录 一.单块存储芯片与CPU的连接 二.多块存储芯片与CPU的连接 1.位扩展 2.字扩展 &#xff08;1&#xff09;线选法 &#xff08;2&#xff09;译码器片选法 3.字位同时扩展 三.译码器相关 一.单块存储芯片与CPU的连接 如图所示是8*8位的芯片&#xff0c;总共8个存储…

C++ 双向广度搜索,嚯嚯!不就是双指针理念吗

1. 前言 在线性数据结构中搜索时&#xff0c;常使用线性搜索算法&#xff0c;但其性能偏低下&#xff0c;其性能改善方案常有二分搜索和双指针或多指针搜索算法。在复杂的数据结构如树和图中&#xff0c;常规搜索算法是深度和广度搜索。在深度搜索算法过程中常借助剪枝或记忆化…