在AI图像生成领域，Stable Diffusion作为一款强大的文生图模型，广泛应用于艺术创作、设计等多个场景。其中，提示词的编写是影响生成结果的重要因素。本文将深入探讨Stable Diffusion提示词的定义、作用、原理以及编写技巧，帮助用户更好地利用这一工具。
一、什么是Stable Diffusion提示词
Stable Diffusion提示词是用户输入的文本描述，用于引导模型生成相应的图像。这些描述通常包含场景、人物、风格、情感等要素，模型通过理解这些提示词来生成对应的视觉内容。
示例提示词：
正向提示词：best quality,realistic,best quality,masterpiece,front view,cinematic,1girl,upper body,solo,stars in the eyes,messy floating hair,colored inner hair,Starry sky adorns hair,depth of field,
反向提示词：nsfw,logo,text,BadDream,badhandv4 easynegative,FastNegativeV2,negative_hand-neg,ng_deepnegative_v1_75t,
二、Stable Diffusion提示词的作用
提示词的主要作用是定义生成图像的主题和风格。通过详细而具体的提示词，用户可以更准确地控制生成图像的内容。例如，描述一个“在日落时分的海滩上，五彩斑斓的贝壳”，能生成符合该场景的图像，而一个简单的“海滩”则可能导致不尽如人意的结果。
三、Stable Diffusion提示词的原理
Stable Diffusion通过一种称为条件生成的机制，将提示词作为条件输入，影响生成过程。模型首先将提示词转化为向量，然后与随机噪声结合，通过反向传播的方式逐步调整生成的图像。提示词的细节程度直接影响生成的图像质量和准确性。
四、Stable Diffusion提示词的编写规则
1.组合符
:冒号：自定义权重数值格式：左圆括号 + 词缀 + 冒号 + 数字 + 右圆括号
(1girl:0.75) ：单人女孩词缀，权重为0.75
()仅圆括号：增加权重0.1大部分情况用圆括号即可。
(1girl) ：权重乘以1.1
{}花括号：增加权重0.05
{1girl}：权重乘以1.05
[]方括号：减少权重0.1，也有说是减弱0.05的方括号中无法自定义权重数值，自定义权重只能使用(x:0.5)形式。
[1girl] ：权重除以1.1
(())、{{}}、[[]]复用括号：叠加权重
((1girl))：权重乘以1.1*1.1，即权重为1.21
2.连接符
AND和：将多个词缀聚合在一个提示词顺序位置中，其初始权重一致，如：bird and dog and pig，bird:1.5 and dog:1.2 and pig:0.8（可使用冒号标记其权重）。
+加号：(red hair:1.1)+(yellow hair:1.25)+(green hair:1.4)
|竖线：(red hair:1.1)|(yellow hair:1.25)|(green hair:1.4)
_下划线：(red hair:1.1)_(yellow hair:1.25)_(green hair:1.4)
什么都不加：(red hair:1.1)(yellow hair:1.25)(green hair:1.4)
,逗号对象一致时，逗号有连接的功能
(red hair:1.1),(yellow hair:1.25),(green hair:1.4)
3.分布与交替渲染
[] 方括号中使用:、| 等符号，则可实现较为复杂的分布与交替渲染的需求。
[A:B:step][元素1:元素2:步骤比例] ：渲染元素1到多少进度后开始渲染元素2，实现元素1与元素2的互相叠加，有类似于[from:to:when]的感觉，可用于两个词条的融合。
[blue:red:0.4]：渲染蓝色到40%进度后，开始渲染红色
[blue:red:12]：前12步渲染蓝色后，开始渲染红色
[A:step][元素1:步骤比例] ：从多少进度开始渲染元素1
[blue:0.4]：在执行40%的步骤后，开始渲染蓝色
[blue:15]：在执行15步之后，开始渲染蓝色
[A::step][元素1::步骤比例]：渲染到多少进度的时候停止元素1的渲染（其它元素的渲染继续）
[blue::0.4]：在执行了40%的步骤后，停止渲染蓝色
[blue::15]：在执行了15步后停止渲染蓝色
[A|B][元素1|元素2]：元素1和元素2的交替混合渲染
[blue|red]：融合蓝色与红色