当前位置: 首页 > news >正文

【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。

相关文章:

【AIGC】Stable Diffusion 的提示词入门

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…...

力扣---通配符匹配

题目描述: 给你一个输入字符串 (s) 和一个字符模式 (p) ,请你实现一个支持 ? 和 * 匹配规则的通配符匹配: ? 可以匹配任何单个字符。 * 可以匹配任意字符序列(包括空字符序列)。 判定匹配成功的充要条件是&#xff…...

Rust 原生类型

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、标量类型(scalar type)二、 复合类型(compound type)总结 前言 Rust 学习系列 ,rust中的原生类…...

09、全文检索 -- Solr -- SpringBoot 整合 Spring Data Solr (生成DAO组件 和 实现自定义查询方法)

目录 SpringBoot 整合 Spring Data SolrSpring Data Solr的功能(生成DAO组件):Spring Data Solr大致包括如下几方面功能:Query查询(属于半自动)代码演示:1、演示通过dao组件来保存文档1、实体类…...

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…...

python 爬虫篇(3)---->Beautiful Soup 网页解析库的使用(包含实例代码)

Beautiful Soup 网页解析库的使用 文章目录 Beautiful Soup 网页解析库的使用前言一、安装Beautiful Soup 和 lxml二、Beautiful Soup基本使用方法标签选择器1 .string --获取文本内容2 .name --获取标签本身名称3 .attrs[] --通过属性拿属性的值标准选择器find_all( name , at…...

第十二周学习报告

比赛 参加了一场 div 2 ,B 题,C 题没写出来,B 是一个排序去重+双指针,C题是要观察出一个数学结论(因为数据范围太大,我暴力做直接超时了) 排 6253 ,表现分是 998 &…...

Redis面试题整理(持续更新)

1. 缓存穿透? 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询,可能导致DB挂掉,这种情况大概率是遭到了攻击。 解决方案: …...

一周学会Django5 Python Web开发-Django5 Hello World编写

锋哥原创的Python Web开发 Django5视频教程: 2024版 Django5 Python web开发 视频教程(无废话版) 玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili2024版 Django5 Python web开发 视频教程(无废话版) 玩命更新中~共计14条视频,包括:2024版 Django5 Python we…...

讲解用Python处理Excel表格

我们今天来一起探索一下用Python怎么操作Excel文件。与word文件的操作库python-docx类似,Python也有专门的库为Excel文件的操作提供支持,这些库包括xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种,其中我最喜欢用的是openpyxl,这…...

WEB APIs(1)

变量声明const(修饰常量) const优先,如react,基本const, 对于引用数据类型,可用const声明,因为储存的是地址 何为APIs 可以使用js操作HTML和浏览器 分类:DOM(文档对象…...

C++重新入门-基本输入输出

C 的 I/O 发生在流中,流是字节序列。如果字节流是从设备(如键盘、磁盘驱动器、网络连接等)流向内存,这叫做输入操作。如果字节流是从内存流向设备(如显示屏、打印机、磁盘驱动器、网络连接等),这…...

【C语言】解析刘谦春晚魔术《守岁共此时》

今年的春晚上刘谦表演了魔术《守岁共此时》,台上台下积极互动(尤其是小尼),十分的有趣。刘谦老师的魔术不仅仅是他的高超手法,还有这背后的严谨逻辑,下面我们来用C语言来解析魔术吧。 源代码 #define _CRT…...

剑指offer——数值的整数次方

目录 1. 题目描述2. 一般思路2.1 有问题的思路2.2 全面但不高效的思路2.3 面试小提示 3. 全面又高效的思路 1. 题目描述 题目:实现函数 double Power(double base,int exponent),求base 的exponent 次方。不得使用库函数,同时不需要考虑大数问题 2. 一般…...

Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN

摘要 https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf 卷积是卷积神经网络(CNN)的主要构建块。我们观察到,随着通道数的增加,优化后的CNN通常具有高度相关的滤波器,这降低了特征表示的表达力。我们提出了Tied Block Convolutio…...

算法沉淀——BFS 解决 FloodFill 算法(leetcode真题剖析)

算法沉淀——BFS 解决 FloodFill 算法 01.图像渲染02.岛屿数量03.岛屿的最大面积04.被围绕的区域 BFS(广度优先搜索)解决 Flood Fill 算法的基本思想是通过从起始点开始,逐层向外扩展,访问所有与起始点相连且具有相同特性&#xf…...

wordpress外贸成品网站模板

首页大图slider轮播,橙色风格的wordpress外贸网站模板 https://www.zhanyes.com/waimao/6250.html 蓝色经典风格的wordpress外贸建站模板 https://www.zhanyes.com/waimao/6263.html...

如何使用六图一表七种武器

六图一表七种武器用于质量管理: 描述当遇到问题时应该用那张图来解决: 一、如果题目说出了质量问题需要找原因? 解:用因果图,因果图也称石川图或鱼骨图 二、如果要判断过程是否稳定受控? 解&#xff1a…...

阿里云游戏服务器租用费用价格组成,费用详单

阿里云游戏服务器租用价格表:4核16G服务器26元1个月、146元半年,游戏专业服务器8核32G配置90元一个月、271元3个月,阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com分享阿里云游戏专用服务器详细配置和精准报价: 阿里云游戏服务器租用价格表 阿…...

【C++】C++11上

C11上 1.C11简介2.统一的列表初始化2.1 {} 初始化2.2 initializer_list 3.变量类型推导3.1auto3.2decltype3.3nullptr 4.范围for循环5.final与override6.智能指针7. STL中一些变化8.右值引用和移动语义8.1左值引用和右值引用8.2左值引用与右值引用比较8.3右值引用使用场景和意义…...

python打卡day49

知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

初探Service服务发现机制

1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能:服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源&#xf…...

音视频——I2S 协议详解

I2S 协议详解 I2S (Inter-IC Sound) 协议是一种串行总线协议,专门用于在数字音频设备之间传输数字音频数据。它由飞利浦(Philips)公司开发,以其简单、高效和广泛的兼容性而闻名。 1. 信号线 I2S 协议通常使用三根或四根信号线&a…...

SQL慢可能是触发了ring buffer

简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...

MySQL 知识小结(一)

一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库,分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷,但是文件存放起来数据比较冗余,用二进制能够更好管理咱们M…...

【 java 虚拟机知识 第一篇 】

目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...

Ubuntu Cursor升级成v1.0

0. 当前版本低 使用当前 Cursor v0.50时 GitHub Copilot Chat 打不开,快捷键也不好用,当看到 Cursor 升级后,还是蛮高兴的 1. 下载 Cursor 下载地址:https://www.cursor.com/cn/downloads 点击下载 Linux (x64) ,…...

【Veristand】Veristand环境安装教程-Linux RT / Windows

首先声明,此教程是针对Simulink编译模型并导入Veristand中编写的,同时需要注意的是老用户编译可能用的是Veristand Model Framework,那个是历史版本,且NI不会再维护,新版本编译支持为VeriStand Model Generation Suppo…...

Axure 下拉框联动

实现选省、选完省之后选对应省份下的市区...