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Stable Diffusion AI绘画提示词超强攻略

时间:2026-06-18 17:25
先说几个核心判断:提示词对Stable Diffusion的出图效果影响巨大,理解提示词的底层逻辑,才能从“抄作业”进阶到“自己写作业”。很多人喜欢从C站直接复制别人的提示词,虽然也能出图,但知其然不知其所以然。如果你真想玩好SD,这一关非闯不可。 一、基础规则 提示词之间用英文逗号分隔。所有词挤在

先说几个核心判断:提示词对Stable Diffusion的出图效果影响巨大,理解提示词的底层逻辑,才能从“抄作业”进阶到“自己写作业”。很多人喜欢从C站直接复制别人的提示词,虽然也能出图,但知其然不知其所以然。如果你真想玩好SD,这一关非闯不可。

一、基础规则

提示词之间用英文逗号分隔。所有词挤在一行里看着难受?完全可以换行,但换行不代表切分——想分隔,逗号不能省。

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第二个规则:提示词的权重从前到后依次降低。越靠前的词权重越高——前提是你的提示词没有用任何增强/降低权重的语法。

举个场景:小女孩和城堡。

# A组提示词
castle,landscape,1girl,loli,silver hair,school_uniform,crystal_earrings,kind_smile,arm_support,in summer,book,mini_witch_hat,frilled,strappy_heels,
# B组提示词
castle,landscape,1girl,loli,silver hair,school_uniform,crystal_earrings,kind_smile,arm_support,in summer,mini_witch_hat,frilled,strappy_heels,book,

两组提示词唯一的区别是 book 的位置不同——一个在中间,一个在最后。结果呢?前一张图里书很多,后一张图里书明显少了。

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第三个注意事项:提示词数量尽量控制在75个Token以内。根据第二条规则,越靠后的词权重越低,所以提示词真不是越多越好。SD界面上也有相应提示。怎么算Token?一个单词算一个,英文逗号也算——比如 castle 是两个Token。

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第四个注意事项:提示词要选用词组,而不是自然语言描述(这条仅针对v1.5模型,不含SDXL)。同样的场景——“一个萝莉女孩站在城堡旁边”,翻译成自然语言是 A loli girl stands by the castle。这样也能出图,但像 by the 这类词几乎没什么作用,白白浪费Token和权重。

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二、提示词权重语法

每个提示词默认权重为1。虽然可以通过调整位置来间接影响权重,但太麻烦。SD提供了一套增强/降低权重的语法。

2.1 小括号增强

英文小括号 () 可以用来增强权重,一个小括号增加1.1倍,最多叠加3个,即 1.1 × 1.1 × 1.1 = 1.331倍。

2.2 大括号增强?

这个说法有待考证。据说英文大括号 {} 也能增强权重,一个大约相当于1.05倍,但实测效果并不明显,不确定在秋叶SD中是否真的有效。

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2.3 中括号降低

类似地,中括号 [] 用于降低权重,一个中括号是0.9倍,最多3个 = 0.729倍。

2.4 小括号直接增强/降低(推荐)

写法:(xxx: 1.5),冒号后面直接写权重。这种方式最直观,强烈推荐。

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注:实测发现,不加小括号,直接写 book:1.5 也有效果。另外,在提示词插件里有个快捷键:先选中词,按住CTRL键,再按上下方向键就能快速调整权重。


三、提示词进阶语法

3.1 下划线连接

用下划线 _ 连接两个单词,可以让SD将它们看作一个整体。秋叶整合包里这种用法很常见。

举例:

# A组提示词
plate,coffee,cake,
# B组提示词
plate,coffee_cake,

A组里 coffeecake 没有连接,SD可能同时出咖啡和蛋糕;B组则直接出咖啡蛋糕。

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3.2 交替采样

语法:[prompt1 " prompt2 | prompt3]

第一步采样用 prompt1,第二步用 prompt2,第三步用 prompt3,第四步又回到 prompt1……循环交替。如果你想把两种或多种东西融合在一起(比如颜色渐变),这个方法值得一试。

例子:

# A组提示词
1girl,red hair,blue hair,wa vy hair,
# B组提示词
1girl,[red|blue|wa vy] hair,

对比图如下:

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3.3 比例采样

和交替采样有点像,但比例采样能做到更精细化。

  • 方式一:prompt1,[prompt2: 0-1数值] —— 采样值达到指定数值后才使用 prompt2。
  • 方式二:prompt1,[prompt2:: 0-1数值] —— 多了一个冒号,表示采样值达到指定值后就不再使用 prompt2。
  • 方式三:[prompt1:prompt2: 0-1数值] —— 假设数值0.3,前30%采样用 prompt1,后70%用 prompt2。

比例采样的适用场景也是将多种东西合并,但更精细、出图效果更好。有文章提到用这种方法将多张人脸融合为一张新人脸,感兴趣的可以看看。

注:上图是特朗普和拜登的融合肖像。


四、提示词预设样式

辛辛苦苦写出一组不错的提示词,下次还想用怎么办?预设样式就是干这个的——保存提示词,方便后续直接复用。


五、提示词书写插件

如果你用的是秋叶大佬的SD,它自带的提示词插件基本能覆盖大部分需求:海量提示词、分类清晰、自带翻译,非常好用。

如果是Linux系统,或者因为某些原因用不了秋叶SD怎么办?很简单,秋叶SD其实就是通过安装提示词插件实现的。如果是sd-webui,同样可以通过安装插件达到相同效果。

来源:https://blog.csdn.net/cxyxx12/article/details/139619626
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