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AI繪畫：Stable Diffusion Web UI（三.5）提示詞的進階使用

2023-04-10 08:10 作者:bjl1015 0人讀過 | 我要投稿

????????此次是為了補充（三）中當時不懂的提示詞進階知識。非技術大佬，僅個人理解，如有錯誤，純屬正常。

如果大家有更深的需求，還是多讀讀科普向大佬們的文章，比如知乎的佬們

題外話：

????????昨天逛C站的時候發(fā)現(xiàn)KoreanDollLikeness、JapaneseDollLikeness還有taiwan doll的作者已經(jīng)回歸，并且發(fā)布了KoreAV2和Japanesev1.5，需要的小伙伴快去下載

上不了C站的可以去作者的抱臉

????????作者在抱臉項目上用Chilled_re_generic_v2與chilloutmix_cilloutmixNi作為示例演示了v2與v1.5

本著走過路過不能錯過的原則，我把Chilled_re_generic_v2也下載下來，

????????先來個1girl看看，負面是NSFW。我設置的尺寸是512*768，出圖幾乎都是全身與七分照，而且都是小朋友，害得我又打了一遍馬賽克...圖片太大做了壓縮處理，將就看吧，沒有加載vae，顏色有點淡

2s a和sde看起來更真一點，再試一次，加載了vae-ft-mse

這個妝容實在是太重了，最后也沒弄掉

????????模型下載鏈接是谷歌網(wǎng)盤，我這里提供一份國內(nèi)網(wǎng)盤供大家下載。另外新的Koreadoll和Japanesedoll可以在（四）中提供的鏈接下載

接下來繼續(xù)正題

需要注意，以下提示詞的進階用法：

進階語法使用[ ]中括號，不會降低權重；
使用進階語法的效果并不一定比直接添加類似的提示詞效果好，但是可以在不增加/減少提示詞的情況下，得到一些想要的效果;
我感覺和模型、采樣器的選擇有很大關系，效果怎么樣，完全要靠自己琢磨、嘗試；
為了方便演示，一些示例步數(shù)設為100步，可能會造成比較大的影響；
AI和人類的視覺并不一樣，它認為它已經(jīng)畫了，但是在人類眼中可能啥也不是，所以要考慮這方面的因素。

1、提示詞編輯

????????又稱分步，格式為 ?[from:to:when]，官方對提示詞編輯的解釋是，在固定的步驟后添加和刪除提示詞。我們可以理解為【前：后：設定的步數(shù)】，即，在設定步數(shù)之前，畫前的內(nèi)容，之后畫后的內(nèi)容

例如：

[sliver:yellow:0.4] hair，

前40%的步數(shù)用來畫銀色，sliver hair
40%步數(shù)以后，開始畫黃色，yellow hair，一直到結(jié)束。因為后面沒有銀色的提示詞了，AI自由發(fā)揮的話可能會把銀色覆蓋掉。

它的兩個變體：

[from::when]，因為from從開始就直接參與進繪畫，所以即便when很小，后面也會有很多的表現(xiàn)（感覺就像個股東一樣...）
[:to:when]==[to:when]，后來的肯定不如先到的，一般需要增加權重

[to:when]的形式，和降低權重[tag:num]一樣，不知道會怎么樣，因此不建議使用，后面也不再說

例如：

[sliver::0.4] hair，

前40%的步數(shù)用來畫銀色，sliver hair
40%步數(shù)的以后，因為沒有提示詞，AI自由發(fā)揮。

[:yellow:0.4] hair，

前40%的步數(shù)因為沒有提示詞，AI自由發(fā)揮
40%步數(shù)的以后，開始畫黃色，yellow hair，一直到結(jié)束。

????????假設我們的迭代步數(shù)是30步，如果when大于1，是這種[sliver:yellow:10] hair的格式，則百分比的形式會變成步數(shù)的形式，10代表第10步，第10步之前畫銀色，后面20步畫黃色；

總結(jié)一下：AI繪畫，是從噪點到圖像，越早出現(xiàn)的提示詞能得到的分配就越多，還有模型本身的調(diào)校，采樣器的影響，比如Euler a，對步數(shù)的要求低。因此from的影響要遠大于to，when一般都不會過大，這個要靠自己不斷嘗試增加對when的敏感度。

前面的示例多說一些，后面盡可能省略

示例：

大部分示例使用的模型為henmixRealv20，這個模型生成半身肖像真不錯，不過全身的話臉很大概率會崩，全身強烈建議使用高清修復以及EasyNegative

①融合

顏色

使用[silver:yellow:40] hair作為提示詞看看效果：

euler a↓

Heun↓

DPM++2M K

DPM++SDE K↓ ?黃色占比最大的一個

DDIM ？？？↓

其余的采樣器不再一一嘗試

試一下其他模型

貓貓頭

a portrait photo of [man:cat:2] humanoid,

畫貓貓頭，when越小、to介入越早效果越好，前面也不要加1girl啥的，最好使用animal進行定義，不然很可能會出現(xiàn)一個貓耳娘....如果用了man，還是男性面孔貓耳娘....

換個模型↓

然后是錯誤示范↓這種效果直接添加兩個提示詞就可以，完全不需要進階語法，除非模型不支持這種人物，那就可以試試分步

嘿嘿嘿

② ?分步提示

[1girl,running:followed by a dog:0.1]

????????從上面的貓貓頭我們能看出來，[from:to:when]就像以步數(shù)為基礎給from和to加/減權重一樣，雖然效果不大一樣。因此我們不僅僅可以拿它做形容詞去修飾，還可以直接把提示詞放進去進行較為精準的引導，或者解決一些提示詞之間的沖突。

但是因為繪畫知識匱乏我也不知道怎么應用，以下只是簡單的示例。

一女孩在夕陽下奔跑，后面跟著個狗子

先隨機來幾張看看

????????前一張使用了euler a，鑒于提示詞夠少，幾乎所有的內(nèi)容一開始就都有體現(xiàn)；后一張采用了SDE，先是人和夕陽，然后是狗，最后是河。

我們使用后一張圖，保持種子不變，然后使用分步看看有什么效果

1girl,running作為一個整體，是from；followed by a dog是to；測試when從0.1開始的變化。

[1girl,running:followed by a dog:0.1]

0.1↓girl即便只占0.1，也會被完整的體現(xiàn)，區(qū)別就是作為陪襯只有個背影

0.2↓

0.3↓

0.4↓

0.5↓

0.6↓

0.7↓

0.8↓

when較小的時候狗子會變成主體
0.6的時候狗子在畫面中消失了，0.7的時候還能在預覽中看到一個一閃而逝的模糊狗子，0.8已經(jīng)沒有狗子的任何痕跡；
我們可以發(fā)現(xiàn)迭代步數(shù)的規(guī)律，前一半步數(shù)用來構圖（50%-60%之間，采樣器不同、提示詞相關性不同這個數(shù)值應該還會有浮動），后一半用來畫細節(jié)；
在前期構圖時沒有出現(xiàn)的，畫細節(jié)時也就沒有。

再來試一下加強權重：

[1girl,running:(followed by a dog:1.2):0.1],sunset,riverside,

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.65

0.7

????????加強權重會有那么一丟丟的影響。

③ 變體的使用

[(white background:1.5)::0.1]

????????在②中，分步會對girl和dog都產(chǎn)生影響，如果只想影響其中的某一個，可以使用分步的變體。

下面使用[from::when]的形式，表示畫到多少步停止

我想畫純白又五彩斑斕

先隨機一張

↑背景只有部分是白的，多了一些復雜的東西，顏色明顯不夠colorful，潑墨成了潑水，我們先使用[from::when]減少白色背景的步數(shù)，先看看能不能更五彩斑斕一點

折中取個0.25進行嘗試，[white background::0.25]

沒啥效果，再減，順便加強colorful的權重

再減一點，順便高清重繪修修這張臉....

有點colorful了，但是白色背景少了，多出來個星空似的背景，加強一下白色的權重，colorful也加到1.5吧

到1.5提示詞也差不多了，這張圖因為固定的種子，估計再修就已經(jīng)廢了，換個模型使用隨機種子來一張

術業(yè)有專攻，這個模型很酷....雖然不知道這是畫的啥

所以使用分步和正常操作有什么區(qū)別？我們在上面最終結(jié)果的的基礎上再改回去嘗試一下

把[(white background:1.5)::0.1]換成white background↓

把[(white background:1.5)::0.1]換成(white background:1.5)↓白色雖然造成了很嚴重的影響，但是這種我覺得再修一修應該也挺好的

直接不要[(white background:1.5)::0.1]

使用[(white background:1.5)::0.1]再隨機一張比較一下

通過上面的對比，我們可以看到[from::when]的作用：通過很少的步數(shù)，from會給后面定下基調(diào)，然后盡量減少對一些內(nèi)容的影響。

C站@Ropeanon的作品??????↓

[:to:when]的形式，我也沒找到啥好例子，簡單湊合吧

在海浪中搖擺的小船

(rocking small boat:0.8) 先看看降低權重↓因為提示詞太少，降這點沒感覺

[:rocking small boat:1] ↓

[:rocking small boat:3]↓變遠景了

[:(rocking small boat:1.1):3] 加強權重的嵌套↓稍微變大一點

[:rocking small boat:3]隨機種子+hiresfix，感覺也沒多大區(qū)別，周圍環(huán)境的表現(xiàn)變好了一點↓

換個模型再測試一次，步數(shù)50，使用高清修復

rocking small boat↓

(rocking small boat:0.8)↓先看降低權重的效果，作為比較

[:rocking small boat:3]↓船少了一只

(rocking small boat:0.6)↓云和浪變多

[:rocking small boat:20]↓圖片尺寸太高了，云變更多

調(diào)整尺寸

(rocking small boat:0.6)，↓先看一下降低更多權重的

[:rocking small boat:20]，↓

相比直接降低權重，[:to:when]將更多的繪畫空間讓給了其他提示詞；不同模型、用不用高清修復（尤其是潛變量）、甚至尺寸，都會使分步有不同的表現(xiàn)

嵌套

[:[rocking small boat::30]:20]，第20步開始，第30步結(jié)束

2、提示詞交替

????????交替的格式是[tag1|tag2|tag3|.....]，意思是第一步畫tag1，第二步畫tag2，第三步tag3.....全都畫完以后又回到tag1，一直循環(huán)到步數(shù)結(jié)束

先試試[silver|yellow] hair，看看和上面有什么區(qū)別

.....

[silver|yellow|green|red] hair,

基本上是直接覆蓋了，也不知道為啥最后是銀色

[silver|yellow|green] hair,

再試試貓貓頭

a portrait photo of [man|cat] humanoid,

a portrait photo of [cat|man] humanoid,

這個模型交換cat|man位置并沒有區(qū)別，很穩(wěn)，我嘗試過其他模型，交換位置會發(fā)生很多變化

因此對于不同的模型要多做嘗試

a portrait photo of [man|cat|man|dog|dog|man|dog|cat|man|man|man] humanoid,

下一個 a [deer|horse] on grass

一天，趙高趁群臣朝拜秦二世時，讓人牽來一只鹿獻給秦二世，說：“這是一匹千里馬，我特意敬獻給陛下?！?/span>

秦二世左看右看，這明明是一只鹿，趙高怎么說是馬呢？便笑著說：“丞相弄錯了吧？這是一只鹿，怎么說是馬呢？”

趙高沒有理會胡亥的話，只見他祭出SD，輸入[deer|horse]，然后一本正經(jīng)地厲聲問左右的大臣們：“你們說說，這到底是鹿還是馬？”