Stable Diffusion Prompt編寫規范詳解

一、語法結構規范

（一）基礎模板框架

[質量強化] + [主體特征] + [環境氛圍] + [風格控制] + [鏡頭參數]

• 質量強化：best quality, ultra detailed, 8k resolution?
• 主體特征：(1girl:1.3), long silver hair, cyberpunk armor?
• 環境氛圍：neon-lit cityscape, raining, cinematic lighting?
• 風格控制：studio ghibli style, unreal engine 5 rendering?
• 鏡頭參數：wide angle, 35mm f1.4, depth of field?

（二）語義分層原則

• 優先級排序：

  • 畫風描述 → 主體對象 → 細節特征 → 環境元素 → 鏡頭參數?

• 分層示例：

  masterpiece, (1girl:1.2), cherry blossom kimono, floating petals, studio ghibli style, soft focus, 85mm lens
  

二、權重控制體系

（一）符號權重系統

符號	作用	數學公式	示例
( )	增強1.1倍	weight^1.1	(detailed eyes)
{ }	增強1.05倍	weight^1.05	{realistic skin}
[ ]	降低0.9倍	weight*0.9	[blurry]
:	精確控制	(sunset:1.5)	(neon lights:1.3)

（二）動態權重策略

• 漸進式增強：

  ((cyberpunk city:1.1)) → 1.21倍權重疊加
  

  ?

• 條件式權重：

  (winter landscape:1.2 when season=winter)
  

  ?

三、高級控制技巧

（一）交替采樣技術

red hair | blue highlights → 交替生成不同發色特征

（二）反向提示詞模板

nsfw, low quality, bad anatomy, extra fingers, mutated hands, poorly drawn face

使用反向提示詞來避免不希望出現的特征?

（三）CLIP模型交互

• 分層控制原理：

  CLIP_stop_at_last_layers=2 → 增強語義理解深度
  

  通過調整CLIP模型的層數來控制語義理解的深度?

• 跨層特征融合：

  (color harmony:1.3@layer5) → 指定CLIP層特征
  

  在特定的CLIP層上應用權重，以實現更精細的控制?

四、場景化應用模版

（一）二次元角色設計

masterpiece, (anime girl:1.3), twintails, school uniform, sakura background, by WIT studio, sharp focus

結合高質量、主體特征、細節描述和風格控制，設計出精美的二次元角色?

（二）寫實場景構建

photorealistic, modern architecture, golden hour lighting, 8k textures, Zeiss 24-70mm f2.8, depth of field

通過寫實風格、現代建筑、光影效果和鏡頭參數，構建出逼真的場景?

提示：

• 使用sd-webui-prompt-all-in-one插件可實時預覽提示詞權重分布，幫助用戶更好地理解和調整提示詞?。
• 通過Ctrl+Enter可激活多模態語義聯想功能，提升提示詞的編寫效率和準確性?。