探索 Stable Diffusion 模型來源及提示詞，開啟創(chuàng)意繪畫之旅。

模型來源目前，Stable Diffusion 模型的主要開源平臺(tái)是 Civitai，其中所有的模型都是免費(fèi)共享的。

除了免費(fèi)模型，平臺(tái)還提供畫廊、帖子、文章等，為 AI繪畫愛好者及藝術(shù)創(chuàng)作者提供一個(gè)資源共享和發(fā)現(xiàn)平臺(tái)。

模型對(duì)比Stable Diffusion 模型主要包括以下幾類，模型對(duì)比和模型存放目錄如下所示。

可以在第三方渠道下載對(duì)應(yīng)格式的模型，然后放到 Stable Diffusion 項(xiàng)目文件夾下的子文件夾中，即可使用。

提示詞Stable Diffusion 的提示詞主要包含正向提示詞和反向提示詞兩部分，可以直觀表述為想要畫出哪些內(nèi)容和不想要畫出哪些內(nèi)容。

正向提示詞的構(gòu)成主要是“自然語(yǔ)言描述+ 標(biāo)簽+ Emoji(表情符號(hào))。

其中，自然語(yǔ)言描述在Midjourney 的提示詞文本描述部分已有詳細(xì)介紹，這里就不再贅述了。

本節(jié)主要介紹Stable Diffusion 提示詞的語(yǔ)法與示例。

提示詞語(yǔ)法1.自然語(yǔ)言Stable Diffusion 支持自然語(yǔ)言表述，就是直接使用完整的句子或者句段來描述要畫的內(nèi)容特征，主要使用英文。

例如，“A beautiful girl in white flying in the stary night.”2.標(biāo)簽語(yǔ)法提示詞中最常用的是標(biāo)簽語(yǔ)法(tag )，即使用單詞或者短語(yǔ)對(duì)要畫的內(nèi)容進(jìn)行描述，每個(gè)標(biāo)簽之間使用英文逗號(hào)(，)分割。

例如，“1girl, white dress, flying, stary night”。

3.權(quán)重語(yǔ)法Stable Diffusion 可以定義每個(gè)提示詞的權(quán)重，從而讓 AI 對(duì)對(duì)應(yīng)的提示詞進(jìn)行著重修飾，一般情況下，默認(rèn)采用提示詞出現(xiàn)的先后進(jìn)行權(quán)重排序。

除此之外，還有如下權(quán)重表示方法：(1)小括號(hào)“（）”：小括號(hào)加權(quán)重1.1倍，例如(tag)。

多個(gè)小括號(hào)嵌套的權(quán)重為乘積，例如((tag))，表示給tag 加權(quán)重1.1×1.1倍。

(2)“提示詞：權(quán)重值”：小括號(hào)內(nèi)使用冒號(hào)加權(quán)重值，例如(tag:1.5)，表示給tag加權(quán)重1.5倍，建議權(quán)重值不超過1.5。

(3)方括號(hào)“[]”:降權(quán)90.91%，例如[tag]。

4.混合語(yǔ)法混合語(yǔ)法，一般使用“I”隔開 tag來表示，例如whitelgrey shirt,表示灰白色的T恤。

5.漸變語(yǔ)法語(yǔ)法表述為[tag1:tag2:factor)，表示從tag1在多少factor值后，轉(zhuǎn)用tag2來來達(dá)。

factor 值控制兩個(gè)詞之間切換的步數(shù)，如果是0~1的小數(shù)，那么切換的步數(shù)為該數(shù)值乘以采樣步數(shù)，例如[white:grey:0.3] shirt，表示T恤前30%步數(shù)為白色，后面為灰色：[male:female：20]，表示前20步畫男性，后面畫女性。