Stable Diffusion写prompt(提示词)的逻辑性

2023年 7月 12日 46.3k 0

Stable Diffusion里写prompt(提示词)的时候,很忌讳一件事,那就是想到哪个prompt就写下去。

可能你们会说,prompt嘛写在哪里不一样。

当然不是,现在我把字反过来写,是不然当,你们能看懂吗?能,因为不复杂,你有无限的时间可以看。

Stable Diffusion写prompt(提示词)的逻辑性

但是机器不一样,程序处理prompt的时间是有限的,所以我们最好按照处理逻辑来写prompt。

比如quality tag(也就是品质prompt),masterpiece,bestquality这些,应该放在句子的开头。这是给整幅画像定框架的词,其它定框架的词也一样,比如风格类的、色彩类的,环境类的。

简单来说,就是对画幅影响范围越大的词,越应该前置,先把这个叫做顺序逻辑吧。

Stable Diffusion写prompt(提示词)的逻辑性

具体到人物的主体上。比如你的人物是带耳环的,你应该先把earring的prompt前置到hair前面,这样机器在处理的时候可以先避免头发遮盖耳环。

如果你先输入hair,那很可能预先准备了发型,后面的耳环就被挡住了,或者出现的画面不符合视觉逻辑。

总之在输入prompt考虑一下它们相互之间的影响,然后重新编排一个符合逻辑的顺序。

Stable Diffusion写prompt(提示词)的逻辑性

除此之外,程序在处理prompt时,还有简单的就近原则,暂时把它称为扩散逻辑。

这个扩散逻辑是这样的,相邻的逻辑之间更加容易相互影响。比如我们输入的butterfly surround,蝴蝶环绕,这个prompt如果紧跟在hair这个prompt后,那么蝴蝶更加可能出现在角色的头发上。

如果紧贴着的是dress这个prompt,那么蝴蝶更加出现在衣服上。

Stable Diffusion写prompt(提示词)的逻辑性

熟练运用顺序逻辑和扩散逻辑可以有效提升我们出图的成功率,大家在生成图片的时候不妨尝试一下。

同时,如果你希望训练的模型具有更好的泛化性,可以在LoRA训练时打乱tag的顺序,进行乱序的训练,这样模型的泛化性会更好。

不过我还是那句话,人物LoRA不需要很好的泛化性,还原性更加关键

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