stable diffusion怎么进行文生图_stable diffusion参数怎么设置_SD模型

对体验过AI绘画的朋友们来说，提示词可以说是耳熟能详了，目前市面上的AI绘图工具基本都是围绕着文生图的基本功能展开的。不过相较于其他工具，Stable Diffusion的在咒语编写上会具有技巧性，相信大家在学习过程中都遇到过类似问题：复制别人的咒语但效果却很差、咒语的控图效果不理想、加了关键词但绘图结果却没有体现等。

别担心，在今天的教程里，我会为你详细的介绍Stable Diffusion文生图的操作方法以及提示词编写的语法技巧，保证你看完之后就能轻松成为一名专业的绘图魔法师?

01，关于文生图

在Stable Diffusion中，有文生图和图生图2种绘图模式，今天我们先来看看如何使用文生图来绘制我们想要的图片。下面是Stable Diffusion文生图界面的基础板块布局，如果你此前更换过主题相关的扩展插件，界面的功能布局可能会有所区别，但主要操作项都是相同的。

Stable Diffusion基础的操作流程并不复杂，一共就分成4步：选择模型—填写提示词—设置参数—点击生成。通过操作流程就能看出，我们最终的出图效果是由模型、提示词、参数设置三者共同决定的，缺一不可。其中，模型主要决定画风、提示词主要决定画面内容，而参数则主要用于设置图像的预设属性。

关于模型需要讲解的内容有很多，我会在后面的文章中单独进行介绍，今天我们重点关注提示词的写法以及各种设置参数的功能和含义，准备好了吗，下面让我们正式开始吧～

02，提示词的概念

大家都知道，如今的AI工具大多是通过提示词来控制模型算法，那究竟什么是提示词?

对于人类而言，在经过多年的学习和使用后，我们只需简单的几句话便能轻松的沟通和交流。但如今的人工智能还是基于大模型的数据库进行学习，如果只是通过简单的自然语言描述，没有办法做到准确理解。为了更好的控制AI，人们逐渐摸索出通过反馈来约束模型的方法，原理就是当模型在执行任务的时候，人类提供正面或负面的反馈来指导模型的行为。而这种用于指导模型的信息，就被统称为Prompt提示词。

如今的AI工具都是基于底层大模型进行使用的，提示词的本质其实是对这个大模型的深入挖掘和微调，我们可以将它简单理解为人类和AI沟通的桥梁，因为模型反馈结果的质量在很大程度上取决于用户提供的信息量。当然这个问题主要还是底层大模型训练不够充分的缘故，像现在很多针对特定风格训练的应用级绘图模型，即使只有寥寥几个词也能绘制出优美的画作。如今很多企业为此还设立了单独的提示工程师岗位，在人工智能领域也有单独的一门学科叫做Prompt Engineering 提示词工程。

微软官方在最近也推出了一份完整的提示工程操作指南，感兴趣的朋友可以去深入学习一下：

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide