StableDiffusionPrompt编写规范详解

Stable Diffusion Prompt编写规范详解 一、语法结构规范 （一）基础模板框架 [质量强化] + [主体特征] + [环境氛围] + [风格控制] + [镜头参数] 质量强化：best quality, ultra detailed, 8k resolution‌主体特征：(1girl:1.3), long silver hair, cyberpunk armor‌环境氛围：neon-lit cityscape, raining, cinematic lighting‌风格控制：studio ghibli style, unreal engine 5 rendering‌镜头参数：wide angle, 35mm f1.4, depth of field‌ （二）语义分层原则

优先级排序：

画风描述 → 主体对象 → 细节特征 → 环境元素 → 镜头参数‌

分层示例：

masterpiece, (1girl:1.2), cherry blossom kimono, floating petals, studio ghibli style, soft focus, 85mm lens 二、权重控制体系 （一）符号权重系统 符号作用数学公式示例( )增强1.1倍weight^1.1(detailed eyes){ }增强1.05倍weight^1.05{realistic skin}[ ]降低0.9倍weight*0.9[blurry]:精确控制(sunset:1.5)(neon lights:1.3) （二）动态权重策略

渐进式增强：

((cyberpunk city:1.1)) → 1.21倍权重叠加

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条件式权重：

(winter landscape:1.2 when season=winter)

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三、高级控制技巧 （一）交替采样技术 red hair | blue highlights → 交替生成不同发色特征 （二）反向提示词模板 nsfw, low quality, bad anatomy, extra fingers, mutated hands, poorly drawn face

使用反向提示词来避免不希望出现的特征‌

（三）CLIP模型交互

分层控制原理：

CLIP_stop_at_last_layers=2 → 增强语义理解深度

通过调整CLIP模型的层数来控制语义理解的深度‌

跨层特征融合：

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

在特定的CLIP层上应用权重，以实现更精细的控制‌

四、场景化应用模版 （一）二次元角色设计 masterpiece, (anime girl:1.3), twintails, school uniform, sakura background, by WIT studio, sharp focus

结合高质量、主体特征、细节描述和风格控制，设计出精美的二次元角色‌

（二）写实场景构建 photorealistic, modern architecture, golden hour lighting, 8k textures, Zeiss 24-70mm f2.8, depth of field

通过写实风格、现代建筑、光影效果和镜头参数，构建出逼真的场景‌

提示：

使用sd-webui-prompt-all-in-one插件可实时预览提示词权重分布，帮助用户更好地理解和调整提示词‌。通过Ctrl+Enter可激活多模态语义联想功能，提升提示词的编写效率和准确性‌。