在Stable Diffusion中，sd正面提示词应该如何组织才能达到最佳效果？

玩Stable Diffusion，你是不是也常常觉得提示词像“魔法咒语”，写得对不对全凭感觉？其实啊，它真不是玄学，一套好的正面提示词有自己的组织方式，就像搭积木，有章法才能搭出你想要的样子。今天就来聊聊，怎么把你的Stable Diffusion正面提示词组织得更好，出图效果也更棒。

1. 提示词顺序：重要性从左到右

首先要明白一个核心原则：Stable Diffusion模型读取提示词，是从左往右看的，而且越靠前的词，它给的权重就越高，也就是说，影响最大。想想看，你跟别人说话，最想表达的核心信息是不是都放前面？AI也是这个道理。所以，那些你最在意、最希望在图片中突出的元素，一定要放在提示词的最前面。

举个例子，你想画一个女孩和一只狗。如果你写“a girl, a dog”，很可能女孩会是主体，狗会小一点或者在角落。但如果你写“a dog, a girl”，那么狗在画面中的比例和重要性就会提升。这个小细节，直接决定了画面的重心。

2. 核心元素分层：像搭乐高一样思考

一个好的提示词，不是一堆词的简单堆砌，它应该像一个有层次的结构。通常，我会把正面提示词分成几个大类，然后按照重要性从高到低排列：

• 主体 (Subject)： 你画的是什么？这是最重要的。比如，“一个年轻的女性战士”、“一只毛茸茸的猫咪”、“一艘未来飞船”。这个必须放在最前面。
• 动作 (Action)： 主体在做什么？“站在海边”、“奔跑在森林里”、“手持光剑”。
• 细节描述 (Details)： 针对主体、场景、环境的更具体细节。比如女孩的“银色长发”、“优雅的连衣裙”，猫咪的“碧绿色眼睛”，飞船的“磨损金属外壳”。越具体越好。
• 艺术风格 (Style)： 你希望图片是什么风格？这是定义画面整体感觉的关键。“插画风格”、“油画质感”、“电影级写实”、“赛博朋克”、“卡通漫画”。有时候你甚至可以直接用知名艺术家的名字，比如“莫奈的印象派风格”。
• 构图与视角 (Composition & Framing)： 画面怎么构图？是“特写”、“广角镜头”、“鸟瞰图”、“全身照”、“半身像”。这些词能帮AI更好地理解你对画面布局的要求。
• 光照与色彩 (Lighting & Color)： 氛围感怎么营造？“黄金时段的柔和光线”、“戏剧性的阴影”、“霓虹灯光效”、“鲜艳的色彩”、“温暖的夕阳”。光线对画面情绪的影响很大。
• 质量词 (Quality Enhancers)： 最后，为了让图片看起来更“专业”和“精美”，可以加上一些质量相关的词。比如“杰作 (masterpiece)”、“超精细 (ultra detailed)”、“8K分辨率 (8k)”、“清晰聚焦 (sharp focus)”。不过，有些新模型，比如SDXL，本身就能生成高质量图片，所以这些词的影响可能没那么大。但如果你用的是SD 1.5 这样的模型，它们还是挺有用的。

一个比较经典的组织结构就像这样：
[图像质量描述词], [艺术风格], [镜头效果], [光照效果], [主体], [动作], [服装/道具], [场景/环境], [细节描述]

3. 权重调整：精细控制每一个词的影响力

有时候，你觉得某个词很重要，但AI似乎没怎么重视。这时候，你就可以用括号和数字来调整权重。

• 小括号 () 提升权重： 把你想强调的词或短语用小括号括起来，每加一层括号，它的权重就会乘以一个系数，通常是1.05或1.1。比如，(beautiful face) 比 beautiful face 更受重视，(((beautiful face))) 又比 (beautiful face) 权重更高。不过，别过度使用括号，不然可能会让画面失衡。
• 数字精确加权 (keyword:weight)： 这是更精确的控制方法。比如，(red dress:1.5) 会让“红色连衣裙”的权重增加1.5倍。如果你想降低权重，可以用小于1的数字，比如 (background:0.5)，就会让背景的重要性减半。有个小提醒，如果权重低于0.1，这个词可能就很难发挥作用了。
• 中括号 [] 降低权重： 和小括号相反，中括号用来降低词或短语的权重，通常是除以1.05或1.1。比如 [hat] 就会让帽子在画面中不那么突出。不过，这种语法不是所有平台都支持，数字加权更通用。

记住，权重调整是让你对画面有更精细控制的方法，多尝试，你就能找到最适合你的组合。

4. 撰写提示词的小技巧：像和朋友聊天一样直白

• 具体点，再具体点： 模糊的词只会带来模糊的结果。你想要一只狗？不如说“一只巨型白色贵宾犬，在雪地里玩耍”。越具体，AI越能理解你的想法。
• 善用逗号分隔： 不同的概念之间用逗号隔开，这样能让AI更好地识别不同的元素，也让你的提示词更清晰、有条理。
• 迭代尝试是关键： 别指望一次就能出神图。通常，我会从一个简单的提示词开始（比如：主体、风格），先跑几张图看看效果。然后，根据结果每次只增加一两个关键词，或者调整一下权重，再重新生成，观察变化。这样一步步调整，就能慢慢接近你想要的结果。
• 学习优秀的案例： 很多模型作者会在发布模型时提供一些示例提示词，这些都是很好的学习资源。看看别人怎么写，你也能找到灵感。
• 模型也有“个性”： 不同的Stable Diffusion模型（比如SD 1.5、SDXL，或者各种LoRA模型），它们训练的数据集不一样，所以对提示词的反应也会有差异。有时一个提示词在这个模型上效果好，换个模型可能就差很多。了解你正在使用的模型“擅长”什么风格，对症下药，能帮你省很多力气。

5. 别忘了负面提示词：告诉AI你“不想要什么”

正面提示词是告诉AI你想要什么，而负面提示词则是告诉AI你不想要什么。这个功能对生成高质量的图片来说，至关重要。比如，你不想看到“模糊 (blurry)”、“变形 (deformed)”、“多余的肢体 (extra limbs)”、“水印 (watermark)”等等，都可以加到负面提示词里。

特别是在生成人物时，AI经常会画出奇怪的手或脸，这时候负面提示词简直是救星。你可以加上“poorly drawn hands (画得很差的手)”、“deformed (变形的)”、“extra fingers (多余的手指)”来避免这些问题。

总结一下

组织Stable Diffusion的正面提示词，就像在跟一个超有创意的伙伴交流。你需要清晰、有条理地表达你的想法，告诉它画什么（主体、动作），怎么画（风格、构图、光照），以及画得怎么样（质量词）。然后，通过顺序和权重来突出重点，最后用负面提示词来排除那些不希望出现的东西。多尝试，多观察，你会发现这个过程既好玩又能不断提升你的“魔法”效果。