stable diffusionAI绘画提示词的写法与其他模型有什么不同之处？

Stable Diffusion（后面简称SD）的提示词写法，跟Midjourney或DALL-E这类模型比起来，确实不太一样。你可以把它理解成一个是“自动挡”，另一个是“手动挡”。Midjourney更像是自动挡，你用自然语言描述一个大概的画面，它就能给你很惊艳的结果。 但SD是手动挡，它给了你极大的控制权，但同时也要求你说得更“精确”，更像是给机器下达指令。

最核心的区别在于，SD的提示词更依赖“关键词”或者说“标签（Tag）”的堆砌，而不是流畅的自然语言句子。 比如在Midjourney里，你可能会写：“一个宇航员在种满鲜花的火星花园里看书，画面充满宁静的氛围”。但在SD里，更高效的写法是：“1 astronaut, reading book, mars garden, full of flowers, peaceful atmosphere”，用逗号把这些核心元素隔开。 这种写法的背后逻辑是，SD的文本编码器（CLIP）会将你的提示词分解成一个个的“Token”（标记），这些Token才是真正指导AI绘画的东西。 单词和短语比完整的句子更容易被准确地识别成不同的Token。

精确控制的“手动挡”特性

SD的“手动挡”特性主要体现在以下几个方面，这也是它跟其他模型最不一样的地方：

1. 权重控制：可以决定哪个词更重要

这是SD一个非常有用的功能。有时候你希望画面里某个元素更突出，比如“一个戴着红色帽子的女孩”，你特别想要那顶红色的帽子显眼。在SD里，你可以给“红色帽子”这个关键词增加权重。

具体操作很简单，就是用括号。比如 (red hat)，这样一来，“red hat”的权重就提高了1.1倍。如果你觉得还不够，可以多加几层括号，像这样 ((red hat))，权重会继续增加。 当然，更精确的方式是直接指定数字，比如 (red hat:1.4)，这就意味着把这个词的权重设置为1.4。 反过来，如果你想减弱某个元素，可以用方括号 [blue dress]，或者用数字 (blue dress:0.8) 来降低它的重要性。

这种功能在其他模型里就很难实现。Midjourney虽然也有一些参数可以调整，但无法像SD这样对单个词汇进行如此精细的控制。

2. 负面提示词 (Negative Prompt)：明确告诉AI“不要什么”

负面提示词是SD的另一个标志性功能。 它相当于一个过滤器，让你告诉模型在生成图片时需要避开哪些东西。 比如，AI绘画早期经常出现手部画不好的问题，多根手指或者手指畸形很常见。有了负面提示词，你就可以在专门的输入框里写上 mutated hands, extra fingers（变异的手，多余的手指），AI就会尽力避免生成这些内容。

这功能非常实用。除了修正画面缺陷，它还可以用来排除不想要的风格或者物体。比如你想要一张干净的肖像照，就可以在负面提示词里加入 text, watermark, logo（文字，水印，标志）来避免画面出现多余的干扰信息。 很多时候，一张高质量的图片不仅取决于你写了什么（正向提示词），更取决于你排除了什么（负面提示词）。

3. 词序的重要性：越靠前，影响越大

在SD的提示词里，关键词的顺序会直接影响最终结果。一般来说，越靠前的词权重越高。 所以，你应该把最核心的主体放在最前面。 比如，你想画“一个在森林里弹吉他的女孩”，那么“girl”或者“1 girl”就应该放在最开头，而不是把“forest”放在前面。

这个规则虽然简单，但非常影响出图效果。如果你把一大堆描述画质和风格的词，比如 masterpiece, best quality（杰作，最高质量）放在最前面，可能会削弱核心主体的表现力。 一个比较好的习惯是，先把主体和动作描述清楚，然后再逐步添加风格、环境、光照和颜色等细节。

4. 提示词混合与切换：更高级的玩法

SD还支持一些更复杂的语法，让你可以实现一些特殊效果。

• 关键词混合：你可以用 [keyword1:keyword2:factor] 的语法，让AI在生成过程的不同阶段使用不同的关键词。 这里的factor是一个0到1之间的数字，它决定了从keyword1切换到keyword2的时间点。比如 [a dog:a cat:0.5] 意味着在生成过程的前50%会参考“狗”，后50%参考“猫”，最后可能得到一个“猫狗混合”的生物。
• 交替绘制：使用 [red|white] hair 这样的语法，可以让模型在每一步采样中交替使用“红色”和“白色”，最终可能生成红白相间的头发。
• BREAK关键词：SD处理提示词有一定的长度限制（通常是75个token）。 如果你的提示词很长，超出的部分效果会减弱。使用大写的 BREAK 关键字可以强制把一个长提示词分成多个独立的区块来处理，让每个区块的关键词都能得到应有的重视。

和其他模型的对比总结

总的来说，Midjourney和DALL-E 3在理解自然语言方面做得更好，它们会尝试理解你整个句子的意图和语境。 你可以像和人聊天一样描述画面，它们通常能给你一个整体氛围和艺术感都很不错的图片，非常适合新手或者追求快速获得美感的用户。

而Stable Diffusion则更像一个功能强大的专业工具。它对自然语言的理解力稍弱，更依赖于精确的关键词和语法结构。 但它提供了极高的自由度和可控性。 你可以通过权重、负面提示词和各种高级语法，像程序员写代码一样精确地控制画面的每一个细节。这让它在需要特定构图、角色一致性或者精细调整的场景下更有优势。 同时，由于SD是开源的，社区里有大量的定制模型（Checkpoints）和LoRA（一种微调模型），这些都可以通过特定的提示词来调用，极大地丰富了它的风格和能力。

所以，选择哪个模型，取决于你的需求。如果你想要轻松、快速地获得漂亮的图片，Midjourney可能是更好的选择。但如果你享受精细打磨每一个细节的过程，希望对画面有绝对的控制权，那么学习Stable Diffusion的提示词写法会给你带来更大的创作空间。