除了手动编写，如何利用sdAI生成提示词的插件来辅助创作？

写提示词这事儿，有时候确实挺烦人。尤其当你脑子里有个大概画面，但就是不知道该用哪些精准的词来描述时，反复尝试就像在猜谜。或者你想批量测试某个主体在不同场景下的效果，手动改来改去效率很低。这时候，一些专门用来辅助生成提示词的插件就能派上用场。它们不是要取代你思考，而是帮你把想法更具体、更高效地表达出来。

这些插件大体上可以分成几类：有帮你自动补全和推荐标签的，有能帮你“随机组合”和批量测试的，还有能把简单想法扩展成复杂描述的，甚至还有能直接帮你“翻译”中文为英文提示词并优化语法的。下面我们一个个聊。

一、 词穷时的救星：标签补全与推荐插件

如果你画二次元风格比较多，肯定对Danbooru这类图站的标签不陌生。那些标签非常具体，从角色特征到场景细节无所不包。模型训练时见过这些标签，所以用它们当提示词，效果通常更准。但问题是，谁能记住那么多标签？

1. a1111-sd-webui-tagcomplete

这个插件就是为了解决记不住标签的问题。 安装后，你在提示词框里打字，它就会像写代码时的智能提示一样，弹出一个下拉列表，列出所有相关的Danbooru标签。

• 具体怎么用？
  • 安装：在AUTOMATIC1111 WebUI的“扩展(Extensions)”页面，选择“从网址安装(Install from URL)”，把插件的GitHub链接（https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete）输进去，点击安装，然后重启WebUI。
  • 使用：比如你想画一个“蓝眼睛”的女孩，你只需要输入“blue”，插件就会自动提示“blue_eyes”。你甚至不需要打全，打个“blu”它就开始联想了。 提示列表里每个标签后面还会显示一个数字，代表这个标签在图站上被使用的次数。 数字越大，说明这个标签越通用，模型对它的理解可能就越好。 直接用上下箭头选择，按Tab键就能补全，非常方便。

这个插件的好处是，它不仅帮你补全，还能让你学到很多地道的、模型能听懂的“黑话”，慢慢地你自己的词库也就丰富了。

2. sd-webui-prompt-all-in-one

这是一个功能更全面的提示词辅助工具，特别适合中文用户。 它的核心功能之一就是内置了翻译。

• 具体怎么用？
  • 安装：同样是通过WebUI的扩展页面安装。
  • 使用：安装后，在提示词输入框下方会出现一个新的界面。你可以在一个专门的输入框里打中文，比如“一个女孩，阳光，沙滩”，然后回车，插件会自动把这些词翻译成英文，并以标签的形式排列好。
  • 优点：
    • 拖拽排序和调整权重：生成的英文标签是可以直接用鼠标拖动来改变顺序的。我们知道，在提示词里，越靠前的词权重通常越高。你还可以直接在标签上调整权重，不用手动去输括号和冒号，它会自动帮你格式化。
    • 历史记录和收藏：你用过的所有提示词都会被记录下来，方便随时翻看和再次使用。 如果你觉得某一组提示词效果特别好，可以一键收藏，下次直接调用。

这个插件把翻译、编辑、管理整合到了一起，对于不习惯全英文环境的人来说，工作流程会顺畅很多。

二、 批量实验与寻找灵感：动态提示词插件

当你想要测试一个角色穿不同颜色衣服、在不同场景下的样子时，或者只是想让画面随机出现一些元素来寻找灵感，手动修改提示词再一遍遍生成就太笨了。这时候“动态提示词(Dynamic Prompts)”插件就显得很有用。

• 具体怎么用？
  • 安装：和前面一样，在扩展页面通过网址（https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts）安装。
  • 核心语法：它的核心是使用大括号 {} 和竖线 |。
    • 随机选择：a girl with {red|blue|green} hair。每次生成时，AI会从“red”、“blue”、“green”里随机选一个颜色。这样你设置生成3张图，可能就会得到一个红发、一个蓝发和一个绿发的女孩。
    • 组合生成：a painting of a {house|castle} in {summer|winter}。如果你想测试所有组合，可以开启组合生成模式。这样它会生成“夏天的房子”、“冬天的房子”、“夏天的城堡”和“冬天的城堡”这四种组合。
  • Wildcards (通配符)：这是动态提示词更进一步的用法。 你可以创建一个文本文件，比如叫locations.txt，里面写上各种地点，一行一个：
    forest
city street
beach
mountain top
    然后把这个文件放到插件指定的wildcards文件夹里。在提示词里，你就可以这样写：a knight in __locations__。每次生成时，插件就会从locations.txt文件里随机抽一行填进去。 这样你的提示词库就可以无限扩展，而且管理起来很方便。

这个插件极大地提高了“抽卡”的效率和乐趣。你可以预设好各种变量，比如发型、服装、表情、场景、艺术家风格等等，然后让程序去帮你探索各种可能性。

三、 从简单想法到复杂画面：提示词生成与扩展

有时候你只有一个很模糊的想法，比如“一个赛博朋克城市”。但要让画面细节丰富，你需要添加更多描述，比如“霓虹灯闪烁”、“下着雨的街道”、“高耸的摩天大楼”、“飞行汽车”等等。Prompt Generator这类插件就是帮你做这种“脑补”工作的。

• 具体怎么用？
  • 安装：这类插件同样可以在WebUI的扩展列表里找到。比如一个叫Prompt Generator的插件，它基于像GPT-2这样的小型语言模型，可以在本地运行。
  • 使用：安装后，WebUI里会多出一个“Prompt Generator”的标签页。你只要输入一个核心概念，比如“fantasy castle”，它就会帮你扩展成一段更详细的描述，可能会包含具体的建筑风格、环境氛围、光照效果等。

这类工具的原理是，它学习了大量已有的优秀提示词，知道哪些词语组合在一起能产生好的化学反应。 当你只给出一个核心词时，它会从数据库里匹配和联想出一整套风格化的描述。这对于打开思路很有帮助，让你看到一个简单的想法有多少种可能的表现方式。

四、 从图片到文字：反推提示词

还有一种情况是，你看到一张非常喜欢的AI作品，想知道它是怎么画出来的。除了作者自己分享，你也可以用反推提示词的工具来分析这张图。

• CLIP Interrogator 和 Tagger
  • CLIP Interrogator：在图生图(img2img)界面，上传图片后，上面会有一个“CLIP反推提示词”的按钮。点击它，AI会分析图片内容，然后生成一段它认为可以描述这张图的文字。 这种方法生成的通常是自然语言的描述句。
  • Tagger：这是一个更侧重于标签化的反推插件。 安装后，它会提供一个专门的界面。上传图片后，它可以分析出画面中的各种元素，并以Danbooru标签的形式列出来，比如角色特征、服装、动作、背景等。 这对于学习别人的作品，或者为自己训练LoRA模型准备标签数据都很有用。

反推出来的提示词不一定100%是原图用的，但它提供了一个非常好的起点。你可以把这些词复制过来，再根据自己的需要修改和调整，比从零开始想要快得多。

总的来说，这些插件都不是魔法，它们不会凭空创造出你没有的想法。但它们是极好的效率工具和灵感催化剂。通过自动补全、动态组合、智能扩展和逆向分析，它们把创作者从大量重复、繁琐的手工劳动中解放出来，让我们能更专注于创意本身。