用AI写sd提示词（Stable Diffusion提示词）有哪些高级技巧？

你已经知道用 “a girl, smile” 这种简单的词来画画了，但想让AI真正听懂你的话，画出脑子里那个精准的画面，就需要用点不一样的技巧。

词语顺序很重要

Stable Diffusion读提示词是从左到右的，排在最前面的词权重最高，也就是AI会最先考虑它们。 比如你想画一个“在森林里的女孩”，把“女孩”放在前面（1 girl, in the forest）和把“森林”放在前面（forest, 1 girl）出来的效果完全不一样。

我自己的习惯是遵循一个固定的结构：主体 > 细节 > 风格 > 构图和光照。 先定义画面里最核心的东西是什么，比如“一个穿着铠甲的女战士”，然后再逐步添加细节，比如她铠甲的颜色、她脸上的表情，最后再加上风格（比如“油画风格”）和光影（比如“电影感灯光”）。这样AI就能一步步理解你的意图，而不是一开始就陷入混乱。

用括号给关键词“加权”或“减权”

有时候，AI会忽略你觉得很重要的词，或者过度强调了你不想要的东西。这时候就要用到权重调整。最直接的方法是使用括号。

• 增强权重：把你想强调的词用小括号 () 括起来。每加一层括号，这个词的权重就会增加1.1倍。

  • a girl, (red dress)：这里的红裙子会比普通描述更突出。
  • a girl, ((red dress))：权重增加到1.21倍（1.1 * 1.1），AI会更卖力地画一条鲜红的裙子。

• 指定权重数值：如果你想更精确地控制，可以用 (关键词:权重数值) 的格式。

  • a girl, (red dress:1.5)：这样会把“红裙子”的权重直接提升到1.5倍。我个人建议权重值不要超过1.5或1.6，太高了画面容易扭曲、出现奇怪的东西。
  • a girl, (red dress:0.8)：权重低于1就是减弱。

• 减弱权重：用方括号 [] 括起来可以减弱权重，相当于乘以0.9倍。

  • a cat, [dog]：如果你发现画面里老是出现狗的影子，可以这样减弱“狗”这个概念的干扰。

这个技巧在处理AI“不听话”的情况时特别有用。比如你想要一个角色拿剑，但AI老是把剑画成别的样子，你就可以试试 (holding a sword:1.3) 来强制它注意这个动作。

负面提示词是个强大的工具

很多人刚开始用AI画画时，会忽略负面提示词（Negative Prompt），或者只是简单地填上“丑陋”、“模糊”之类的词。其实，负面提示词和正面提示词一样重要，它能帮你精确地排除掉不想要的东西。

一个好的负面提示词库应该包含以下几类：

1. 低质量类：这是最基础的，比如 (worst quality, low quality, normal quality:1.4), lowres, blurry, jpeg artifacts。 这些词可以有效避免画面模糊、充满噪点。
2. 畸形和错误类：AI画手和脚经常出错，所以加上 bad hands, extra fingers, malformed limbs, bad anatomy 能大大提高成功率。 还有 mutated hands, fused fingers 这种更具体的描述。
3. 丑化类：ugly, disfigured, deformed 这些词可以避免人物面部或身体出现不协调的情况。
4. 干扰元素类：如果你不希望画面里出现文字、水印或者签名，可以加上 text, watermark, signature, username。

现在社区里有很多现成的负面提示词模板，比如 “EasyNegative”，这是一种“嵌入式”的负面提示词，你只需要在负面提示框里输入它的名字，就能调用一整套预设好的负面描述，非常方便。

用LoRA模型画特定角色和风格

当你想要画一个特定的人物，比如某个动漫角色，或者想模仿一种非常独特的画风时，只靠提示词很难做到。这时候就需要LoRA（Low-Rank Adaptation）模型。

你可以把LoRA理解成一个“风格插件”或“角色插件”。 它是一个很小的文件（通常只有几十到几百MB），作用是在你使用主模型（大模型，通常好几个G）的基础上，额外增加一种特定的风格或人物特征。

使用LoRA的步骤很简单：
1. 下载LoRA文件：像Civitai（C站）这样的网站上有很多别人训练好的LoRA模型，你可以去那里找你需要的角色或风格。
2. 放到指定文件夹：把下载好的LoRA文件放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 文件夹里。
3. 在提示词中调用：在你的提示词里，加入 <lora:文件名:权重> 这样的语法。
* 文件名 就是你下载的LoRA文件的名字（不需要后缀）。
* 权重 一般设为0.7到1之间，数值越高，LoRA的效果越明显。 有时候权重太高会导致画面崩坏，需要自己多试试。

举个例子，我想画一个“吉卜力”风格的女孩，我就可以先下载一个吉卜力画风的LoRA，然后在提示词里写：1 girl, smile, <lora:ghibli_style:0.8>。同时，很多LoRA模型都有自己的“触发词”（Trigger Word），比如某个角色LoRA可能需要你在提示词里加上角色的名字才能生效，这些信息在下载页面通常都会有说明。

更高级的语法：混合与切换

还有一些更复杂的语法，适合在你对基础技巧很熟悉之后再尝试，它们能实现一些神奇的效果。

• 交替绘制 [A|B]：这个语法会让AI在生成图像的每一步交替使用A和B两个提示词。比如 [a cat|a dog]，最终生成的可能是一个长得像猫又像狗的生物。这个技巧适合用来创造一些融合的概念。

• 中途切换 [A:B:step]：这个语法的功能是，让AI在画到某个步骤（step）时，把提示词从A切换到B。

  • step 如果是0到1之间的小数，代表总步数的百分比。比如 [fantasy:cyberpunk:0.5]，总共画30步的话，前15步会按“幻想”风格画，后15步切换到“赛博朋克”风格。
  • step 如果是整数，就代表具体的步数。

这个技巧非常强大，可以用来控制画面的演变过程，比如让一个角色从微笑变成大笑，或者让场景从白天变成黑夜。但它需要你对采样步数（Sampling Steps）有一定了解，控制起来也更复杂。

掌握这些技巧需要不断地练习和实验。AI画画不是一次就能成功的事，关键在于根据生成的结果，回头去调整你的提示词，就像和AI不断对话一样，最终让它完全理解你的想法。