上一篇我们讲了Midjourney的风格化、构图与光影控制。这一篇,我们切换到Stable Diffusion(SD)——一个完全不同的提示词体系。SD的提示词更"工程化"、更"可编程",同时也更考验你对参数的理解。SD最核心的三个控制杠杆是:正向提示词(Positive Prompt)、负面提示词(Negative Prompt)和CFG Scale(提示词相关性)。这三者构成了SD提示词工程的"铁三角"——用好了,你可以精准锁定画面;用不好,要么画面崩坏,要么AI完全不听指挥。这篇教程我会从底层原理出发,把这三个维度彻底讲透,并给出大量可复用的模板和参数组合。一、SD提示词体系总览1.1 与Midjourney的本质区别在进入具体参数之前,必须先理解SD和MJ在提示词层面的底层差异:对比维度Stable DiffusionMidjourney提示词风格关键词标签(用逗号分隔),更像"打标签"自然语言短句,像"写一段话"权重控制括号 + 数值(word:1.5)word::2
Stable Diffusion提示词完全指南:正负提示词与CFG Scale调优
上一篇我们讲了Midjourney的风格化、构图与光影控制。这一篇,我们切换到Stable Diffusion(SD)——一个完全不同的提示词体系。SD的提示词更"工程化"、更"可编程",同时也更考验你对参数的理解。SD最核心的三个控制杠杆是:正向提示词(Positive Prompt)、负面提示词(Negative Prompt)和CFG Scale(提示词相关性)。这三者构成了SD提示词工程的"铁三角"——用好了,你可以精准锁定画面;用不好,要么画面崩坏,要么AI完全不听指挥。这篇教程我会从底层原理出发,把这三个维度彻底讲透,并给出大量可复用的模板和参数组合。一、SD提示词体系总览1.1 与Midjourney的本质区别在进入具体参数之前,必须先理解SD和MJ在提示词层面的底层差异:对比维度Stable DiffusionMidjourney提示词风格关键词标签(用逗号分隔),更像"打标签"自然语言短句,像"写一段话"权重控制括号 + 数值(word:1.5)word::2
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