Stable Diffusion 新手入门手册

可以使用括号人工修改提示词的权重，方法如：

(word) - 将权重提高 1.1 倍 ((word)) - 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 * 1.1） [word] - 将权重降低至原先的 90.91% (word:1.5) - 将权重提高 1.5 倍 (word:0.25) - 将权重减少为原先的 25% (word) - 在提示词中使用字面意义上的 () 字符

( n ) = ( n : 1.1 ) (( n )) = ( n : 1.21 ) ((( n ))) = ( n : 1.331 ) (((( n )))) = ( n : 1.4641 ) ((((( n )))) = ( n : 1.61051 ) (((((( n )))))) = ( n : 1.771561 )

请注意，权重值最好不要超过 1.5。

还可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，譬如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。

语法为：

[to:when] 在指定数量的 step 后，将to处的提示词添加到提示
[from::when] 在指定数量的 step 后从提示中删除 from处的提示词
[from:to:when] 在指定数量的 step 后将 from处的提示词替换为 to处的提示词

例如: a [fantasy:cyberpunk:16] landscape 在一开始，读入的提示词为： the model will be drawing a fantasy landscape. 在第 16 步之后,提示词将被替换为：a cyberpunk landscape, 它将继续在之前的图像上计算
又例如，对于提示词为: fantasy landscape with a [mountain:lake:0.25] and [an oak:a christmas tree:0.75][ in foreground::0.6][ in background:0.25][shoddy:masterful:0.5]，100 步采样，一开始。提示词为： fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy 在第 25 步后，提示词为： fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy 在第 50 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful 在第 60 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful 在第 75 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful

提示词还可以轮转，譬如

[cow|horse] in a field

在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为"horse in a field.“；在第三步时，提示词为"cow in a field” ，以此类推。

Token

实际上，程序是将输入的关键词以 Token 的形式传入模型进行计算的：

“ (Medieval astronomer using a telescope with a cosmic starry sky in the background.sketch, hand draw style, con, uncomplicated background )”转换为 Token ID 即： 263, 10789, 40036, 1996, 320, 19037, 593, 320, 18304, 30963, 2390, 530, 518, 5994, 8, 11, 263, 5269, 267, 2463, 4001, 1844, 267, 5646, 267, 569, 16621, 5994, 264 。

一个单词可能对应一个或多个 Token，多个单词也可能对应同一个 Token。

提示词模板

可参考Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, hypernetworks and more中优秀作品的提示词作为模板。

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Controlnet

Controlnet 允许通过线稿、动作识别、深度信息等对生成的图像进行控制。

请注意，在使用前请确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步

基本流程

点击 Enable 启用该项 ControlNet Preprocessor 指预处理器，它将对输入的图像进行预处理。如果图像已经符合预处理后的结果，请选择 None。譬如，图中导入的图像已经是 OpenPose 需要的骨架图，那么 preprocessor 选择 none 即可。在 Weight 下，可以调整该项 ControlNet 的在合成中的影响权重，与在 prompt 中调整的权重类似。Guidance strength 用来控制图像生成的前百分之多少步由 Controlnet 主导生成，这点与[:]语法类似。 Invert Input Color 表示启动反色模式，如果输入的图片是白色背景，开启它。 RGB to BGR 表示将输入的色彩通道信息反转，即 RGB 信息当做 BGR 信息解析，只是因为 OpenCV 中使用的是 BGR 格式。如果输入的图是法线贴图，开启它。 Low VRAM 表示开启低显存优化，需要配合启动参数“–lowvram”。 Guess Mode 表示无提示词模式，需要在设置中启用基于 CFG 的引导。 Model 中请选择想要使用解析模型，应该与输入的图像或者预处理器对应。请注意，预处理器可以为空，但模型不能为空。

可用预处理/模型

canny 用于识别输入图像的边缘信息。 depth 用于识别输入图像的深度信息。 hed 用于识别输入图像的边缘信息，但边缘更柔和。 mlsd 用于识别输入图像的边缘信息，一种轻量级的边缘检测。它对横平竖直的线条非常敏感，因此更适用于于室内图的生成。 normal 用于识别输入图像的法线信息。 openpose 用于识别输入图像的动作信息。

OpenPose Editor 插件可以自行修改姿势，导出到文生图或图生图。

scribble 将输入图像作为线稿识别。如果线稿是白色背景，务必勾选“Invert Input Color” fake_scribble 识别输入图像的线稿，然后再将它作为线稿生成图像。 segmentation 识别输入图