自考輔導《人工智能輔助設(shè)計與繪圖技術(shù)實務》第五章提示詞第1頁第五章提示詞第01講提示詞的概念、作用和基本語法01

提示詞的概念和基本邏輯

提示詞是所有AI繪圖軟件的重要組成部分，生成的圖像都依賴于提示詞，而哩布AI的提示詞則有些不同。本節(jié)我們將會探究哩布AI提示詞的使用方法。

在追求對AI更優(yōu)控制的過程中，人們摸索出用反饋約束模型的方法。即在模型執(zhí)行任務時，人類給予正面或負面反饋來引導其行為，這些引導模型的信息統(tǒng)稱Prompt提示詞。

提示詞通過自然語言描述畫面內(nèi)容，指引AI繪畫模型產(chǎn)出符合需求的圖像。它分為正面提示詞（Prompts）和反面提示詞（NegativePrompts），從不同方向指導模型創(chuàng)作。

提示詞的作用提示詞的概念和基本邏輯

1.基本語法

1）提示詞(Prompt)：是構(gòu)成提示詞的基礎(chǔ)，直接描述想要生成的圖像內(nèi)容、風格、情感等。正向提示詞：masterpiece,bestquality等畫質(zhì)詞，用于提升畫面質(zhì)量。

反向提示詞：nsfw,badhands,missingfingers……用于不想在畫面中出現(xiàn)的內(nèi)容。

正面提示詞代表我們希望畫面中出現(xiàn)的內(nèi)容，反面提示詞代表我們不希望畫面中出現(xiàn)的內(nèi)容。提示詞的識別格式是英文書寫，并不支持非英文的內(nèi)容。

2）增強/減弱(Weights)：用于指定提示詞或其部分在生成圖像時的相對重要性，默認為1，大于1加強，低于1減弱。如(pastoral：2Landscape：0.9)，對生成圖像的影響更大。

3）小括號(Parentheses)：用于強調(diào)提示詞中的特定部分，增加其重要性，例如提示詞前加上“(peaceful)forest”中，小括號強調(diào)“peaceful”。

4）中括號(SquareBrackets)：用于添加附加信息或次要特征，對圖像的影響較小，例如在提示詞后加上中括號“mountain[snow-covered]”，這里的中括號描述次要特征是“snow-covered”。

5）大括號(CurlyBraces)：提供多個選項，采樣的過程中讓模型在這些選項中依次選擇，例如在提示詞后“car{redbluegreen]”，加上大括號提供多種顏色選項。

6）lora：用于指“LORA”(Low-RankAdaptation)，一種模型微調(diào)技術(shù)，用于調(diào)整模型的特定部分。在提示詞中使用可能意味著對生成過程的特定方面進行微調(diào)。

7）embedding（嵌入）：用于將單詞或短語轉(zhuǎn)換為模型能理解的數(shù)值形式，直接操縱這些數(shù)值表示，它在提示詞中使用embedding影響圖像生成，語法為[embedding：Prompte1：n]。

例如：[embedding：SurrealLandscape：1.5]意味看模型將使用特定的嵌入向量來更強烈地反映“SurrealLandscape”(超現(xiàn)實風景)的特征，權(quán)重為1.5。

8）hypernetwork：是一種神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，用于生成或調(diào)整其他網(wǎng)絡的權(quán)重，在提示詞中使用hypernetwork可能涉及調(diào)整圖像生成過程。它的語法為：[hypernetwork：Prompte1：n]

例如：[hypernetwork：Futuristiccity：0.5]這個語法可以讓模型通過hypernetwork技術(shù)以0.5的權(quán)重生成“FuturisticCity”(未來城市)的圖像。

9）dreambooth：是一種個性化訓練技術(shù)，用于在保持模型整體知識的同時，對特定任務或樣本進行微調(diào)。用于生成具有特定風格或特征的圖像，例如，訓練模型以生成特定藝術(shù)家的風格語法為：[dreambooth：SpecificCharacterorstyle：n]。

例如：[dreambooth：VanGoghstyle：1.2]這意味著模型將以1.2倍的權(quán)重生成具有梵高風格的圖像。

2.提示詞輸入形式

1）語言：libui提示詞僅支持英文輸入，方便使用，提供一鍵翻譯功能。

2）形式：可以使用句子來描述生成的文本內(nèi)容，但為了更精細地控制不同詞匯的權(quán)重，建議使用提示詞標簽(tag)。

3）逗號分隔：多個提示詞之間需要使用英文逗號進行分隔。請確保使用的逗號是英文逗號，以確保正常解析。

4）換行：為了提高可讀性，可以在多個提示詞之間添加換行符和空格，這不會影響生成效果。但請記住，仍然需要使用英文逗號進行分隔。

在文本生成過程中，理解和合理設(shè)置提示詞的權(quán)重是非常重要的，這涉及到生成文本的內(nèi)容、語氣、重點等方面的控制。

第02講提示詞的輸入邏輯及負向提示詞輸入邏輯

3.輸入邏輯。

（1）明確圖像目標

在開始之前，明確用戶想要生成的圖像的主題、風格和內(nèi)容。這將幫助用戶聚焦于相關(guān)的提示詞，如果用戶想要創(chuàng)建一個寧靜場景，例如“1girl,grassyhill,midnight（女孩，草山，午夜）”。

（2）圖像的主要元素

圖像中出現(xiàn)的關(guān)鍵元素，如人物、場景、物品或動物等，并將它們作為提示詞的一部分。對于“1girl,grassyhill,midnight（女孩，草山，午夜），主要元素可能是“1girl（女孩）”和“grassyhill（草山）”

圖“女孩，草山，夜晚”（3）添加風格和情感描述

根據(jù)想要的圖像風格（如現(xiàn)實主義、印象派、超現(xiàn)實主義）和情感（如快樂、悲傷、神秘）添加相應的描述。為了增加情感深度，可以添加“寧靜和平和”的描述，使其成為“1girl,tranquilgrassyhillunderstarrysky,night（女孩，星空下靜謐的草山，夜晚）”。

（4）使用具體和詳細的描述

使用具體和詳細的描述來指導圖像的具體細節(jié)，例如添加細節(jié)如“sittingongrassyhillwithwildflowers（坐在長滿野花的草坡上）”clearnightsky（晴朗的夜空），使提示詞變?yōu)椤?girl,Sittingongrassyhillwithwildflowers，clearnightsky（女孩，坐在長滿野花的草坡上，晴朗的夜空）”，生成的圖像效果如圖所示。

圖“女孩，坐在長滿野花的草坡上，晴朗的夜空”（5）平衡細節(jié)和簡潔性

在提供足夠的信息和保持提示詞簡潔之間找到平衡。過于幾長的提示詞可能導致模型混清，例如避免過度詳細，如不必添加“山上的每一棵樹”，保持為“1girl,Sittingongrassyhillwithwildflowers，clearnightsky（女孩，坐在長滿野花的草坡上，晴朗的夜空）”。

（6）避免矛盾和模糊

確保提示詞之間沒有內(nèi)在矛盾，并盡量避免便用模糊不清的描述，例如不要添加矛盾的元素，如“Busycitybackground（繁忙的城市背景）”，保持自然景觀的一致性。

（7）考慮文化和語境

考慮到文化背景和語境對詞匯的影響。不同的文化背景可能對相同的詞匯有不同的解讀，例如如果目標受眾熟悉東方藝術(shù)，可以添加“Chineselandscapepainting（中國山水畫般）”，如圖所示。

圖“如中國山水畫般的背景”模型系列與提示詞形式

01V1.5系列模型特性V1.5系列偏好tag形式提示詞，如“ultra-highdetails”，適合單詞與短語組合，強調(diào)細節(jié)。02XL系列適應性

XL系列模型同樣支持tag形式，強調(diào)細節(jié)描述與畫質(zhì)關(guān)鍵詞，提升圖像精細度與清晰度，應采用畫質(zhì)關(guān)鍵詞與具體描述結(jié)合，增強圖像表現(xiàn)力。

03F.1系列模型特性F.1系列偏好長句，接受自然語言描述，無需額外畫質(zhì)詞，注重情境描繪F.1系列模型特點提示詞的概念和基本邏輯

負向提示詞基礎(chǔ)算法依賴性V1.5和XL系列模型高度依賴負向提示詞，尤其V1.5系列，負向提示詞不可或缺，顯著提升畫質(zhì)與細節(jié)。畫質(zhì)提升關(guān)鍵負向提示詞聚焦畫質(zhì)提升、人物細節(jié)優(yōu)化及無用內(nèi)容排除，精準指導AI創(chuàng)作高質(zhì)量圖像。細節(jié)優(yōu)化策略通過明確指示，如“clouds”而非“noclouds”，有效去除畫面中不想要的元素，實現(xiàn)細節(jié)層面的優(yōu)化。負向提示詞：TextualInversion模型運用TI模型簡介TextualInversion模型作為負向提示詞的高效替代，可一鍵加載至文本框，實現(xiàn)畫質(zhì)顯著提升。加載演示只需選擇并加載一個如“easynegative”的TI模型，即可見證畫面效果的即時改善，操作簡便快捷。效果對比對比加載前后的圖像，明顯看出TI模型對細節(jié)優(yōu)化及整體畫質(zhì)提升的作用，直觀展現(xiàn)其價值。TI模型系列匹配風格與場景適應性常用負向提示詞

·常用負向提示詞①

lowres,badanatomy,badhands,text,error,missingfingers,extradigit,fewerdigits,cropped,worstquality,lowquality,normalquality,jpegartifacts,signature,watermark,username,blurry

·常用負向提示詞②

badhands,missingfingers,fusedfingers:1.61051),(toomanyfingers:1.61051)(worstquality,lowquality:1.4),(depthoffield,blurry:1.2),(greyscale,monochrome:1.1),3Dface,cropped,lowres,text,(nsfw:1.3),(worstquality:2),(lowquality:2),(normalquality:2),normalquality,((grayscale)),skinspots,acnes,skinblemishes,agespot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutatedhands,(poorlydrawnhands:1.5),blurry,(badanatomy:1.21),(badproportions:1.331),extralimbs,(disfigured:1.331),(missingarms:1.331),(extralegs:1.331),(,(uncleareyes:1.331),lowers,,extradigit,badhands,missingfingers,(((extraarmsandlegs))),

第03講負向提示詞的基本概念

了解負向提示詞的基本概念

第04講如何在AI繪畫中有效使用負向提示詞如何在AI繪畫中有效使用負向提示詞

第05講畫質(zhì)提升與人物細節(jié)優(yōu)化

畫質(zhì)提升與人物細節(jié)優(yōu)化

第06講排除無用內(nèi)容策略

排除無用內(nèi)容策略

第07講提示詞快捷操作指南TI提示詞快捷操作指南預設(shè)文件保存與復用

第08講權(quán)重調(diào)整技巧

權(quán)重調(diào)整技巧

第09講作品靈感學習

作品靈感學習

第10講參考示例和工具、實驗和迭代、使用權(quán)重和強調(diào)

提示詞的概念和基本邏輯

（8）參考示例和工具

參考其他藝術(shù)家或用戶的提示詞，使用在線提示詞工具或插件來獲得靈感和建議，在哩布上查看類似“靜謐的草山，夜晚”圖像，獲取靈感。

（9）實驗和迭代

不同的提示詞組合可能會產(chǎn)生不同的效果。不要害怕實驗和調(diào)整，以找到最佳的組合嘗試不同的風格描述，如“印象派的日出湖泊”，看看哪種更符合用戶的喜好。

（10）使用權(quán)重和強調(diào)

我們可以通過添加權(quán)重值或使用括號來強調(diào)某些元素。例如，要想強調(diào)人物的美，可以使用“（1girl：2）,Sittingongrassyhillwithwildflowers，clearnightsky（(女孩：2)，坐在長滿野花的草坡上，晴朗的夜空）”。

第11講提示詞運用的實際體驗步驟

現(xiàn)在來實際體驗一下提示詞的運用吧。

步驟01：我們可以在哩布、小紅書、花瓣等網(wǎng)絡上搜尋各種博主的提示詞分享。博主在文章中不僅會分享正面和反面提示詞，還會分享模型與Lora，如圖所示。

步驟02：文章分享的提示詞標準的語法順序，我們輸入正面提示詞absurdres,highres,ultradetailed,(girl：1.5),fromside,flower,dress,solo,hat,whitedress,longhair,bouquet,whiteflower,holding,outdoors,field,whiteheadwear,flowerfield,papiercoll,papercollage,layeredcompositions,variedtextures,abstractdesigns,artisticjuxtapositions,mixed-mediaapproach（荒誕派，高層，超細節(jié)，（女孩：1.5），從側(cè)面，花，連衣裙，獨奏，帽子，白色連衣裙，長發(fā)，花束，白色花朵，手持，戶外，田野，白色頭飾，花田野，紙筒，紙拼貼，分層構(gòu)圖，多種紋理，抽象設(shè)計，藝術(shù)并置，混合媒體方法）。再輸入反面提示詞EasyNegative,(worstquality,lowquality,mediumquality：1.4),longbody,[：(badhandv4：1.5)：15],nsfw,(fish：1.5)。（EasyNegative，（最差質(zhì)量，低質(zhì)量，中等質(zhì)量：1.4），長身體，[：（badhandv4：1.5）：15]，不適合工作出現(xiàn)，（魚：1.5），）。如圖所示。步驟03：調(diào)整一下畫布的尺寸設(shè)置，然后單擊生成，由于筆者沒有使用和博主一樣的模型和Lora所以生成的畫風和效果是不一樣的。這只是基于提示詞的實驗。最后生成圖像如圖所示。

第12講提示詞寫作技巧與實例（一）

02

提示詞寫作技巧

提示詞寫作技巧

提示詞的輸入并不是越多越好，過多的提示詞會導致模型在理解時出現(xiàn)語意沖突的情況，難以判斷具體與那個詞語為準。

提示詞的基本格式

提示詞可以從角色形象，場景特點，畫面視角畫風質(zhì)量進行描述。

提示詞寫作技巧：四段式結(jié)構(gòu)畫質(zhì)畫風＋畫面主體＋畫面細節(jié)＋風格參考示例：一只站在桌上的貓

如果想要繪制一張一只貓站在桌子上的圖片，可以這樣編寫提示詞：

acatstandingonthedesk

示例：一只站在桌上的貓，油畫風格

如果想要把圖片變成油畫風格，只需在提示詞中添加相關(guān)的關(guān)鍵詞即可，此時關(guān)鍵詞如下：

acatstandingonadesk,

oilpainting

示例：一只站在桌上的貓，油畫風格，梵高風格

還可以進一步，例如模擬梵高的風格，將關(guān)鍵詞修改如下：

acatstandingonadesk,oilpainting,

VincentvanGogh

示例：完整高質(zhì)量風格繪畫

還可以進一步，增加更加豐富的場景描述，將關(guān)鍵詞修改如下：

Agingertabbycatsitsonaweatheredwoodendeskinasurrealgarden,surroundedbyfloatingcrimsonrosesandathorn-chokedstonefountain.Behindit,amoonskylightsupacactusforest.Surrealistoilpainting,sharpoutlines,vibrantfolkcolors,dramaticshadows.

提示詞寫作技巧深度解析

畫面內(nèi)容與主體

主體：決定了圖像的中心元素，如“人物”、“動物”、“建筑”，比如“agirl（一個女生）”，但當您只輸入主體提示詞時，生成的結(jié)果會非常隨機，不同風格的模型也會有不同的效果，效果較偏向此模型訓練時使用最多的風格素材，圖為只輸入“agirl（一個女孩）”時的9張隨機圖像。

畫面內(nèi)容與主體

動作：為主體增加動態(tài)感，如“跳躍”、“奔跑”、“站立”，可以在主體提示詞后加上動作去詳細描述主體的動作，動作包含肢體動作、表情、人物狀態(tài)或更加復雜細節(jié)的動態(tài)，如：“Withstrawberrycreamcakeinherhands,sitting_on_chair,（雙手捧著草莓奶油蛋糕，坐在椅子上）”，圖為加入動作提示詞后生成的9張隨機圖像。

畫面內(nèi)容與主體

環(huán)境：主體所處的背景，如“森林中”、“城市街頭”、“海灘上”、“室內(nèi)”、“戶外”等。您可以在外觀提示詞后加入形容環(huán)境背景的提示詞，如：“l(fā)argelibraries,modernlibraries,（在餐廳里，復古餐廳）”，圖為輸入環(huán)境背景提示詞后的9張隨機圖片。

實例：生成一個正在雪地上堆雪人的孩子

可以這樣編寫提示詞：

“Alittlegirl,7yearsold,wearingareddownjacket,holdingacarrotinmid-air,tiptoetomakeasnowmaninthesnow（一個小女孩，7歲，穿著紅色羽絨服，在半空中拿著胡蘿卜，踮著腳尖在雪地里堆雪人）”

第13講提示詞寫作技巧與實例（二）

提示詞寫作技巧深度解析

畫面風格與構(gòu)圖

風格：雖然通過更換不同的模型可以更改不同的風格，不過很多時候一個模型也可以有很多種風格，并可以通過提示詞進行風格的切換，這邊案例演示的是“RevAnimated”模型，可以先寫好一段畫面內(nèi)容與主體的提示詞：“Afemaleteacher,standinginfrontofthelectern,correctinghomework,wearingawhiteshirt,holdingapen,villageschool.（一個女教師，站在講臺前，批改作業(yè)，穿著白襯衫，握著鋼筆，鄉(xiāng)村學校）”，圖為只輸入畫面內(nèi)容和主體的提示詞生成的圖像。

畫面風格與構(gòu)圖

可以通過加入風格類的提示詞改變畫面的整體感覺，如抽象、寫實、卡通、油畫、水彩等，比如加上提示詞：“cartoon,animestyle,anime,animationstyle,flatanime,（卡通，動漫風格，動漫，動畫風格，平面動漫）”，如圖所示，可以看到風格則偏向動漫了一點。

畫面風格與構(gòu)圖

構(gòu)圖：決定元素的排列方式，如“對角線構(gòu)圖”、“中心構(gòu)圖”、“廣角鏡頭”、“長焦鏡頭”等，比如在提示詞后面加入：“ultrawideanglelensshowcasesmorebackgrounddetails,largeperspectivecomposition,fish-eyelens(ofacamera),thewholebodyofthecharacter,（超廣角鏡頭展示更多背景細節(jié)，大視角構(gòu)圖，魚眼鏡頭，人物全身）”，如圖所示，圖片的構(gòu)圖按照提示詞的描述進行了改變。

實例：生成一個秋日的梧桐街道

可以這樣編寫提示詞：

“Quietnostalgia,orange-yellowwarmtone,sunlightthroughthePhoenixleaves,thecentralcompositionfocusesonthefallenleaves,autumnphoenixstreet.（寧靜懷舊，橙黃暖色調(diào)，陽光透過梧桐葉，中心構(gòu)圖聚焦落葉，秋日梧桐街道）”

提示詞寫作技巧深度解析

通用質(zhì)量提示詞

為了提高生成圖像的質(zhì)量，可以加入一些描述畫面性質(zhì)的通用提示詞。

色彩形容：色彩鮮艷，層次豐富，高飽和。

光影自然：完美的燈光，自然過渡，真實感。

鏡頭效果：景深，移軸鏡頭，鏡頭炫光，焦外成像，微距鏡頭，魚眼鏡頭，超廣角。

質(zhì)量形容：完美的攝影，大師級攝影，超高清晰度，超高細節(jié)，超高分辨，8K。

藝術(shù)風格：大師杰作，具有鮮明個性的藝術(shù)作品。

CG效果：高質(zhì)量的CG作品，逼真的三維渲染。

首先使用真實類模型，輸入提示詞：“acake,productphotograph,dark_background,（一個蛋糕，產(chǎn)品實拍，深色背景）”，生成一張照片，效果如圖

通用質(zhì)量提示詞

接著輸入攝影類質(zhì)量提示詞，提示詞可以進行同義詞堆砌，提示詞越多，生成的效果越好，如：“Thecolorsarebright,richinlayers,andhighlysaturated.Perfectlighting,naturaltransitions,realism,depthoffield,perfectphotography,masterphotography,ultra-highdefinition,ultra-highdetails,ultra-highresolution,8K,masterpieces,artworkswithdistinctivepersonality（色彩鮮艷，層次豐富，高飽和。完美的燈光，自然過渡，真實感，景深，完美的攝影，大師級攝影，超高清晰度，超高細節(jié)，超高分辨，8K，大師杰作，具有鮮明個性的藝術(shù)品）”，效果如圖所示，可以看到整體細節(jié)了很多。

實操：

生成人物+場景

可以這樣編寫提示詞：

"female,wearingTangDynastyruqun,gilthairpin,holdingasilkfan,strollinginclassicalgarden,rockerywithflowingwater,peachblossomsinfullbloom,Chineseinkwashstyle,elegant,freehandbrushwork,verticalscrollcomposition,scholarlycolors,naturaldiffusedlight,antiquityatmosphere,highdetail,8k,(hanfutexture:1.3),(Chinesegarden:1.2)"

參數(shù)設(shè)置：

Checkpoint：niji-動漫古風古裝版

第14講提示詞權(quán)重解析

03

提示詞權(quán)重解析

提示詞權(quán)重解析

·提示詞權(quán)重的作用

提示詞權(quán)重是一個至關(guān)重要的概念。權(quán)重決定了不同提示詞在生成圖像時的重要性或影響力。通過調(diào)整權(quán)重，用戶可以更精確地控制圖像的生成結(jié)果，強調(diào)或弱化特定的畫面元素、風格或主題。

·如何設(shè)置提示詞權(quán)重

通常有兩種方式：

第一種：首先輸入一段簡單的畫面提示詞：“Alotusflower,onthewater（一朵荷花，在水面上）”，如果不做任何其他修飾，此時這兩段提示詞的權(quán)重皆為1，生成效果如圖所示。

這是因為將提示詞放入“()”中，可以將這一段的提示詞權(quán)重變?yōu)樵镜?.1倍，而兩層“(())”則是1.1倍后再次乘以1.1倍即為1.21權(quán)重，當這個“()”的層數(shù)越多，則提示詞的權(quán)重就越高，除了這種圓括號可以更改權(quán)重以外，像“{}”、“[]”也可以更改提示詞權(quán)重，具體數(shù)值如圖所示。

第二種：首先輸入一段簡單的畫面提示詞：“Alotusflower,onthewater（一朵花，在草地上）”，接著將提示詞“alotusflower”后面加入“:1.5”然后放入“()”中，提示詞即變?yōu)椤?lotus:1.5),onthewater”，然后點擊生成，效果如圖

實操：

調(diào)整畫面物體比重

可以這樣編寫提示詞：ultra-detailedstilllife,agreenapple,apinkflower，anopenbook,twogoldencontainersonbothsides,woodentablewithwarmambientlight,hyper-realistictexture,8Kresolution,softshadows,cinematiclighting,studiophotography.（超細節(jié)的靜物畫，一個綠色的蘋果，上面有一朵粉紅色的花，放在一本打開的書上，后面是一個裝滿紅蘋果和綠蘋果的籃子，兩邊是兩個金色的容器，溫暖的環(huán)境光的木桌，超現(xiàn)實的紋理，8K分辨率，柔和的陰影，電影般的燈光，工作室攝影）

參數(shù)設(shè)置：

調(diào)整畫面風格占比

可以這樣編寫提示詞：

Watercolor-styleillustration,loosewatercolorstrokesoutlineastilllifescene.Agreenappletoppedwithabloomingpinkflowerrestsonanopenbook.Oneithersideofthewoodentable,twogoldencontainersstand,bathedinwarmambientlight—craftedwithtransparentwatercolorlayersforgentlecolorblending.Softshadowsandcinematiclightingadoptwatercoloraesthetics,emphasizingartistictextureanddelicatebrushwork,8Kresolution.（水彩風格的插圖，松散的水彩筆觸勾勒出靜物場景。一本打開的書上放著一個綠蘋果，上面插著一朵盛開的粉紅色花朵。在木桌的兩側(cè)，有兩個金色的容器，沐浴在溫暖的環(huán)境光中，透明的水彩層為柔和的色彩混合而精心制作。柔和的陰影和電影般的燈光采用水彩美學，強調(diào)藝術(shù)質(zhì)感和細膩的筆觸，8K分辨率。）

參數(shù)設(shè)置：

Checkpoint：SHMILY夢幻水彩

第15講提示詞反推功能04

提示詞反推功能

提示詞反推功能

CLIP反推

CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）是一種跨模態(tài)匹配模型，它能夠理解并匹配文本與圖像之間的關(guān)聯(lián)。在StableDiffusion中，CLIP反推是指通過模型生成的圖像來推測其可能的提示詞。具體來說，我們將生成的圖像輸入到CLIP模型中，然后讓模型輸出與圖像最匹配的文本描述。這種方法的優(yōu)點在于它能夠直接提供與圖像內(nèi)容緊密相關(guān)的文本描述，幫助我們了解圖像的主要特征和風格。然而，CLIP反推的結(jié)果可能不夠具體或精確，因為文本描述可能包含多個方面，而不僅僅是用于生成該圖像的提示詞。

使用方式：首先使用CLIP反推需要在圖生圖模式下使用，軟件需要識別上傳的圖像才能進行反推，而圖生圖模式即可上傳圖像。點擊圖生圖標簽，如圖所示。

DeepBooru反推

DeepBooru是一個基于深度學習的圖像搜索引擎，它能夠從大量圖像數(shù)據(jù)集中識別并提取圖像的特征。在StableDiffusion中，DeepBooru反推是利用該搜索引擎來反推圖像的提示詞。我們首先將生成的圖像上傳到Deepbooru中，然后搜索引擎會返回與該圖像相似的其他圖像以及它們的標簽或描述。通過分析這些相似圖像的標簽或描述，我們可以推測出用于生成原始圖像的提示詞。這種方法的好處在于它能夠利用大量的圖像數(shù)據(jù)來提供更豐富、更具體的提示詞建議。但是，DeepBooru反推的結(jié)果可能受到搜索引擎性能和數(shù)據(jù)集質(zhì)量的影響。

使用方式：DeepBooru反推和CLIP反推一樣，都需要在圖生圖模式下才可以使用，點擊圖生圖標簽，上傳一張圖片，接著點擊生成按鈕下方的“DeepBooru”圖標，等待一會，接著會自動將反推的提示詞輸入進正向提示詞輸入框中，如圖所示。

WD1.4標簽器反推

WD1.4標簽器是一個專門的工具，它能夠幫助我們生成與圖像高度相關(guān)的標簽集合。通過輸入生成的圖像，WD1.4標簽器會分析圖像的內(nèi)容并輸出一系列與圖像匹配的標簽。這些標簽可以作為提示詞的參考，幫助我們更準確地描述圖像的特征和風格。與CLIP反推和DeepBooru反推相比，WD1.4標簽器反推更加專注于提示詞的上下文，因此其輸出的標簽通常與模型生成的圖像更加吻合。然而，需要注意的是，WD1.4標簽器反推的結(jié)果可能仍然需要進一步的調(diào)整和優(yōu)化，以滿足特定的創(chuàng)作需求。

使用方法：首先打開WD1.4標簽器，，接著點擊左邊上傳圖像面板，上傳一張圖片即可自動開始反推提示詞了，如圖所示。。

第16講CLIP反推工作原理CLIP反推解析CLIP反推工作原理

01跨模態(tài)匹配CLIP模型通過預訓練學習文本與圖像間的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)精準的跨模態(tài)匹配，為反推提供基礎(chǔ)。

02

圖像輸入分析

將生成圖像輸入CLIP模型，模型分析圖像特征，輸出與之最匹配的文本描述

03

文本描述生成

基于圖像內(nèi)容，CLIP生成緊密相關(guān)的文本描述，揭示圖像特征與風格。CLIP反推會讓生成的提示詞更接近自然語言，一般是短語形式。

使用步驟與案例

第17講DeepBooru反推流程說明DeepBooru反推詳解反推流程說明實踐操作指南DeepBooru反推注重對于圖像進行標簽化，生成的大多數(shù)是單詞，對于二次元圖像的反推尤其擅長。

第18講WD1.4反推標簽應用WD1.4標簽器反推

反推標簽應用

實踐操作指南

第19講AI輔助提示詞直出概述及DeepSeek功能詳解

05AI輔助提示詞直出

常用提示詞保存與復用

DeepSeek輔助創(chuàng)意生成

DeepSeek功能介紹

情人節(jié)插畫示例

第20講豆包AI輔助創(chuàng)意生成、直接提問獲取AI繪畫提示詞（一）

豆包AI輔助創(chuàng)意生成用戶想用AI繪畫工具生成漂亮的AIGC圖片，但由于詞窮和缺少專業(yè)知識，無法把想法充分傳遞給AI繪畫工具。這個時候，可以利用AI工具來完善用戶想法的細節(jié)文字。

直接提問獲取AI繪畫提示詞

要想用AI繪畫工具生成漂亮的AIGC圖片，最簡單的方法就是直接向AI獲取提示詞。

1.直接提問

比如想要一個花海中的少女的畫面，我們可以輸入“我想設(shè)計一個花海中的少女的畫面。英文關(guān)鍵詞”，如圖所示。

2.具體提問

我們可以進行更具體的提問，根據(jù)“按照我給你的想法，用詳細的描述創(chuàng)造一個富有創(chuàng)意（或指定風格）的畫面。用逗號分隔描述中的修飾詞并把描述翻譯成英文。想法：花海中的少女”。最后生成的提示詞如圖所示。

最后我們提取到提示詞：Inthiscreativescene,weseeagirlstandingamidstalushseaofflowers.Hercascadinghairfallsoverhershoulders,shiningbrightlyagainstthesurroundingblossoms.Thegirlwearsaflowingwhitegown,resemblinganelegantlily.Hereyesareclearandbright,likeaspringmorning’slake,brimmingwithvitalityandenergy,Hersmileiswarmassunlight,bringingatouchofwarmthandjoytotheflowersea.Herfingersdelicatelybrushagainstthepetals,engaginginatenderconversationwithnature.Thesceneisfiledwithharmonyandbeauty,bringingasenseofpeaceandtranquility。生成的AI圖像如圖所示。直接提問獲取AI繪畫提示詞3.通過公式提問

我們也可以告訴豆包AI或Prompt一些常見的公式：[主體，主體描述]＋[細節(jié),修飾詞,氛圍]＋[藝術(shù)風格,質(zhì)感,視角,渲染器]＋[參數(shù)]根據(jù)主體和自己的習慣定義這個公式，并告訴豆包。這樣我們就可以讓AI為我們生成簡短的提示詞了。如圖所示。生成提示詞Agirlinalightblue,star-patternedtulledress,withflowingbrown,curlyhairandsmallyellowwildflowersinit.Shehasbright,curiouseyes,asweetsmile,barefeetonsoftgrass,holdingadelicate,lace-trimmedbasket,Detailsofsubject.Inacolorful,fragrantseaofflowers,therearemist-shroudedgreenmountainsinthedistance,whitecloudsintheskyandgoldensunbeams,Environmentalscene.Ithasadreamy,tranquil,warmatmosphere,Modifiers.Withasoft,delicate,colorfulwatercolorartisticstyle,theimagequalityishigh-definitionandtextured,Subject,Detailsofsubject,Environmentalscene,Detailsofdescription,Atmosphere,Modifiers,Artisticstyle,Imagequality.放到哩布AI中進行圖像生成，得到的圖像如圖所示。直接提問獲取AI繪畫提示詞

第21講直接提問獲取AI繪畫提示詞（二）

然后我們可以訓練豆包讓它記住，我們可以這樣提問“以后我說‘prompt人物設(shè)想’時，請按上面的格式輸出英文內(nèi)容給我。如果明白，請回答明白。”如圖所示。這樣豆包在我們說出指定的提示詞后，就會生成我們訓練時候的內(nèi)容了。小提示：分步驟訓練

在訓練AI時，我們要分步教，一次教太多，它會漏掉一部分內(nèi)容。

第二次生成的關(guān)鍵詞可以明顯地看出與第一次生成的關(guān)鍵詞不一樣，我們試著將Agirlwearingawhite,frilly,sleevelesssummerdress,withlong,black,shinyhairtiedintoahighponytail,apairofbig,sparkling,innocenteyes,acutebuttonnose,andacheerfulsmileonherface.Sheisholdingabunchoffreshlypickedredstrawberriesinherhands,andtherearesometinydropsofjuicestainingherfingertips,Detailsofthesubject.Inal