Stable Diffusion提示词prompt模板(emoji表情也可以用于提示词?)

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在图像生成领域中,提示词扮演着关键的角色。它们可以帮助缩小模型生成内容的解空间,即缩小了在模型数据中搜索图像的范围。与其直接指定作画结果不同,提示词通过引导模型的学习过程,影响其生成图像的风格与内容。

Stable Diffusion 提示词 prompt 模板(emoji 表情也可以用于提示词?) 然而,值得注意的是,不同模型对提示词的反应会有所不同。一些模型可能经过自然语言的特化训练,而另一些模型则更专注于单词标签的特化训练。因此,模型对不同语言风格的提示词的反应也会有所差异。

以自然语言为提示词

类型要求:自然语言可以使用描述物体的句子作为提示词。大多数情况下,英文是有效的,也可以使用中文。建议避免复杂的语法结构,而选择使用普通常见的单词。为了与图像整体风格相配合,单词的风格也需要注意,避免出现风格混杂或噪点的情况。此外,请确保拼写正确。

对于那些使用 Danbooru 数据集的模型来说,西式颜文字也能在一定程度上控制生成图像的表情。例如,使用 ”:-)” 表示微笑,”:-(“ 表示不悦,”;-)” 表示使眼色,”:-D” 表示开心,”:-P” 表示吐舌头,”:-C” 表示悲伤,”:-O” 表示惊讶张大口,”:-/” 表示怀疑。

利用单词标签作为提示词

除了自然语言外,我们还可以使用逗号隔开的单词标签作为提示词。这些单词标签通常是现有的普遍常见的单词。与使用自然语言提示词的情况类似,单词标签的风格也需要与图像整体风格相匹配,以获得更好的效果。

借助 Emoji 表情符号进行提示

值得一提的是,Emoji 表情符号在构图过程中也具有一定的影响力。由于 Emoji 只有一个字符,因此它们在语义准确度上表现出色。通过使用 Emoji 表情符号,我们可以更准确地控制生成图像所表达的情感状态。例如,在输出图像中使用💐👩💐时,我们可以借助 Danbooru 数据集的模型,通过使用西式颜文字来控制图像的表情,例如:”:-)” 表示微笑,”:-(“ 表示不悦,”;-)” 表示使眼色,”:-D” 表示开心,”:-P” 表示吐舌头,”:-C” 表示悲伤,”:-O” 表示惊讶张大口,而 ”:-/” 则表示怀疑。

无论是以自然语言、单词标签还是 Emoji 表情符号作为提示词,它们都能在图像生成的过程中发挥重要作用,帮助我们控制生成图像的风格与内容。

通过稳定扩散算法,Stable Diffusion 中文网将继续探索图像生成领域的新可能性,为用户带来更加丰富多样的图像创作体验。

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