Stable Diffusion 提示词编写与 ControlNet 控制网实战指南。本文详细解析了 SD 提示词的构成要素，包括标准画质、风格、构图及权重分配方法，并提供了正向与反向提示词模板。重点介绍了 ControlNet 的核心功能，涵盖 Canny、Scribble、Depth、Normal Map、OpenPose 等预处理器的工作原理与应用场景，结合具体案例演示了如何通过 ControlNet 精确控制图像生成效果，帮助用户掌握从基础提示词到高级图像控制的完整流程。
Stable Diffusion (SD) 作为当前主流的文生图模型，其核心能力在于通过文本提示词（Prompt）引导图像生成。掌握高效的提示词工程以及利用 ControlNet 进行精确控制，是提升生成质量的关键。本文将深入解析 SD 提示词的构成逻辑、权重分配技巧，并详细讲解 ControlNet 各预处理器的工作原理与实战应用。
高质量的输出往往依赖于特定的关键词组合，这些词汇能激活模型对细节和分辨率的潜在理解。
通用高画质：
masterpiece：杰作，提升整体艺术感。insanely detailed：极度精细的细节（原文本中 nsanely 为拼写错误，已修正）。ultra-detailed：超精细细节绘制。best quality：高质量。特定高分辨率类型：
HD Quality：高清。8k：8K 分辨率。sharp focus：焦点清晰。unreal engine rendered：虚幻引擎渲染风格。选择合适的艺术家或风格标签可以统一画面的视觉调性。
经典画家风格：
John CollierStanley Artgerm LauJohn Singer SargentAlphonse Mucha画风分类：
illustration, painting, paintbrushanime, comic, game CGphotorealistic, realistic, photograph, Ultra realistic illustrationDigital painting, Concept art艺术流派：
hyperrealisticfantasysurrealist描述画面中的具体元素，确保主体符合预期。
人物及主体特征：
exquisite face（精致的脸）, clear face（清晰的脸）white dress（白裙）blonde hair（金发）, long hair（长发）small eyes（小眼）, big mouth（大嘴）smiling（微笑）stretching arms（伸展手臂）(high detailed skin:1.2)场景与环境：
indoor（室内）, outdoor（室外）forest（森林）, city（城市）, street（街道）tree（树）, bush（灌木）, white flower（白花）day（白天）, night（黑夜）, sunlight（阳光）, starry sky（星空）构图决定了画面的视觉重心和叙事方式。
基础构图关键词：
Symmetrical compositiondiagonal compositionhorizontal compositionScattered compositionblocking compositionLine compositionupside-down compositionperspective compositionContrast compositionframe composition距离与比例：
close-up（特写）, distant（远景）full body（全身）, upper body（半身）from above（俯视）, view of back（背影）aerial view, overhead shotwide angle（广角）, sony v7特殊效果：
massive scaleEpic level compositionblurry backgroundidyllic, lush vegetation通过括号调整关键词的重要性，使 AI 更关注特定内容。
括号 + 数字：
(red flower:1.5)：加强红色花朵出现的权重至 1.5 倍。(red flower:0.5)：减弱红色花朵出现的权重至 0.5 倍。嵌套括号：
((red flower))：每套一层，权重约增加 1.1 倍。{{red flower}}：每套一层，权重约增加 1.05 倍。[[red flower]]：每套一层，权重约降低至 0.9 倍。正向提示词模板：
((masterpiece)),((insanely detailed)),((intricate)),((exquisite face)) illustration, a beautiful young girl, full body, standing, white dress, perfect lighting
结构建议：画质标准 + 风格 + 人物特征 + 光线环境。
常用反向提示词： 用于排除不需要的元素，如水印、低质量、畸形等。
NSFW, lowrs, blurry, (deformed, distorted, disfigured:1.3), (stacked torsos:1.2), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation, (extra fingers:1.2), (worst quality, low quality:1.3), out of frame, jpeg artifacts, duplicate, morbid, mutilated, dehydrated, bad proportions, cloned face, gross proportions, malformed limbs
无人物场景简化版：
NSFW, out of frame, worst quality, low quality
ControlNet 是一种扩展 Stable Diffusion 的神经网络，允许用户通过边缘检测、草图、姿态等多种条件精确控制图像生成。它本质上是对原始扩散模型的微调方法，在不改变主模型权重的情况下注入额外的约束信息。
在 WebUI 界面中，启用 ControlNet 后需关注以下模块：
Canny 通过检测输入图像的高对比度区域轮廓来提取线条。它能捕捉非常详细的形状信息，但对背景干扰敏感，建议背景干净时使用。
Scribble 支持从简单的黑白线条画或草图生成图像。若草图为白底黑线，需勾选"Invert Input Color"。
Depth 预处理器生成输入图像的深度估计，浅色代表近处，深色代表远处。常用于控制物体的空间定位。
control_sd15_depth 模型使用。与 Depth 类似，但包含更广的动态范围。有时能捕获更多图像信息，但也可能导致与原图略有偏差。
法线图利用红绿蓝三色表示物体表面的粗糙度和角度，能精确定位物体的凹凸细节。
OpenPose 生成骨骼火柴人形象，广泛用于控制人物的动态姿势。支持多人骨架组合。
将图像分割为不同的色块区域，每个区域对应特定的语义类别。
Control Mode：
My prompt is more important：提示词权重更高，ControlNet 仅作为辅助。Balance：平衡提示词与 ControlNet 的控制力（推荐）。ControlNet is more important：ControlNet 权重更高，严格遵循参考图结构。Resize Mode：
Just Resize：拉伸图像以适应目标尺寸，可能变形，不推荐。Crop and resize：裁剪并调整大小，保持比例，适应目标尺寸。Resize and Fill：调整目标尺寸以适应原图，自动补全空白，推荐使用。a beautiful young girl, white dress，生成的图像脸部手部模糊，画质一般。((masterpiece)),((exquisite face))，风格词 photorealistic，以及反向提示词。生成的图像脸部清晰，光影自然，近景效果明显。bad hands，或使用 OpenPose Hand 模型。soft lighting, cinematic lighting, bright sunlight 等关键词。掌握 Stable Diffusion 的核心在于理解提示词的语言逻辑与 ControlNet 的控制机制。通过合理组合画质、风格、构图关键词，并利用 ControlNet 的各种预处理器，用户可以实现对生成图像的精细化控制。建议在实际操作中多尝试不同的权重组合与模型搭配，积累个人经验库，从而获得理想的创作成果。
后续将继续探索如何生成脸部一致的人物以及更复杂的动作控制，欢迎持续关注相关技术更新。
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