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Stable Diffusion 入门：提示词编写与 ControlNet 实战指南
Stable Diffusion 提示词编写技巧涵盖标准画质、内容特征、构图视角及权重分配方法。ControlNet 扩展用于控制图像生成对象，支持边缘检测、草图、姿态等多种模型。文章通过实际案例演示了不同 ControlNet 预处理器（如 Canny、Depth、OpenPose）的效果差异及应用场景，帮助用户掌握精准控制 AI 绘图的能力。
Stable Diffusion 提示词编写技巧涵盖标准画质、内容特征、构图视角及权重分配方法。ControlNet 扩展用于控制图像生成对象，支持边缘检测、草图、姿态等多种模型。文章通过实际案例演示了不同 ControlNet 预处理器（如 Canny、Depth、OpenPose）的效果差异及应用场景，帮助用户掌握精准控制 AI 绘图的能力。
以下是整理及常用的标准提示词，涵盖标准提示词、内容提示词、画幅构图视角、权重分配、正向提示词示例及反向提示词。
通用高画质：
特定高分辨率类型：
画家风格：
画风：
风格：
人物及主体特征：
场景特征：
环境光照：
十种基础构图关键词：
距离：close-up, distant
其他常用提示词：
括号 + 数字：
(red flower:1.5): 调节 red flower 出现的权重是原来的 1.5 倍，加强。(red flower:0.5): 调节 red flower 出现的权重是原来的 0.5 倍，减弱。套括号：
((red flower)): 每套一层，权重约 1.1 倍，加强。{{red flower}}: 每套一层，权重约 1.05 倍，加强。[[red flower]]: 每套一层，权重约 0.9 倍，减弱。((masterpiece)), ((extremely detailed)), ((intricate)), ((exquisite face)) illustration, a beautiful young girl, full body, standing, white dress, perfect lighting
常用模板：画质标准 + 风格 + 人物特征要求 + 光线
一般写不希望画面中出现的内容。
个人常用的反向提示词 1：
NSFW, lowrs, blurry, (deformed, distorted, disfigured:1.3), (stacked torsos:1.2), (totem pole:1.1), 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, blurry, amputation, (extra fingers:1.2), (worst quality, low quality:1.3) out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs
没有人物时常用的反向提示词：
NSFW, out of frame, worst quality, low quality
不加任何画质、风格的提示词
a beautiful young girl, white dress加上画质、风格、镜头及反向提示词
((masterpiece)), ((exquisite face)), ((best quality)), ((photorealistic)), a beautiful young girl, white dress, close up, Appropriate lightingNSFW, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck
ControlNet 是斯坦福大学研究人员开发的 Stable Diffusion 扩展，使创作者能够控制 AI 图像中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。ControlNet 可概括为一种简单的稳定扩散微调方法。
常用选项：
保持提示词不变，加上 ControlNet-candy 的效果。
以下预处理器基于同一张原图试验各种图生图效果。
通过边缘检测器创建高对比度区域的轮廓。背景物体越少效果越好。
从简单的黑白线条画和草图生成图像。如果草图和绘图由白色背景上的黑线组成，需选中"Invert Input Color"。
生成输入图像的深度估计，浅色区域离用户更近，深色更远。常与 control_sd15_depth 模型组合使用。
包含更广泛的范围，有时捕获信息过多，可能生成略有不同的图像。
利用红绿蓝三种颜色精确定位物体的粗糙度和光滑程度。有利于突出复杂细节和轮廓。
控制生成人物的动态，生成基本的骨骼火柴人形象。多个骨架可组合引导生成多个一致主题。
将上传的图像分割为同一图像内的段或区域。用不同色块生成对应的物体。
设置提示词和 ControlNet 哪个比重更高。若只希望大概参考 ControlNet 形状，可选择"my prompt is more important"，一般选择"balance"。
提供调整 ControlNet 大小和上传图像的纵横比。
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