Stable Diffusion v1.5 基础教程:Prompt 与 Negative Prompt 详解
你是不是也遇到过这种情况:用 Stable Diffusion 生成图片,明明输入了'一只可爱的猫',结果出来的却是只奇形怪状的'猫科生物'?或者想画个'阳光下的海滩',结果画面却阴沉得像世界末日?
别急着怀疑自己的艺术天赋,问题很可能出在提示词上。今天,我们就来彻底搞懂 Stable Diffusion v1.5 Archive 这个经典模型里,最核心也最让人头疼的两个参数:Prompt(正向提示词) 和 Negative Prompt(负向提示词)。
这篇文章不讲复杂的原理,只讲你能立刻用上的方法。我会用大白话告诉你,这两个参数到底是什么、怎么用、有哪些坑要避开。看完之后,你就能像老司机一样,精准地'指挥'AI 画出你想要的画面。
1. 先认识一下我们的'画师':Stable Diffusion v1.5 Archive
在开始'指挥'之前,得先了解我们这位'画师'的脾气和能力。
Stable Diffusion v1.5 Archive,你可以把它理解为一个'经典版'的 AI 绘画模型。它不像现在一些新模型那样功能花哨,但胜在稳定、通用,而且经过了无数人的'调教',社区资源非常丰富。无论是画个人像、做个概念设计,还是生成一些风格化的插图,它都能胜任。
它最核心的能力就是'文生图'(Text-to-Image):你给一段文字描述,它给你生成一张图片。而这段文字描述,就是我们今天要讲的Prompt。为了让画师更听话,我们还可以告诉它'不要画什么',这就是Negative Prompt。
简单来说:
- Prompt(正向提示词):告诉 AI'我想要什么'。
- Negative Prompt(负向提示词):告诉 AI'我绝对不要什么'。
接下来,我们就手把手教你,怎么把这两个工具用到极致。
2. Prompt(正向提示词):如何精准描述你的想法
Prompt 是 AI 作图的'设计需求文档'。写得越清楚,AI 画得越准。
2.1 一个万能的结构公式
别把提示词想得太复杂。你可以把它拆解成几个部分,像搭积木一样组合起来。一个高效的 Prompt 通常包含这些元素:
(主体) + (场景/背景) + (风格) + (画质/细节) + (构图/镜头) + (光照/色彩)
举个例子:
- 糟糕的 Prompt:
一只猫(太模糊,AI 自由发挥空间太大) - 还不错的 Prompt:
一只橘猫(好一点,但依然不够) - 优秀的 Prompt:
a fluffy orange cat sleeping on a windowsill, sunlight streaming through, studio ghibli style, highly detailed, soft focus, warm tones
看到了吗?优秀的 Prompt 把'谁、在哪、在干嘛、什么风格、细节如何、光线怎样'都交代清楚了。
2.2 必须用英文!这是最重要的建议
这是使用 SD1.5 模型的一个黄金法则。模型在训练时'吃'的英文文本和图片配对数据远多于中文,所以它对英文语义的理解要精准得多。
- 用中文:你输入'一个美丽的女孩',AI 可能对'美丽'的理解千奇百怪,结果不稳定。
- 用英文:你输入
a beautiful girl,AI 能更稳定地调用它学过的关于'beautiful'和'girl'的视觉特征。

