Stable Diffusion 风格库使用指南：833 种艺术风格参考

Stable Diffusion 风格库使用指南：833 种艺术风格参考

在 AI 绘画创作中，精准的风格描述往往是决定画面质量的关键。Stable Diffusion Cheat Sheet 整理了一份包含 833 种艺术家风格的提示词库，采用纯 HTML、CSS 和少量 JavaScript 构建，支持离线本地运行。这份资源旨在帮助创作者快速定位目标美学，减少反复试错的时间成本。

为什么需要风格参考库？

手动编写风格提示词（Prompt）通常需要大量经验积累。不同的艺术家拥有独特的笔触、色彩偏好和构图习惯。将 833 种风格整理成结构化列表，能让你在搜索特定效果时不再盲目猜测，直接调用经过验证的提示词组合。

核心功能与特色

广泛的风格覆盖

该库涵盖了从传统媒介到现代数字艺术的完整谱系，例如：

• Aaron Jasinski - 明亮饱和的现代都市风格
• Aaron Horkey - 精细线描的哥特奇幻风格
• Abbott Handerson Thayer - 复古优雅的学院派油画风格
• Abigail Larson - 暗黑奇幻的概念艺术风格

纯前端架构设计

项目无需后端服务或网络连接即可运行。所有逻辑都在浏览器端完成，这意味着你可以将文件下载到任意位置，通过本地服务器或直接打开 index.html 文件进行访问，数据完全私有化。

部署与使用

基础流程

1. 获取资源：克隆项目仓库至本地目录。
2. 启动服务：由于是静态页面，直接使用浏览器打开 index.html 即可；若需更稳定的本地环境，可使用 VS Code 的 Live Server 插件。
3. 选择风格：在界面中浏览风格列表，复制对应的提示词文本。

进阶配置建议

在实际生成图像时，为了获得最佳效果，建议注意以下几点：

• 模型匹配：使用基础模型测试风格纯净度，避免 LoRA 冲突导致风格偏移。
• 负向提示词：项目内置了标准化的负向提示词模板，用于规避常见的变形、比例失调等问题，建议保留默认配置。
• 参数调整：根据具体画风微调采样步数（Steps）和引导系数（CFG Scale），不同风格对参数的敏感度不同。

数据存储机制

用户的喜好设置保存在浏览器本地存储（Local Storage）中，并与项目文件夹绑定。只要保持文件夹路径不变，关闭浏览器后再次打开，之前的筛选和收藏状态会自动恢复。

总结

Stable Diffusion Cheat Sheet 提供了一个结构化的风格索引方案。对于需要频繁切换艺术风格的创作者而言，它比零散的 Prompt 文档更具系统性。通过本地化部署，既保证了隐私安全，又实现了随时随地的风格查询。