形象描述
形象描述(学术名:正面提示词)决定了召唤出来的图像中有什么元素。
形象描述

相比于最原始的Stable Diffusion提示词,Rubii做了提示词优化,你不需要写一些质量提示词,比如best quality, masterpiece等,仅需描述图像内容即可
核心主体与描述 (Subject & Description):
明确主体: 首先清晰地指出你想要描绘的核心对象或场景是什么。例如:
a girl(一位女孩),a boy(一位男孩)。添加细节描述: 用形容词和细节来丰富主体。例如:
a fluffy ginger cat with green eyes(一只毛茸茸的、有绿色眼睛的姜黄色猫咪),a sprawling futuristic city with flying vehicles and neon lights(一座广阔的、有飞行器和霓虹灯的未来城市)。动作与姿态: 描述主体的动作或姿态。例如:
a cat sleeping on a bookshelf(一只猫睡在书架上),a knight fighting a dragon(一位骑士与龙搏斗)。
构图、光照与色彩 (Composition, Lighting & Color):
构图/视角: 描述画面构图和观察视角。例如:
close-up portrait(特写肖像),wide shot(广角镜头/远景),dynamic angle(动态角度),bird's-eye view(鸟瞰视角),low angle shot(仰拍)。光照: 指定光照效果。例如:
cinematic lighting(电影级光效),volumetric lighting(体积光),soft light(柔和光),dramatic lighting(戏剧性光照),golden hour(黄金时刻的光照)。色彩: 描述色彩方案或氛围。例如:
vibrant colors(鲜艳的色彩),monochromatic blue(单色蓝),warm color palette(暖色调),dark and moody(黑暗且忧郁的氛围)。
词语顺序与权重 (Word Order & Weighting):
词语顺序: 一般来说,写在前面的词语会被模型赋予更高的权重和注意力。所以,最重要的元素尽量放在前面。
权重调整:
使用
(word:weight)语法来精确调整权重,weight > 1增强,weight < 1减弱。例如(red car:1.3)。使用
((word))或(((word)))来增加权重(相当于(word:1.1)和(word:1.21)左右,具体倍数取决于实现)。使用
[word]来降低权重(相当于(word:0.9)左右)。
迭代与实验 (Iteration & Experimentation):
从小处着手: 先用简单的提示词生成基础图像,然后逐步添加或修改词语来调整。
多尝试: 同样的提示词,由于随机种子的存在,每次生成的结果可能略有不同。可以尝试多次生成,或者固定种子(Seed)来比较不同提示词的效果。
参考他人: 查看别人优秀的生成作品及其提示词,学习他们的技巧和用词。
总结一下核心思路:
是什么 (What): 主体、内容、动作。
怎么样 (How): 风格、媒介、构图、光照、色彩。
多好 (How good): 质量提升词。
不要什么 (What not): 负面提示词。
记住,写提示词更像是一门艺术而非精确科学,多加练习和尝试是提升的关键!
一个样例
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下图用上面提示词与红白黑预设生成
扩展提示词
当你想要丰富图片的细节,但却不知道输入什么内容时,可以使用扩展提示词进行生成。您需要先在形象描述中输入您已经想到的内容,再点击扩展提示词,选择长或者短,稍等片刻,完整提示词即可被生成出来。
不希望呈现的内容(负面提示词)
Rubii已内置部分负面提示词,您不需要写如watermark,low quality等负面提示词,仅需描写不希望出现的主体,如uniform,sky等
负面提示词与形象描述规则相同。
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