Prompts Engineering

这里是为进一步教学如何书写提示词所写的一个小指南，让你掌握初步调整画面的能力。

此页内容属于 WebUi 的程序特性。如果你是 NAI 用户，请去阅读官网 Docs。

入门

书写 Prompt 的感性感受为：限定数据范围内符合期望的样本越多，结果越符合预期。

写什么？

Ai 的理解由代码输入，由 Tokenizer 定义，你可以测试 UI 的相关代码获取实际的分词输入。

单词

普通常见的单词，最好是可以在数据集来源站点找到的著名标签（比如 Danbooru)。单词的风格要和图像的风格搭配（比如在推理动漫插画时不应该在提示词加入 乐山大佛 的词汇），否则会出现混杂的风格或噪点。

对于某些基于 Stable Diffusion 训练的动漫模型来说，最好使用 Danbooru 中可以找到的标签。

自然语言

Prompt 也可以直接使用自然语言，语种可以是英文，日文，特殊符号或一些中文，这由数据集决定。

自然语言的准确度取决于 Clip 的分词情况，如果你追求精确的结果，请勿使用。

使用自然语言的时候要避免 with 之类的连接词或复杂的语法，它们很多余。

emoji

你可以使用西方颜文字 (^_^)，emoji 🌻。emoji 作为只有一个字符的“词语”效果很精确。

Emoji 在构图上有影响，比如 💐☺️💐。
Emoji 因为只有一个字符，所以在语义准确度上表现良好。
表情符号参考

颜文字

对于使用 Danbooru 数据的模型来说，我们可以使用颜文字来控制表情！

:-) 微笑 :-( 不悦 ;-) 使眼色 :-D 开心 :-P 吐舌头 :-C 很悲伤 :-O 惊讶 张大口 :-/ 怀疑

颜文字在构图上有影响。
仅支持西方颜文字，详细内容请见 Danbooru 颜文字部分或维基百科

空格

逗号前后的少量空格并不影响实际效果。

如何写？

先想一下你要画什么，例如主题，外表，情绪，衣服，姿势，背景一类，然后参考数据集标签表（如果有的话，比如 Danbooru, Pixiv 等）。

然后将你想要的相似的提示词组合在一起，请使用英文半角 , 做分隔符，并将这些按从最重要到最不重要的顺序排列。

(quality), (subject)(style), (action/scene), (artist), (filters)

(quality) 代表画面的品质，比如 low res 结合 sticker 使用来 “利用” 更多数据集， 1girl 结合 high quality 使用来获得高质量图像。

(subject) 代表画面的主题，锚定画面内容，这是任何提示的基本组成部分。(style) 是画面风格，可选。

(action/scene) 代表动作/场景，描述了主体在哪里做了什么。

(artist) 代表艺术家名字或者出品公司名字。

(filters) 代表一些细节，补充。可以使用艺术家，工作室，摄影术语，角色名字，风格，特效等等。

艺术风格

你可以通过指定风格关键词来创作带有特效或指定画风的图片。

NovelAI 使用教程和魔咒课堂

人偶教室的测试记录

风格化：32 种

除此之外，你还可以训练风格模型来训练自己的理想风格，详见 模型训练 章节。

写多长？

书写长度

由于 GPT-3 模型限制，prompt 并不是无限的，一般 positive token 在 75-80 之间，75 字符后的内容会被截断。所以提示不要太长，超过 100 就有失败风险。

WebUi

在 WebUi 中，你可以写 75 个词汇以上的提示。WebUi 通过对提示词进行分组克服了这种限制。当提示超过 75 个 token（比如 150 个 token）时，WebUi 将分组提示词，提交多组 75 个 token。标记只具有同一集合中其他内容的上下文。

但这导致了一个问题：可能在第一组和第二组之间的边界处有 bule hair，标记 blue 将在第一组中，hair 将在第二组中。这导致结果不准确，因为 bule hair 被不合理地分割了！

为了解决这个问题，新版本增加了一个选项 Increase coherency by padding from the last comma within n tokens when using more than 75 tokens，这个设置让程序试图通过查找最后 N 个标记中是否有最后一个逗号来缓解这种情况，如果有，则将所有经过该逗号的内容一起移动到下一个集合中。

    有词条为 `...,Comma,blue hair,PADDING,...`

    第 75 个词为 `blue`

    使用该选项前

    集合 1:{[74]=Comma，[75]=blue}，集合 2:{[76]=hair, [77]=PADDING}

    使用该选项后

    集合 1:{[074]=Comma，[75]=PADDING}，集合 2:{[76]=blue，[77]=hair}

    如果您的提示小于等于 75 个标记，不会发生分组。

Tip

不堆叠 prompt 是一个好习惯，但是如果你确实有很多内容要写，可以适当提高 step 数量。

顺序

根据图像推理过程，提示词放入的顺序可以视为优先级，在前面的 Prompt 锚定了画面的主体内容。这解释了为什么我会在上文中强调 Prompt 的顺序。

thanks https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/

如果你使用 WebUi，WebUi 会对长串的 Prompt 以 75 个 Token 一组分开渲染。

Prompt 冲突

分类冲突

如果你想要一张 sticker 的话，贴纸在数据集内肯定不会打上 `masterpiece, best quility,` 标签，而是 `normal quality` 这样的标签。

类似还有像素作品，书写提示词的时候，你应该移除一些冲突的提示。

风格冲突

比如你想得到一张儿童在沙滩玩耍的 `flatcolor` 风格的插画。

那么使用 `loli` 不是一个好主意，因为它附带了标准统一的画风属性，会很大地影响结果。

解决办法：降低权重，更换 prompt.

次元冲突

某些动漫模型是基于原始 Stable Diffusion 训练的应该尽量避免出现原始模型的内容。

请务必注意。

提示词编辑

通过提示词编辑，我们可以清楚地告诉模型 “我点的菜需要放多少盐”。

原始实现

人工分割

使用 / 或 + 来强制分割提示词。²

需要注意的是，相邻重复的符号会被过滤，+++ 的效果等同于 +，正确的方法是+和/分开来打。

比如同样要达到 9 个 token 长度的分隔：²

# 以下三条效果类似，且不怎么干扰后续词语。影响度 7%左右：
red eyes,/,/,/,/, blue dress     (9 格分隔，按键也接近，推荐）
red eyes, /+/+/+/, blue dress (9 格分隔，干扰最低）
red eyes, , , , , , , , ,blue dress (9 格分隔，逗号之间要有空格不然效果减半）

# 以下是不推荐的办法，对后续词语仍然有 25%影响，会干扰画风：
red eyes++++++++++++++++++++blue dress  （同样是 9 格，三个+号判断为一个 token)
red eyes/////////////////////////////////blue dress （同加号）

* Tip-From [^13]

注意力控制

阅读理论基础我们知道，每个词的基础权重是不同的，我们对不同提示的权重值的期望也不同，这时候就需要使用注意力控制来调节它们之间的关系了。

Ui	语法	示例	权重变化	注意
WebUi	`(prompt:num)`	强调：`((cat))` `(cat:1.4)`，减弱：`(cat:0.2)` `[cat]`	()-> 1.1	`num` 的范围是 `0.1 ~:100`，如果为小数则取步数比例
Nai	`{}`	`{{{cat}}}` `[cat]`	{}-> 1.05
原始实现	+/-	`+cat` `-cat`		单元格

WebUi 权重语法为 (prompt:num) 或 ((prompt))，增强的权重为，增强的范围是 0.1 ~ 100，如果为小数则取步数比例。比如强调：((cat)) (cat:1.4)，减弱：(cat:0.2) [cat]
```
a (word) - 将权重提高 1.1 倍

a ((word)) - 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 * 1.1），乘法的关系。

a [word] - 将权重减少 1.1 倍

a (word:1.5) - 将权重提高 1.5 倍

a (word:0.25) - 将权重减少 4 倍 (= 1 / 0.25)

a \(word\) - 在提示中使用文字 () 字符
```
Tip

权重增加通常会占一个 token 位。在 token 位紧张的情况下没有必要加特别多括号。

过多圆括号会导致字符被程序吃掉，a ((((farm))), daytime 会变成 a farm daytime 而没有逗号。

WebUi 对于带括号提示词比如 a (word) 请使用 \ 字符转义为 a \(word\)，这适用于带括号的 Tag, 防止出现本来不想要的增强效果。
NAI 则使用 {} 来做增强，不可以指定权重。比如 {{{cat}}} [cat]

NAI 中不允许单独指定权重，但支持混合权重 cat:1|happy:-0.2|cute:-0:3 这样的语法，(cat :2 | dog) 也就是更像猫的狗。

换算关系

NAI 的 [word] = WebUi(word: 0.952)(0.952 = 1/1.05)

NAI 的{word} = WeUi 的 (word: 1.05)

NAI 花括号权重为 1.05/个，WebUi 圆权重为 1.1/个

降低权重，单独使用 [] 或者 (word:0.952)。NAI 仅能使用 []

请勿混淆

NAI 与 WebUi 的提示词语法 不通用

因为 NAI 使用的是 WebUi 2022 年 9 月之前的实现，所以权重增强语法是旧的 {} ，新的 WebUi 更改为 ()。

NAI 不支持指定提示词的权重。

如果你想便捷转换权重，可以使用转换服务

How It Work

每个单词都有一个 768 个值的相关向量，该向量“指向”概念的方向（在 768 维空间中）。

如果你缩放这个向量，这个概念会变得更强或更弱。

SEE Here

![缺少示例图片]

提示词交替

提示词交替（alternate prompt）[^7]，即 Prompt 混合机。这项技术由 UI 实现。¹

[alison brie|emma stone|elizabeth olsen|scarlett johansson|anne hathaway|emma roberts], still film

它可以创建动物、人或风格的混合体，每一个 step 切换一个提示（一步一换轮环渲染）。

![缺少示例图片]

Prompt matrix 矩阵

WebUi 使用 | 分隔多个关键词以混合多个要素，程序将为它们的每个组合生成一个图像。这项技术由 UI 实现。

例如，如果使用 a busy city street in a modern city|illustration|cinematic lighting ，则可能有四种组合（始终保留提示的第一部分）：

a busy city street in a modern city
a busy city street in a modern city, illustration
a busy city street in a modern city, cinematic lighting
a busy city street in a modern city, illustration, cinematic lighting

![缺少示例图片]

可以进一步在关键词后添加 : x 来指定单个关键词的权重。

NAI

在 NAI 中代表平均权重混合（前半部分和后半部分）。

cat :2 | dog 也就是更像猫的狗

![缺少示例图片]

Prompt Schedule

Prompt Schedule 可以在推理图像的过程中更改 Prompt，这项技术由 UI 实现。

语法为 [from:to:when]

其中 from 和 to 为 prompt， when 是一个数字，用于定义应在采样周期多长时间内进行切换。

[fantasy:cyberpunk:16] 代表从第 16 step 后，使用 cyberpunk 标签替换 fantasy
[to:when] 在固定数量的 step 后添加 to 到提示 ( when)
[from::when] 在固定数量的 step 后从提示中删除 from( when)

比如：

[fantasy:cyberpunk:16] 代表从第 16 step 后，使用 cyberpunk 标签替换 fantasy
[male: female: 0.0], 意味着你开始时就要求画一个女性。

效果：

成为调参工程师

这些指南可以让你更进一步。

最后更新: 2023年3月16日 01:14:29
创建日期: 2022年11月26日 18:40:46