Stable Diffusion 教學 - web UI 提示詞 (Prompt)
本篇文章介紹 Stable Diffusion web UI 提示詞 (Prompt) 的特殊語法。提示詞為我們描述要產生圖片的主要內容，除了一般的描述用法之外，還有一些特殊的寫法和功能。
權重
提示詞和反向提示詞都可以使用括號來修改特定的關鍵字權重：
1 | (apple:1.5) |
原始的文字權重都是 1，使用括號可以修改權重，上面例子 apple 權重提高為 1.5，banana 則降低為 0.8。
另一種方式是直接提高或降低 1.1 倍：
1 | (apple) |
上面例子 apple 使用括號提升 1.1 倍，banana 使用中括號降低為 1 / 1.1 = 0.9090909…
上面這方式可以多次包裹來疊加：
1 | ((apple)) |
apple 相當於 1.1 * 1.1 = 1.21，banana 則相當於 1 / 1.1 / 1.1 = 0.826446280991736。基於這個規則下面兩個寫法意思相等
(apple)等於(apple:1.1)((apple))等於(apple:1.21)
權重範圍
建議範圍 0 ~ 1.5，要寫很大的數字，甚至負數都可以運作。不過數字超過 1.5 之後圖片有機會開始逐漸崩壞，數字到 2 的時候可能出現一些很詭異的結果。例如使用提示詞 banana, phone, cherry, candle, table 產出結果如下：
由於沒出現 phone，所以提升權重 1.5 試試看：
以下是持續提升 phone 權重的結果：
| 1.6 | 1.8 |
|---|---|
 |  |
| 2 | 3 |
|---|---|
 |  |
可以看到結果越來越奇怪，到 3 已經看不到東西了。反過來使用負數的結果如下：
| -1 | -2 |
|---|---|
 |  |
可以看到 -2 也已經不知道 AI 在想什麼了。
跳脫字元 (Escape Character)
有時候有些關鍵字也包含括號，例如：asuna_(sao)。為了讓程式能區別這不是要加強權重，可以使用反斜線 (\) 來表示他是提示詞的內容，而不是加強權重。於是我們可以寫成 asuna_\(sao\)，這裡我們稱反斜線為跳脫字元或逸出字元 (Escape Character)。
提示詞編輯 (Prompt editing)
提示詞可以使用下面的特殊寫法，讓 AI 在製圖過程中替換關鍵字：
1 | [from:to:when] |
- from: 原本的關鍵字
- to: 新的關鍵字
- when: 在第幾個 step 的時候變換，可以是整數表示明確的 step 數，或者是小數表示百分比。例如 10 表示第 10 step，0.5 表示 50% 的時候。
例如 [dog:cat:0.5] 表示先畫狗，在畫到一半之後，改畫貓。下面我們先畫完整的狗：
接著我們分別測試下面兩種比例
| [dog:cat:0.5] | [dog:cat:0.2] |
|---|---|
 |  |
0.5 畫到一半的時候才改成貓，結果來不及，會像是兩者融合。0.2 則來得及更改為貓。
另一個用法也可以不填入 from：
1 | [to:when] |
to 和 when 定義和前面一樣，由於沒有 from，這裡表示在第幾個 step 才開始帶入 to。例如 [cat:0.5] 表示畫到一半的時候，才開始畫貓。下面為一張隨意生成的圖片：
加入 [cat:0.5] 之後的結果：
第三種用法是不填入 to：
1 | [from::when] |
這表示原本有帶入 from 關鍵字，但在途中移除這個字。例如 [dog::0.5] 表示一開始有要求畫狗，但畫到一半的時候就不用畫狗了。下面為提示詞 dog, cat 生成的圖片：
改成 [dog::0.2], cat 之後的結果：
交替文字
可以使用以下的寫法，讓每個 step 帶入的關鍵字都不同
1 | [文字1|文字2|....] |
例如 [dog|cat] 表示第一個 step 畫狗，第二個 step 畫貓…如此交替到結束。以下為一個 [dog|cat|cow] 的範例
子模型
提示詞也可以使用大於小於的寫法，標示出要使用 Lora 之類的子模型：
1 | <lora:filename:multiplier> |
使用提示詞檔案須放置在下面路徑，詳細說明可以參考 Stable Diffusion 教學 - web UI Extra Networks：
1 | stable-diffusion-webui/models/Lora |
延伸閱讀
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