Stable Diffusion文生图完全手册：提示词教程+参数设置详解（附模板）_stablediffusion文生图模板
上一期大家跟我一起下载了V1-5和Anything这两个大模型：
但是这两个模型对于生成真实的人物和场景效果并不好，所以我们还需要安装一个模型叫：MagicMix（麦橘写实）
点击Download下载并安装，安装方法参考上一期教程。
安装好后，我们正式开始。打开WebUI页面，就能看到“文生图”这个菜单，最上面的输入框就是我们今天要讲的重点：提示词和负面提示词，如下图。
大家请注意：提示词必须用英文，多个词之前需要用英文逗号隔开。
需要stable diffusion整合包以及提示词插件，可以扫描下方，免费获取
所有提示词默认权重是1，最重要的提示词应该写在最前面，也就是排头写。所有的单词不要超过75个。
接下来我们认识一下3种括号怎么控制权重，分别是小括号（权重增加到1.1）、大括号（权重增加到1.05）、中括号（权重降低到0.9），还能将括号叠加使用。
但是这种方法太麻烦，不直观，所以通常我们用在小括号里，对提示词加上冒号并标注权重值的方式。权重值范围在0.3-1.5之间就比较合适。
接下来，我们直接演示实操案例。我在提示词里，按顺序分别输入：鸡蛋、面条、小葱（注意是英文加英文逗号），并点击生成图片。
默认情况下生成了一个鸡蛋，如下图。
为了方便后面进行对比，我们要获取这碗面条图片对应的“种子”，将种子复制过来，后面生成的图就都是基于这张图了。
我现在要加大鸡蛋的权重，将提示词里的鸡蛋关键词，变成（egg:1.067）
点击生成，面条里就变成2个鸡蛋了。
我继续加大鸡蛋的权重就会得到这样的结果。
下面我们来演示一下“分割线”的用法。
当我在提示词里输入“dog｜cat”就会生成一个“猫狗混合物”。
通常大家会用这个分割线制作复杂颜色的“眼珠子”。
好了，提示词的常用符号，就给大家演示完了。那么如何将高频率使用的提示词存成模板呢？
比如我在麦橘写实里打开一个JK女孩的图片，查看她的提示词，把穿着特征部分的词复制下来，打开WebUI 界面，点击“铅笔”的图标，将提示词粘贴进去。
给这个模板起个名字，叫 jk ，点击保存，然后点击关闭。
下次再需要生成JK方面的图片，就可以快速的点击模版的关键词了。你可以存储多个模版，选择的时候也可以同时选择多个模版组合到一起。
在使用提示词模版的基础上，还可以在提示词输入框里输入别的提示词，比如我非要输入“老男人”这个提示词，和JK的模版提示词组合使用，就会生成这样的图。
考虑到我们总要输入英文的提示词，这里我推荐给大家一款插件：prompt-all-in-one
点击“code\"下载ZIP文件。打开SD下面的webUI文件夹，找到extension（扩展） 文件夹
打开extension 文件夹，可以看到我们上次安装的简体中文包就在这里。然后把刚刚下载的ZIP文件移进****extension 文件夹，解压ZIP压缩包，那么插件就安装好了。压缩包我们可以删掉，免得占空间。
再次打开WebUI ,滚动到最底部可以看到重启webUI的按钮。点击重启。
重启后，我们发现插件的一部分安装好了，但是并没有全部安装完成。
点击“安装”按钮，继续完成安装。再次重启webUI ,再次打开后就可以使用我们的插件，来快速添加提示词了。这个插件不仅将常用的提示词翻译成了中文，让我们一目了然，还有各种选项卡，让我们全方位的对人物完善提示词。
只需要点击需要的提示词，这个插件就帮我们把英文输入到上面的提示词框里了。
这个插件另一个非常好用的方法是，我们直接在提示词的输入框里输入中文，甚至是一长串的中文句子，比如“一个抽烟的男孩坐在码头边”
点击这个按钮——一键翻译，就直接变成全英文的提示词了。这个插件极大地提高了我们的效率。当然我只介绍了这两种最关键的功能，这个插件还有其他的功能等着你自己去探索。
以上就是最关键的“提示词”的功能讲解了。那么接下来，我继续给大家讲一下文生图界面中其余部分的功能和用法。
采样器
采样器有很多选项让我们眼花缭乱，我用一张图为大家讲清楚它们的区别，以及我们该怎么选择。
绿色的部分就是我推荐的几款采样器。
DMP+2M生成的效果相对稳定；
DMP+3M SDE这个要求你“步数”设置的高一些，35步、40步等；
Restart是一种比较新的算法，对于一些细节部分，手指之类的修复得更好；
DPM adaptive对电脑配置要求很高，很稳定，虽然生成的时间长，但是效果最好，如果你的显卡是4090+就可以选用这个；
UniPC好用，但是需要自己去配置，不适合新手小白，避免浪费不必要的精力。
综上所述，我推荐你们就用默认的DMP+2M；如果你的显卡好，并且不计时间成本，就选DPM adaptive。
噪声调度器类型
选择默认“自动”就行了，它是配合采样器使用的。如果采样器我们选择
DMP+2M，那噪声调度器类型就会自动匹配Carras这种类型，所以我们只需要选择“自动”即可。
采样迭代步数
它也是根据采样器来决定的，一般20-50步比较合理。步数少，则生成得快，如果需要图片质量高，则步数设置得高一些，至少20起步。如果你的采样器选择的是DPM adaptive，则选择35-50之间。具体数值需要大家自己去试，步数越多，迭代的噪声也越多，生成图片时间会久一些。
高分辨率修复+Refiner
它高分辨率修复是一种先生成，后优化的策略。比如人物面部生成得不太行，你就勾选它试试，它会对细节进行更多的修复。
refiner是一种分阶段优化图像质量的附加模型，是配合基础模型使用的。
宽度+高度
决定图片的大小。我的经验是，宽度、高度不要设置太大，而是去附加功能里生成多倍图，我觉得这样效果会更好。
生成批次+生成数量
看起来它们很相似，但是完全不同：生成批次是指一次只生成一张图，按顺序排队完成；而生成数量是一次性给你生成4宫格图或者9宫格图等多个图片，所以生成数量，通常设置4、9会更好。生成数量如果设置太多，会导致显卡过载而崩溃。
提示词性关性
它是用来控制文本提示词的服从程度。通常我们会设置为7。如果设置1-3，它几乎会忽略这个提示词，生成的效果就非常随机了。输入4-7之间的时候，就比较平衡创意和服从性，生成相对自然柔和的结果，所以我们设置7左右的数据比较好。如果调到13+，就会导致过度锐化色彩失真，甚至结果很扭曲。
种子
当我们任意生成一张图片的时候，图片下方都会显示这张图片的种子。
如果后面你希望生成的图片都是基于这张图去做调整，你可以将种子数据复制粘贴到种子的输入框内。也可以点击这个按钮，点击后种子数据就直接过来了。
如果你接下来需要生成的图片不基于这张图，或者说与这张图无关，那就点击这个白色按钮，种子就变成随机（-1）了。
图片下载
最后给大家介绍一下图片生成区域。
上图就是保存和下载的按钮。
当我们点击这个打开文件夹，就可以看到今天所生成的所有图片。
返回上一级文件夹，还可以看到按日期分别存储的文件夹。
建议大家最好定期去删除这些文件，不然整个文件会越来越大，会非常占空间。
大家赶快跟着我的教程去试一下吧～如果还有不清楚的地方，还是建议大家去看B站的视频教程，真实演绎，实时操作，每个细节都给你讲到了：
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