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通过图反向退出提示词

Answer

在 Stable Diffusion(SD)中,通过图反向退出提示词有以下几种情况:

  1. 图生图功能除了文本提词框外还有图片框输入口,可通过图片给与 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入,文本输入框旁有两个反推提示词的按钮,CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子,DeepBooru 可反推出关键词组。例如一张图通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”;DeepBooru——“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵,需要手动补充信息,调整宽度和高度,使红框匹配图片,还要注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。
  2. 去除图像人物时,将图放入 WD 1.4 标签器中裁剪只保留背景部分,然后反推提示词,如“outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky”,检查无误后发送到文生图中,开启 ControlNet,使用 inpaint 模型涂抹人物部分生成。可调整控制权重和控制模式来优化效果。
  3. 进行角色设计时,设置文生图提示词,如大模型“majicmixRealistic_v6.safetensors”,正向提示词“(a character sheet of a woman from different angles with a grey background:1.4),auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography”,负向提示词“EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,(easynegative),((((ugly)))),(((duplicate))),((morbid)),((mutilated)),out of frame,extra fingers,mutated hands,((poorly drawn hands)),((poorly drawn face)),((bad art)),blurry,(((mutation))),(((deformed))),blurry,((bad anatomy)),(((bad proportions))),((extra limbs)),cloned face,(((disfigured))),gross proportions,(malformed limbs),((missing arms)),((missing legs)),((floating limbs)),((disconnected limbs)),((malformed hands)),((missing fingers)),worst quality,((disappearing arms)),((disappearing legs)),(((extra arms))),(((extra legs))),(fused fingers),(too many fingers),(((long neck))),canvas frame,((worst quality)),((low quality)),lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w”,设置参数如迭代步数 50、采样方法 DPM++ 2M Karras、尺寸 1328×800px 后出图,可得到 15 个不同角度的人物图片。
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References

【SD】真人转二次元?图生图如此强大

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-05-02 20:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图,图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口,因此,我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片,直接拖入进来。然后可以看到,在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图,我们通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。(一个小男孩坐在长凳上,旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车,亚当·雷克斯,详细的产品照片,一张库存照片,莱科艺术,)DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。(鞋子,独奏,帽子,橙色背景,黄色背景,微笑,袜子,黑发,坐着,运动鞋)可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵,比如第一组里面没有描述小孩的穿着,第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品,所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后,我们再调整一下宽度和高度,让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来,最重要的是这两个参数:提示词相关性和重绘幅度。

【SD】最强控制插件ControlNet(6)全局重绘inpaint

有时候,我们需要去掉画面中的主体形象,填补上相对复杂的背景,这个需求可以使用inpaint重绘功能来实现。我们首先将这张图放入WD 1.4标签器(Tagger)中,对图像进行裁剪,只保留背景的部分,然后进行反推提示词。这张图片的反推提示词如下:outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky。检查一下,如果问题不大就可以发送到文生图中。开启ControlNet,使用inpaint模型,涂抹人物的部分,点击生成。修补完之后,人物的部分确实已经去掉了,草地、桥梁、山也填补得比较完美,但是画面风格好像有点不太一样。我尝试将控制权重提高到2,来尽可能保留原图的风格,控制模式改为更注重提示词。这样,除了颜色饱和度比较明亮以外,整体修补得还是不错的,颜色方面可以通过后期的PS去调整。我们再试试图生图中的“局部重绘”功能,同样的方法,涂抹掉人物的部分。可以看到,虽然风格保持了一致,但是填补得并不好看,在原本人物的部位,生成了一些奇怪的东西。

【SD】角色设计的福音!绘制一致性多角度头像

设置文生图提示词:大模型:majicmixRealistic_v6.safetensors正向提示词:(a character sheet of a woman from different angles with a grey background:1.4),auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography,负向提示词:EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,(easynegative),((((ugly)))),(((duplicate))),((morbid)),((mutilated)),out of frame,extra fingers,mutated hands,((poorly drawn hands)),((poorly drawn face)),((bad art)),blurry,(((mutation))),(((deformed))),blurry,((bad anatomy)),(((bad proportions))),((extra limbs)),cloned face,(((disfigured))),gross proportions,(malformed limbs),((missing arms)),((missing legs)),((floating limbs)),((disconnected limbs)),((malformed hands)),((missing fingers)),worst quality,((disappearing arms)),((disappearing legs)),(((extra arms))),(((extra legs))),(fused fingers),(too many fingers),(((long neck))),canvas frame,((worst quality)),((low quality)),lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w,设置一下参数:迭代步数:50采样方法:DPM++ 2M Karras尺寸:1328×800px出图!15个不同角度的人物图片,大概看下来基本就是同一个人,没毛病。

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如何获取视频反向提示词
以下是获取视频反向提示词的一些方法: 1. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 相当于提示词打包功能,可将大量固定不变且文本量较大的负向提示词汇总到一个文件里。常见的负向起手式能排除一些低质量、坏手、姿态错误等情况。若不想使提示词复杂,可使用打包好的负向提示词 Embedding,达到一词顶一百词的效果。例如 EasyNegative,官方推荐其搭配二次元模型使用。 2. 对于某些视频生成工具,如云端 Comfyui 出图结合 AI 视频软件的方法: 打开相关工作流链接,如 https://www.esheep.com/app/5977 ,注册或登录。 步骤 1:红色框选择生成图片的大模型,绿色框添加提示词,蓝色框填写反向提示词。 步骤 2:红色框设置大小确保是 16:9 的比例,绿色框修改参数,不理解时可保持默认。 步骤 3:红色框上传深度图。 步骤 4:点击立即生成,在生成历史中下载图片。
2025-01-23
文生图反向推出提示词
在文生图中,反向推出提示词的方式主要有以下几种: 1. 在图生图功能中,除了文本提词框外,还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后,文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可以反推出关键词组。例如一张小男孩坐在长凳上的图片,通过 CLIP 反推得到的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”,通过 DeepBooru 反推得到的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但这两种方式生成的提示词可能存在瑕疵,需要手动补充信息。补充好提示词后,调整宽度和高度,使红框刚好匹配图片,同时注意两个重要参数:提示词相关性和重绘幅度。 2. 利用上一期活动图片反推工作流,使用唯美港风图片进行反推提示词,在大模型后接一个相关模型。上一期活动链接:。 3. 利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词,然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接(需要魔法):https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 。文生图工作流: 。在哩布上跑文生图:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 。 在写文生图的提示词时,例如“”。
2024-11-22
有什么根据图片反向输出 Prompt的工具么
以下是一些根据图片反向输出 Prompt 的工具: prompter: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器, Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion, ChatGPT & Midjourney, OpenArt:AI 人工智能图像生成器, img2prompt:根据图片提取 Prompt, MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用, PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板, AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供选择,
2024-08-17
在sd中防止多人出现的反向提示词
我总结了以下几点在 Stable Diffusion 中防止多人出现的反向提示词: 1. 使用"solo"、"single figure"等关键词 在提示词中加入"solo"、"single figure"等词语,可以指示生成单个人物,而不是多人场景。这有助于避免生成包含多个人物的图像。 2. 限制人物数量 在提示词中明确指定生成单个人物,例如"a person", "a woman"等,而不是使用诸如"people"、"group"等词语。这可以有效限制生成的人物数量。 3. 避免使用集体词汇 在提示词中尽量避免使用"crowd"、"group"、"team"等集体性词汇,这些词容易引导生成包含多个人物的图像。 4. 使用负面提示词 在提示词中加入"no multiple people"、"avoid group shots"等负面提示词,明确告知模型不要生成包含多人的图像。这可以有效抑制多人出现的情况。 5. 结合其他限制条件 除了人物数量限制,还可以在提示词中加入其他限制条件,如特定的背景、场景、服饰等,进一步缩小生成范围,避免出现多人的情况。 总的来说,在 Stable Diffusion 中防止多人出现,需要在提示词中采取明确的限制措施,包括使用特定关键词、限制人物数量、避免集体词汇以及加入负面提示等方式。通过这些手段,可以更好地控制生成结果,避免出现不符合需求的多人图像。
2024-05-01
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15