提示詞（Prompt）是與AI模型交流的語言，用以告訴AI模型想要生成的圖像的特征。提示詞的準(zhǔn)確性、精準(zhǔn)度直接決定了生成的圖像是否符合我們的預(yù)期。

基礎(chǔ)介紹

1. AIGC提示詞通常由多個(gè)單詞、詞組或短句構(gòu)成，以***,***分割組成；
2. 提示詞分為正向提示詞（positive prompt）和反向提示詞（negative prompt）。正向確定生成方向，反向排除生成方向；
3. 總數(shù)量建議不超過75個(gè)；
4. AI程序會依照概率來選擇性執(zhí)行，如果提示詞之間有沖突，AI會根據(jù)權(quán)重確定的概率來隨機(jī)選擇執(zhí)行哪個(gè)提示詞；
5. 生成圖片的尺寸越大，需要的提示詞就越多，否則提示詞之間會相互污染；
6. 提示詞支持使用emoji ??，且表現(xiàn)力較好

權(quán)重

提示詞是有權(quán)重的，AI程序采納的概率和占比就是權(quán)重的表現(xiàn)

1. 提示詞權(quán)重值從0.1~100，默認(rèn)權(quán)重值都是1，低于1就是減弱，大于1就是增強(qiáng)
2. 提示詞順序會影響權(quán)重大小，從前到后對畫面影響以此減弱
3. 可以用符號來改變提示詞的權(quán)重
4. 可以使用相對權(quán)重，比如：hot::3 dog::1 的結(jié)果就跟 hot::6 dog::2 是一樣的
5. 如果想排除某個(gè)詞，可以使用負(fù)值，比如：eyes::-1
6. 沒有必要使權(quán)重非常高，一旦權(quán)重太大，另外一個(gè)元素就不再重要了

提示詞順序

推薦順序：

畫面質(zhì)量，風(fēng)格，主題，外表（發(fā)型、發(fā)色、衣服、眼睛、手臂、上身、退步…），情緒，姿態(tài)，背景

按權(quán)重的提示詞順序：

畫面質(zhì)量+風(fēng)格+鏡頭效果+光照效果+主題+構(gòu)圖+主體（人物&對象+姿勢+服裝+道具）+細(xì)節(jié)（場景+環(huán)境+飾品+特征）

比如：

//超高分餅率，8k,漫畫風(fēng)，景框，一個(gè)男子，奔跑（動詞原型)，黑色頭發(fā)，橙色木陽，藍(lán)色天空，4:2尺寸，V5引掔
absurdres, 8k, comic, viewfinder, lmale, run, black hair, orange sun, blue sky --ar -4:2 --v 5

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符號

當(dāng)使用多個(gè)提示詞時(shí)，如果需要調(diào)整提示詞權(quán)重，除了調(diào)整順序，還可以使用符號來改變提示詞的權(quán)重；通常寫提示詞的流程：先寫下提示詞生成一次，根據(jù)生成結(jié)果邊試邊改不滿意或遺漏的提示詞

權(quán)重符號舉例：

繼續(xù)之前的例子的提示規(guī)則，增加跳躍，并且加強(qiáng)其權(quán)重?？唇Y(jié)果，可以清楚感受到人物有了跑跳感，但跳感肯定更強(qiáng)。

//超高分餅率，8k,漫畫風(fēng)，景框，一個(gè)男子，奔跑（動詞原型)，黑色頭發(fā)，橙色木陽，藍(lán)色天空，4:2尺寸，V5引掔
(absurdres), 8k, comic, ((viewfinder)), lmale, running, (jumping:1.5),black hair, orange sun, blue sky --ar -4:2 --v 5

組合運(yùn)算：

在 [] 中使用 : 、| 等符號，則可實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜的分布與交替渲染需求

step＞1時(shí)表示該組合在前多少步時(shí)做為 A 渲染，之后作為 B渲染。
step＜1 時(shí)表示迭代步數(shù)的百分比（參與總步驟數(shù)）

后綴參數(shù)

–aspect number : number 或 --ar number : number 寬高比

設(shè)置生成圖像的寬高比參數(shù)n:n，默認(rèn)1:1 ; 必須使用正整數(shù)，不能小數(shù)點(diǎn) ; 大于2：1的縱橫比是實(shí)驗(yàn)性的，可能會產(chǎn)生不可預(yù)測的結(jié)果 ; 不同版本有不同的最大寬高比

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–chaos number 或 --c number 多樣性

影響初始圖片網(wǎng)格的變化程度，值越高產(chǎn)生更多意想不到的結(jié)果和組合。越低產(chǎn)生更可靠、可重復(fù)的結(jié)果，參數(shù)范圍：0-100，默認(rèn)0

–fast 快速渲染

更快的渲染速度，但圖像的一致性會更少

–hd 高清模型

使用不同的算法，該算法可能更適合較大的圖像，但構(gòu)圖的一致性較差，適合抽象和風(fēng)景提示

–iw number 圖形權(quán)重

設(shè)置參考圖的權(quán)重，參數(shù)0.25、0.5、1、 2(V5最大）、5(V4)，值越大越像。參考圖(V4版本不能定義權(quán)重)

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–seed number 種子

用同樣的seed值的作用是產(chǎn)生 更穩(wěn)定結(jié)果，保障最后生成的圖像更一致

–stop 停止百分點(diǎn)

在設(shè)定的百分比處停止生成。參數(shù)范國：10-100，可用于測試想法階段，減少fast時(shí)間

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–stylize number 或 --s number 風(fēng)格化

默認(rèn)值為 100，使用默認(rèn)V4模型時(shí)接受整數(shù)值 0-1000，數(shù)值越大關(guān)聯(lián)性越差，最大的基本上和提示詞毫無關(guān)系。不同版本的默認(rèn)值和參數(shù)范圍：

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–sameseed 相似值

在生成的所有圖像上設(shè)置相同的種子

–version number 或 -v number 版本

目前有1.2.3.4.5

–video 保存進(jìn)度視頻

保存圖像計(jì)算過程的進(jìn)度視頻，通過表情符號中的email觸發(fā)到個(gè)人消息中。
–video 僅適用于4張圖的圖片網(wǎng)格模式，不適用于其他。
–video 適用于模型版本 1、2、3、test 和testp。

–niji 動漫模型

該模型是Midjourney 和Spellbrush之間的合作，旨在制作動漫和插圖風(fēng)格。該模型對動漫、動漫風(fēng)格和動漫美學(xué)有更多的了解。它非常壇長動態(tài)和動作鏡頭以及通常以角色為中心的構(gòu)圖。

–no + prompt 負(fù)面加權(quán)，如：–no plants 會嘗試移除植物

–quality number 或 --q number 質(zhì)量

影響生成時(shí)間和質(zhì)量，各版本支持參數(shù)：

–uplight 光線微調(diào) 、–upscale 精細(xì)細(xì)節(jié)微調(diào)

為圖像添加許多其他精細(xì)細(xì)節(jié)，使用詳細(xì)放大器放大的圖像可以使用按鈕再次放大，最終分辨率為 1664* 1664px。

僅在fast模式下可用，版本支持：1,2,3,hd

–tile 無縫貼圖

只生成單張貼圖，可以用 這個(gè)檢查器 預(yù)覽平鋪效果。暫不支持V4模式 下使用，支持1，2，3，5 版本

–repeat number 重復(fù)

圖片重復(fù)使用率，越大重復(fù)越高

-w number -h number 自定義尺寸文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-432697.html

Midjourney 斜杠命令

到了這里，關(guān)于10分鐘叫你如何學(xué)會組織Prompt語言同AI溝通的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！