stable diffusion丨在ai中隐藏图片对象的快捷键

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#让AI触手可及##从今天起记录我的2023##头条AI绘画解锁漫画大片#今天聊聊Stable Diffusion使用中的小心得.

先说结论，提示词位置互换，图就不一样了！

最近在网上搜寻Stable Diffusion的提示词用法时，发现一个意想不到的用法，SD官方提到过提示词不仅可以使用权重来调整图片的结果，甚至连不同的顺序都会有不一样的效果！至于效果差多少，有时候可以差很多。

我心血来潮测试了一下，将一个seed，负面提示词，各种设定完全一样的设置，只是将正面提示词的词位置调换，出来的成品大致相同，但是细节差很多！

第一张正面提示词：

an young beautiful Ukrainian woman with silver hair and black robe and dark cloak and wearing tiara, by agnes cecile, half body portrait, extremely luminous bright design, pastel colors, (ink:1.3), autumn lights, (8k, best quality, masterpiece:1.2),(best quality:1.0), (ultra highres:1.0), watercolor

第一张，手有举起来

第二张正面提示词：

an young beautiful Ukrainian woman with silver hair and black robe and dark cloak and wearing tiara, by agnes cecile, autumn lights, (8k, best quality, masterpiece:1.2),(best quality:1.0), (ultra highres:1.0), watercolor, half body portrait, extremely luminous bright design, pastel colors, (ink:1.3)

第二张，手放下来了，头的比例更大一点

因为这变化太大了，所以我决定一次产十张图，并且把提示词的输入顺序做个大幅度更换看看会出现什么效果。

第一组正面提示词：

sad, an young beautiful Ukrainian woman with silver hair, bluegray eyes, black robe and dark cloak, autumn lights, (8k, best quality, masterpiece:1.2),(best quality:1.0), (ultra highres:1.0), watercolor, half body portrait, extremely luminous bright design, pastel colors, (ink:1.3), by agnes cecile, 3d render

大部分的图中，少女前臂穿着护臂，身处于维多利亚时代的煤气灯都市

第二组正面提示词：

sad, autumn lights, (8k, best quality, masterpiece:1.2),(best quality:1.0), (ultra highres:1.0), watercolor, half body portrait, extremely luminous bright design, pastel colors, (ink:1.3), by agnes cecile, 3d render, an young beautiful Ukrainian woman with silver hair, bluegray eyes, black robe and dark cloak

大部分的图中，少女没有穿护臂，身处于车水马龙的现代都市

这两组提示词，第一组先描述对象。第二组先描述图片光影属性，结果出的图，少女的脸几乎一样，但是服装，背景跟时代感天差地别！

会造成这个差别的原因，可能是因为Automatic1111把文字转换成Token的时候，并不是一个Set，而是一个List，加上在推论时，所谓随机挑选提示词并不是真的随机，而是依照给的种子来产生伪乱数。这样的话提示词位置的不同就会影响被挑中的文字，所以可能A组合会挑到维多利亚时代的伦敦街头，但B组合会挑到现代都市（因为AB组合里面都没提到背景，所以是伪乱数决定）。

根据Stable Diffusion的操作手册，在没有特意把权重标示出来的情况下，越前面输入的提示词就越容易被选中。但是在我们输入的提示词其实是一样的，不同的只是顺序。但是在不同顺序中，当它挑选我们没有指定的提示词时，会造成不同程度的影响！（是的，Stable Diffusion在去噪过程中会常常挑到我们没有指定的提示词，甚至会小机率挑到负面提示词！）

也就是说，当你算到你心仪的图片时，就可以靠重新排列正面、负面提示词创造出许多脸蛋，表情大致相同（因为你已经用正面提示词锁定了），但是动作姿态、光影与环境都不一样的图！挑到同一角色，但场景与动作更棒的图的机会就更大了！

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