通常我们喜欢把写Prompt的过程，称之为“施放魔咒”，而对于它的整个生成过程，我们又称之为“炼丹”。今天，在这里，我主要带大家先从浅及深，从最基础的语法格式，到提示词的一般组成，以及利用一些扩展或者脚本，帮助我们去更好的完成提示词的生成，做一个相对简单又不算特别深入的探讨。
prompt（或咒语），由多个以英文逗号进行分割的标签组成，标签越前，权重越大，反之越小。每一个标签，可以使用以下几种格式：
自然语法，也就是和我们日常聊天一样的方式，通常为一段句子。如我想画一个伤心的女孩坐在教室里，stablediffusion目前仅支持少量中文、日文，通常我们以英文方式表达，翻译为英文为"asadgirlsitsinaclassroom",我们用它去进行生成一下，看看效果：自然语法
asadgirlsitsinaclassroom
Tag语法通常是把你想表达的东西关键词或者短语方式去表达，它也是我们平常用得最多的一种方式。针对上一个例子，换成Tag语法，我们的Prompt可以写成"agirl,sad,inclassrom",生成一下，我们同样来看看效果：Tag语法
agirl,sad,inclassrom
emoji也就是表情符号的意思，通过表情符号，我们可以为人物生成对应的表情，继续以上一个例子为例，我们用emoji来表示的话，Prompt将改写为"1girl,,inclassroom",效果如下：emoji
1girl,,inclassroom
颜文字是随着互联网的兴起，一种用字符表达人物表情的表达方式，仍然以上一个例子为例，我们用颜文字来表示的话，Prompt将改写为"1girl,:-<,inclassroom",效果如下：颜文字
1girl,:-<;，inclassroom
支持的颜文字，详细可以参见here(zh.m.wikipedia.org)。
上面提过，标签越靠前，权重越重。在实际应用中，除了默认权重以外，我们还可以通过权重语法来对标签进行加减或者手动设置权重。它主要有以下几种格式：
通过()、[]、{}等方式设置权重手动设置权重：格式：(提示词:权重值)，示例：(sad:1.1),表示对伤心程度设置权重为1.1{提示词]等价于(提示词:1.05)[提示词]等价于(提示词:0.952](提示词)等价于(提示词:1.1)),{{{{提示词}}}}等价于(提示词:1.05x1.05x1.05x1.05)。0.952x0.952x1.1),[[[提示词]]]等价于(提示词:0.952x通过()、[]、{}进行嵌套，实现权重加权。除了可以使用上面的方式进行加权或者指定权重，我们还可以对上面的权重表示符号进行嵌套加权，每多一重嵌套，相当于在原来的权重基础上，再进行了一次迭代。比如((提示词))等价于(提示词:1.1
一般情况下，我们建议采用(提示词:权重)这种方式，可读、控制性高。
OR语法，通常用"|"表示。这里我们还是以上面的女孩为例，给它添加上具有red、yellow、green多彩颜色头发，Prompt词："1girl,(redhair:1.1)|(yellowhair:1.2)|(greenhair:1.4),inclassroom",直接上图看效果：
1girl,(redhair:1.1)|(yellowhair:1.2)|(greenhair:1.4),inclassroom
AND语法，在多个单词或者短语之间添加"and"来实现。还以刚才的例子为例，改为and语法，Prompt为"1girl,1girl,(redhair:1.1)and(yellowhair:1.2)and(greenhair:1.4),inclassroom,inclassroom",效果如下：
1girl,(redhair:1.1)and(yellowhair:1.2)and(greenhair:1.4),inclassroom
"+"联接语法，通过在多个单词或者短语间添加"+"实现，把上个例子我们改成"+"语法来看看效果，Prompt:"1girl,(redhair:1.1)+(yellowhair:1.2)+(greenhair:1.4),inclassroom"，效果见下图：
1girl,(redhair:1.1)+(yellowhair:1.2)+(greenhair:1.4),inclassroom
"_"联接语法，通过在多个单词或者短语间添加"_"实现，把上个例子我们改成"+"语法来看看效果，Prompt:"1girl,(redhair:1.1)_(yellowhair:1.2)_(greenhair:1.4),inclassroom"，效果见下图：
1girl,(redhair:1.1)_(yellowhair:1.2)_(greenhair:1.4),inclassroom
","联接语法,其实只是为了和上面的做比较，不属于特殊语法。Prompt:"1girl,(redhair:1.1),(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom",效果见下图：
1girl,(redhair:1.1),(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom
直接拼接语法，不使用任何符号，在标签之间进行连接。Prompt:"1girl,(redhair:1.1)(yellowhair:1.2)(greenhair:1.4),inclassroom",效果见下图：
1girl,(redhair:1.1)(yellowhair:1.2)(greenhair:1.4),inclassroom
[提示词:数值]表示从多少步或者多少百分比开始渲染前面的提示词，我还以上面的女孩为例，我们从第10步开始画红头发,Prompt:"1girl,[redhair:10],(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom",效果如下：交替渲染语法，格式为[提示词:数值]、[提示词::数值]、[提示词1:提示词2:数值]等，其中的数值大于1，表示从多少步开始，小于1，表示在多少百分比开始。
1girl,[redhair:10],(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom
[提示词::数值]表示在多少步或者多少百分比结束再画前面的提示词，把上面的例子，我们改一下，在第10步结束开始画红头发，Prompt:"1girl,[redhair::10],(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom",效果如下：
1girl,[redhair::10],(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom
[提示词1:提示词2:数值]表示在前面多少步或者多少百分比画提示词1，后面的画提示词2。把上面的例子，我们改成前面10步画红头发，后面画黄头发。Prompt:"1girl,[redhair:yellowhair:10],(greenhair:1.4),inclassroom",效果如下:
1girl,[redhair:yellowhair:10],(greenhair:1.4),inclassroom
我们还可以对交替渲染语法做嵌套，比如[[提示词::20]:10]，表示从第10步开始到20步结束画提示词。仍然以上面的例子为例，我们改为从10步开始，到20步结束画红头发。Prompt:"1girl,[[redhair::20]:10],(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom",效果如下：
1girl,[[redhair::20]:10],(yellowhair:1.2),(greenhair:1.4),inclassroom
[提示词1|提示词2]表示交替渲染。仍然以上面的例子为例，我们让红发和黄发交替渲染，Prompt:"1girl,[(redhair:1.1)|(yellowhair:1.2)],(greenhair:1.4),inclassroom",效果如下：
1girl,[(redhair:1.1)|(yellowhair:1.2)],(greenhair:1.4),inclassroom
总结：
少使用emoji表情和颜文字，有些model支持较差使用model对应的triggerword,否则有可能效果不尽人意尽量使用英文，其他语言支持能力有限以Tag语法，配合少量自然语法
通过上面的讲解，我们已经对Prompt的写法有了些基础了解，但不知道各位朋友有没有发现，上面生成的图像过于简单，没有画质感，画的结构组成层次不清晰，没有光影效果。
在这节，我主要给大家讲述，如何去画好一幅画。这里以人物画做例进行介绍，一幅好的人物画，除了要有人物以及场景的简单介绍之外，还需要有以下几部分：
其他细节，诸如主体视角、某某艺术家、分辨率及色调等光线，特别重要，可以让你的画更有艺术感场景，主体所处的环境描述主体细节，画人的话，包括人物的发饰、上下身衣物、动作造型等主体，你如果画人，通常可能会有1girl、1boy等画风，Portraits、Landscape、Anime、Photography等画质，如bestquality、UHD、highres、ultra-detailed,masterpiece等
Stablediffusionwebui本身提供了丰富的扩展能力，帮助我们完成文生图或者图生图。以下功能都是利用它的脚本扩展能力。
通过修改上面的案例，我们可以看看在加与不加画质词，对整体画的影响，Prompt:"1girl,elgantdress,highsteel,inclassroom|bestquality|highres",它将生成4张画，分别表示全部画质词不加，以及加其中任意一个和全部都加的情况下，详细效果见下：
1girl,elgantdress,highsteel,inclassroom|bestquality|highres
这里面我将继续使用脚本扩展能力，来对前面的女孩用例，对它进行换装，Prompt:"bestquality,highres,UHD,1girl,elgantdress,highsteel,inclassroom",选中"X/Y/Zplot"脚本项，X轴我们用CFGScale,值为"7,10",Y轴选prompts/r，值填入"elgantdress,businesssuit,hanfu",一共将生成6幅画，效果详细见下：
bestquality,highres,UHD,1girl,elgantdress,highsteel,inclassroom
通过这项扩展，我们可以验证tag交换后，对整体图像生成的影响，也可以用于验证是否tag越靠着，权重是否越大。仍然以上面的为例，我们这次对主体(1girl)、场景(inclassroom)以及画质(bestquality)进行交换，看看相应图像会有什么变化。Prompt:"bestquality,1girl,inclassroom",选中"X/Y/Zplot"脚本项，X轴我们用CFGScale,值为"7,10",Y轴选promptorder，值填入"1girl,bestquality,inclassroom"详细效果见下:
bestquality,1girl,inclassroom
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