Stable Diffusion提示詞訣竅（一）
先說結論，提示詞位置互換，圖就不一樣！
最近在網上搜尋Stable Diffusion的提示詞用法時，發現一個意想不到的用法，SD官方提到過提示詞不僅可以使用權重來調整圖片的結果，甚至連不同的順序都會有不一樣的效果！至於效果差多少，有時候可以差很多。
我心血來潮測試了一下，將一個seed，負面提示詞，各種設定完全一樣的設定，只是將正面提示詞的詞位置調換，出來的成品大致相同，但是細節差很多！
第一組測試：
種子：1791102673
第一張正面提示詞：
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
第二張正面提示詞：
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)
因為這太驚人了，所以我決定一次產十張圖，並且把提示詞的輸入順序做個大幅度更換看看會出現什麼效果。
第二組測試：
種子不變
第一組正面提示詞：
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
第二組正面提示詞：
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
這兩組提示詞，第一組先描述對象。第二組先描述圖片光影屬性，結果出的圖，少女的臉幾乎一樣，但是服裝，背景跟時代感天差地遠！
會造成這個差別的原因，可能是因為Automatic1111把文字轉換成Token的時候，並不是一個Set，而是一個List，加上在推論時，所謂隨機挑選提示詞並不是真的隨機，而是依照給的種子來產生偽亂數。這樣的話提示詞位置的不同就會影響被挑中的文字，所以可能A組合會挑到維多利亞時代的倫敦街頭，但B組合會挑到現代都市（因為AB組合裡面都沒提到背景，所以是偽亂數決定）。
根據Stable Diffusion的操作手冊，在沒有特意把權重標示出來的情況下，越前面輸入的提示詞就越容易被選中。但是在我們輸入的提示詞其實是一樣的，不同的只是順序。但是在不同順序中，當它挑選我們沒有指定的提示詞時，會造成不同程度的影響！（是的，Stable Diffusion在去噪過程中會常常挑到我們沒有指定的提示詞，甚至會小機率挑到負面提示詞！）
結論：
也就是說，當你算到你心儀的圖片時，就可以靠重新排列正面、負面提示詞創造出許多臉蛋，表情大致相同（因為你已經用正面提示詞鎖定了），但是動作姿態、光影與環境都不一樣的圖！挑到同一角色，但場景與動作更棒的圖的機會就更大了！
提示詞訣竅列表：
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她是「她」的複製品，而且是完美的複製品。
光滑的皮膚，柔軟的長髮，纖細的四肢，全身上下沒有一絲傷痕。穿上禮服去到哪家的宴會都能完美融入。
要不是她清楚記得自己原本該長什麼樣子，看到鏡子裡的人影時，她恐怕會誤以為這才是她真正的容貌，因為那非常符合「希爾維亞」這個名字給人的印象。
台灣美女的多樣性和獨特性使得AI在生成她們的形象時面臨一定的挑戰。不同的人對美的理解和偏好各異，這也給AI數據庫帶來了多樣化的需求。以下是對五張AI生成的台灣美女形象的分析和評價：
第一張：虔誠的台灣女孩子
這張圖中的女孩子手捧鮮花，顯得十分虔誠。背景選用了台灣的市場街頭，這種場景非常具有本地特
上一張的美女雙手將薄紗平舉，這次改成自然垂放，效果感覺上就好多了，這AI軟體在美女的呈現上，算是不錯的。學習如何以更具創意和吸引力的方式呈現資訊。該軟體能夠生成逼真且具有吸引力的女性圖像，並且能夠根據用戶的特定要求進行調整。
這張種美麗的形容詞是"亭亭玉立"感覺上，很像奧黛莉赫本出席記者會的姿態，
如何用AI生成美女，用提示詞生成美麗的美女！ 這裡嘗試了幾張，這裡挑選出覺得還不錯的。這張的重點是在水珠，美女在中間臉部沒有水珠，在肩部的水珠形成對比。
這張薄紗的感覺就差一些，姿勢擺得並不出色，可能擺字，造成兩者對稱，就沒有那麼漂亮了，顯得制式化。
我喜歡這張的美，自然又動人，沒有一點瑕疵，這
生成式AI工具即將邁入三年，除了ChatGPT以外，也進化了許多GenAI工具，如Sora影片生成等。
你知道Stable Diffusion嗎？
從詠唱魔法師Prompts的玩家或職務，AI浪潮持續推進下，SD-WebUI並沒有停滯或被淘汰。
結果告訴了我們一件事情...
請依照下面歌詞的感覺，生成一個漢服中國女子。高清，自然光，電影效果。
素胚勾勒出青花筆鋒濃轉淡
瓶身描繪的牡丹一如你初妝
冉冉檀香透過窗心事我了然
宣紙上走筆至此擱一半
釉色渲染仕女圖韻味被私藏
而你嫣然的一笑如含苞待放
你的美一縷飄散
去到我去不了的地方
天青色等煙雨 而我在等你
炊煙嫋嫋升起
可能包含敏感內容
男女大不同
為了生成貼切原貌的體態『裸體』，這次選用自行安裝的Stable Diffusion生成圖像。
註：以下所生成圖像的裸體之重點部位，均已馬賽克（pixelate）處理。
很久以前，在一個遼闊的海岸邊，有一個美麗的花園，名叫伊甸園...
Stable Diffusion Online是網頁版的Stable Diffusion AI圖像生成工具，省去了繁瑣的安裝和設定步驟，可以無限生成圖片，且不用註冊就可以免費使用，更棒的是還可以商業使用，為使用者提供更便捷的圖像生成體驗。
她是「她」的複製品，而且是完美的複製品。
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第一張：虔誠的台灣女孩子
這張圖中的女孩子手捧鮮花，顯得十分虔誠。背景選用了台灣的市場街頭，這種場景非常具有本地特
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註：以下所生成圖像的裸體之重點部位，均已馬賽克（pixelate）處理。
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