Stable Diffusion提示詞訣竅（一）
閱讀時間約 6 分鐘
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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在 Stable Diffusion 中有時人物的大小遠近好像很隨機，除了用 ControlNet 其實可以利用 prompt 輸入 拍攝電影的鏡頭控制術語用來控制距離及角度。
Generative models have made remarkable strides in recent years, enabling machines to create diverse and realistic content across various domains. Amon
stable-diffusion-webui AUTOMATIC1111在近期更新到1.6版了，我在本文中列出較重要的8個有感且實用的更新項目。
而那些較為底層的，或是專給高手使用的更新項目我就不細說了。
這個應用情境可能是，如果你有自己的產品想要以QRcode來行銷，而「文生圖」（txt2img）的結果又無法與你的實際想像契合時，那麼用你的實際產品做為基底的圖生圖（img2img）QRcode就是一個不錯的選項。
這篇主要是比較目前在stable diffusion webui下的20種採樣方式的圖片生成速度與生成結果比較。此處所說的採樣即是Sampling method，也有的會翻成取樣方法。
AI 每天每週都在進步，我寫在 繪圖0能者的AI藝術入門手冊 的推薦軟體安裝，很快就推出新版了，所以，我把 Automatic1111 最新版本安裝方式寫在這裡，以便盡我所能為各位讀者更新。
建議使用 windows 桌機PC，具有 Nvidia GTX1660以上等級的獨立顯示卡，算圖會比較容易。
去這邊點選開啟sd的webui-user.bat程式先會跟你說9009
把這個bat右鍵筆記本編輯會發現，set PYTHON=路徑是空的，那我們就去把後面的路徑補上改成下面這個
set PYTHON=D:\StableDiffusion\system\python\python.exe
接下來
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