Stable Diffusion提示詞訣竅（三）
閱讀時間約 1 分鐘
今天分享一個比較簡單的提示詞訣竅。善用模組作者的正負面提示詞。
在上一篇裡面說到，在Civitai.com的模組作者貼圖上，點開來在頁面的右邊可以看到圖片作者使用的提示詞。這些提示詞通常是作者本人千錘百鍊過的提示詞組，它們的權重與挑上的提示詞都是最適合該模組的。
以DreamShaper這個模組為例，如果我們用作者使用的正負面提示詞來算圖，可以得到這樣的結果：
然而我保留一樣的正面提示詞，但是使用自己常用的預設負面提示詞，出來的結果變這樣：
為什麼會這樣呢？最有可能的原因是我們的負面提示詞不夠多，有些地方沒考慮到，使得整個畫布空間沒辦法畫滿，所以AI就把我們的正面提示詞畫了兩遍。（有些AI繪圖出來的結果會出現雙胞胎，就是因為畫布太大但提示詞太少。）
所以，抄襲模組作者的正負提示詞，然後慢慢去掉自己不要的提示詞，補上自己想要的提示詞，是一個探索模組最安穩的方法。
提示詞訣竅列表：
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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。
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。
先說結論：
演算Img2Img時，Sampling Methods（取樣方法）中Karras類型比較忠於原圖，非Karras類型比較放飛自我。
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
2023/Apr/8 補充更新 - 想訓練AI模型的人，建議正常安裝Python和Git，理由如下：
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