下面是Stable Diffusion常用提示詞中的姿勢提示詞，用於Automatic1111的Positive與Negative Prompt。
姿勢是原始Stable Diffusion比較難處理的一部分，在沒有ControlNet的幫助下，要幫角色調整出一個你喜歡的姿勢，必須花許多時間調整，跑許多次圖抽獎。如果是牽涉到多角色，或者場景配合，那成功率會更低。
有很多其他提示詞會強烈影響到你的姿勢提示詞的成功率，例如一個要背影的提示詞，如果同時有臉、眼睛、胸部等正面特徵的提示詞，會造成AI混淆，他要不就忽略某些衝突的提示詞，要不就弄出分屍般的圖，或者乾脆變成雙胞胎。另外，有些專用的模型因為訓練的素材圖的偏好不同，有些姿勢能在模型A出現，並不代表在模型B上就能用，這點尤其在真人向的模型特別明顯（因為大部分的額外素材照都是全身半身或頭像正妹圖，遠景圖或動作圖比例稀少）。
建議如果真的要強調姿勢的話，先去Stable Diffusion的查圖網站，例如 https://lexica.art/ ，把你想要的姿勢提示詞輸入進去，看看出來的範例圖是否符合你的需求，然後在自己的機器上把姿勢提示詞打上去，確定出的圖能在你要的模型能夠算出來，再慢慢將原本慣用的提示詞加上去。
我曾經在跑「背影」相關提示詞時，模型就是不出我要的姿勢，後來才發現我的提示詞裡面有「漂亮的眼睛」。難怪我要的背影圖，他硬是要轉身。
如果你需要某個特定姿勢，你在跑的模型硬是算不出來，有好幾種不靠提示詞的做法，其中我覺得最簡單的是：
- 找一張自己生成過的類似圖片，或者網路找圖，然後使用img2img拼拼人品。
- 使用ControlNet或者3D OpenPose Editor等輔助工具直接產生動作骨架圖。
為了表示這些提示詞的效果，下面貼出成品跟提示詞的對應圖片：
- laying down / 躺下
- sitting / 坐姿
- standing / 站姿 / 有機率產生全身圖
- looking away / 不看鏡頭 / 失敗率高
- looking at viewer / 看著鏡頭 / 失敗率高
- looking back / 回眸
- back view / 背影 / 不要有形容正面特徵的提示詞，例如臉眼嘴胸
- looking at left (right) / 向左(右)看 / 眼睛向左向右，頭不一定會跟著轉
- kneeing down / 跪下
- sleeping on bed / 床上睡覺
- running on street / 在街上奔跑 / 配合landscape, wide view成功率較高
- jumping into air / 跳得半天高 / 全身照真人模型容易崩臉
- playing swing / 玩盪鞦韆
- riding horse / 騎馬
- riding a red dragon / 騎一頭紅龍！ / 成功率驚訝的高
- dancing / 跳舞 / 真人模型的舞姿都不太行
- taking nap / 打瞌睡，午覺 / 不要跟眼睛有關的提示詞並用，人物會閉不了眼
- fighting with a dragon / 與龍一起作戰
- fighting against a dragon / 對戰一頭龍 / 成功率20%
- resting by campfire / 在營火旁休息
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