Stable Diffusion提示詞 -- 相機角度
閱讀時間約 2 分鐘
下面是Stable Diffusion常用提示詞中的攝影機、相機角度。
在SD裡面，控制攝影角度是很困難的事情，在沒有使用諸如ControlNet的openpose來固定角色的姿勢跟角度之下，很難抓到很好的位置。甚至在很多複雜的openpose控制下，人物肢體變形也是很常發生的。
這邊是幾個經過實測，可以顯著改變攝影角度的提示詞，通常都要加上非常高的權重（1.2以上）才會出現。而且最好不要搭配任何強化細節或五官的提示詞，否則會常常變成無趣的正面肖像照。
如果怎麼測試都出不來想要的攝影機位置，可以試試看移除掉大部分的負面提示詞，等確定效果能出來之後再慢慢加回來，或者使用
Stable Diffusion進階 -- 提示詞矩陣
來測試。
extreme long shot, long shot / 長鏡頭
medium shot / 中鏡頭
medium close-up, close-up / 近拍
extreme close-up / 超近角度
establishing shot / 情境照 / 用圖說故事
point-of-view / 第一人稱視角
high angle shot / 俯角
overhead shot / 俯角
wide angle shot / 寬角度
Dutch angle shot / 斜角構圖
from above / 俯角
from below / 仰角
side view / 側面 （成功機率低）
from behind / 背影照
selfie / 自拍照
另外，組合以上的攝影機位也是有可能的，但是成功機率不高，尤其是真人模型，因為缺乏這種組合機位的訓練圖，所以出不來也很正常。
可以先從動漫模型出圖之後，改用ControlNet的openpose加上depth來固定人物角度，再用真人模型重畫。
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但當我們要對焦的目標是在側邊或其他位置時，這時自動對焦就無法滿足我們的需求
拍立得處在攝影技術發展的特殊節點上。儘管以手機就能拍照的現代來說，拍立得遠遠算不上「迅速」，但對於底片時期的攝影師來說，是一個新的突破，帶來無限可能性，儘管與數位攝影的現代相比，這些可能性早已被電腦複製並超越，但當我在展場中看著攝影師在拍立得上隨機的筆觸時，仍為類比的不可磨滅性與隨機性所感動。
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下面使用一些關鍵字，來看看是否能嘗試控制鏡頭角度。不過，請注意，Stable Diffusion 派的 AI 生圖系統能否看懂提示詞？能看懂多少？是要看模型的，所以...
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