使用Tag语法优化AI生成图像的流程和技巧
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AI生成图像的Tag语法指南

在AI生成图像的过程中,Tag语法是一个非常重要的工具。通过使用Tag语法,我们可以更精确地控制AI生成的图像内容。本文将详细介绍Tag语法的使用方法和技巧。

一、出图流程

出图迭代,有循环迭代和线性迭代两种,线性迭代适用于多样性测试,而循环迭代是优化的更好选择。出好图基本方向就是:提示词 + PS/Inpaint(微修/嫁接) 或 提示词 + 3D 参考。

二、Tag思路

在使用Tag时,我们可以参考一些辅助工具,如DanbooruDanbooru标签超市标签超市github元素法典、StableDiffusion-web-ui里的tag辅助插件、标签补全插件标签选择插件等。

三、Tag种类

Tag主要有以下几种类型:

  • 单词标签
  • 自然语言
  • Emoji
  • 颜文字(仅支持西方颜文字)
  • 空格
  • 标点符号
  • 艺术风格词
  • 运动和姿势

四、自己写Tag思路

在写Tag时,可以按照以下思路进行:

  1. 主题,外表,情绪,衣服,姿势,背景一类
  2. 画面质量,风格,主体(外表,情绪,衣服),场景,…

具体可以分为以下几个部分:

  • 画面质量(通用tag):一般用master,best quality,official art
  • 画面的风格(绘画风格、构图方式等):例如CG 壁纸,line art (线条,线稿,素描)或指向性的风格:例如原神、明日方舟等
  • 画面主体(人物、物体的细节描述):特定角色: 阿提拉 (Fate)、弑神者系列、恶魔焰 (魔法少女小圆)。创作人物tag步骤:a.人

物的上半身或者全身,b.人物的数量、性别,c.人物的眼睛、头发颜色,d.人物头发的发型、发饰,e.人物的年龄、身高、胸围,f.人物的表情、动作,g.人物的衣服鞋子款式,h.人物的袜子,i.人物的装饰。

  • 画面场景(环境、点缀等细节描述):画面场景:所处环境,比如白天、黑夜、太阳、月亮森林、海边、城市等等。
  • 其他 (视角、特色描述等):视角,比如从下往上看、专注脸部、树叶飘落、流星等等。

五、Tag语法

在使用Tag时,需要注意以下几点:

  • 大小写:CLIP 的标记器在标记之前会将所有单词转为小写。其他模型,如 BERT 和 T5,将大写的单词与非大写的单词区别对待。应避免涉及特殊语法,以防被解释为其他语义,例如AND; 总结:尽量用小写。
  • 词汇顺序:理论上后面的提示词不应该比前面的提示词更有影响,也就是越重要的提示词放越前面。但实际上解析器理解事物的方式是不透明的,因此没有办法确切地知道词法顺序是否具有“锚”效应。
  • 长度:避免过长的提示词。
  • 特异性:最好不要出有现广泛含义的关键词;比如”大”,”小”,”动漫”这样的。一个关键词有非常具体的含义是最好的。
  • 权重系数:对于 SD-WebUI,具体规则如下: (word) – 将权重提高 1.1 倍; ((word)) – 将权重提高 1.21 倍(= 1.1 * 1.1),乘法的关系; [word] – 将权重降低 90.91%; (word:1.5) – 将权重提高 1.5 倍; (word:0.25) – 将权重减少为原先的 25%; (word) – 在提示词中使用字面意义上的 () 字符。使用数字指定权重时,必须使用 () 括号。如果未指定数字权重,则假定为 1.1。指定单个权重仅适用于 SD-WebUI。权重增加通常会占一个提示词位,应当避免加特别多括号。无论使用何种具体的脚本,重复某个关键词似乎都会增加其效果。
  • 标签替换:Prompt Editing 允许您开始先使用一个提示词,但在生成过程中间切换到其他提示词。基本语法是: [to:when] 在指定数量的 step 后添加 to 到提示; [from::when] 在指定数量的 step 后从提示中删除 from; [from:to:when] 在指定数量的 step 后将 from 替换为 to。其中 from 与 to 是替换前后的提示词,when 表示替换时机。如果 when 是介于 0 和 1 之间的数字,则它指进行切换的步数的百分比。如果它是一个大于零的整数,那么这代表进行切换的字面步数。替换标签可无限嵌套。
  • 标签轮转:Alternating Words 允许您在生成过程中每步轮换使用多个提示词。基本语法是: a|b|c。生成的第一步将使用 a,第二步将使用 b,第三步将使用 c,第四步将使用 a,依此类推。
  • 多组提示词生成:Composable-Diffusion 允许在生成时同时使用多组提示词,并将结果直接相加。基本语法是: a, b, c + d, e, f。这将使用两组提示词 a, b, c 和 d, e, f 生成,并将它们的结果相加。
  • Prompt matrix 参数矩阵:使用 | 分隔多个 Tag,程序将为它们的每个组合生成一个图像。例如,如果使用 a busy city street in a modern city|illustration|cinematic lighting,则可能有四种组合(始终保留提示的第一部分): a busy city street in a modern citya busy city street in a modern city, illustrationa busy city street in a modern city, cinematic lightinga busy city street in a modern city, illustration, cinematic lighting

以上就是AI生成图像的Tag语法的使用方法和技巧,希望对你有所帮助。

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