Stable Diffusion（SD）提示词口令，辅助创作
StableDiffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用提示词来产生新的图像，描述时需要描写要包含或省略的元素。利用Chat GPT生成SD完整的提示词
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StableDiffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用提示词来产生新的图像，描述时需要描写要包含或省略的元素。
我在这里引入StableDiffusion算法中的Prompt概念，又被称为提示词，提示词一般以单词的形式呈现而非自然语言。
下面的prompt是用来指导AI绘画模型创作图像的。一般prompt遵循的结构为：主体＋环境+细节+视角+风格+氛围＋质量。一般越靠前的prompt对于描述画面的权重越高，一般同类型的prompt会写在一起，每当写新的prompt时，会换到新的一行，每一组相同类型的prompt用逗号结束，目的是方便快速的检索和修改prompt。
以下是用prompt帮助AI模型生成图像的两个例子：
例1：
Product photography, award-winning, ancient Egyptian art aesthetics, adventurous atmosphere,
Small, stocky, unreal, cute, agile, timeless, ageless, awe-inspiring, fairy tale creature,
Pearl color, rose gold,
screen space reflections (ssr), no blur, f/1.4, symmetry, balance,
Imagination, supreme masterpiece, exquisite details
例2：
macro photography,
3 blueberries, glowing, vibrant, floating in water, dewdrops, sparkling,
Refreshing, sporty style,
pink lights, sunshine,
Dynamic magazine, advertising image, realism, flowing water background
仿照例子，根据我给出的概念，生成一段详细的提示词，注意不要照抄例子，可以适当加入一些创造性的想法，先生成英文，再翻译成中文，直接开始给出提示词，不需要解释，我给出的概念是：import requests
def fetch_data(url, params=None, headers=None):
"""
从指定URL获取数据。
:param url: 请求的URL
:param params: 可选的查询参数（字典格式）
:param headers: 可选的请求头（字典格式）
:return: 返回的JSON数据或错误信息
"""
try:
# 发起GET请求
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
# 检查请求是否成功
response.raise_for_status()
# 返回JSON格式的数据
return response.json()
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
print(f"HTTP错误: {http_err}")
except requests.exceptions.ConnectionError as conn_err:
print(f"连接错误: {conn_err}")
except requests.exceptions.Timeout as timeout_err:
print(f"请求超时: {timeout_err}")
except requests.exceptions.RequestException as req_err:
print(f"请求失败: {req_err}")
# 示例用法
if __name__ == "__main__":
url = "https://api.example.com/data"
params = {"key": "value"} # 查询参数
headers = {"Authorization": "Bearer your_token"} # 请求头
data = fetch_data(url, params=params, headers=headers)
if data:
print("获取的数据:", data)
在后面接着输入你想要生成的关键词内容，比如【一只可爱的猫咪，躺在沙发上，慵懒】，然后敲回车即可，chatgpt会自动生成包含主体＋环境+细节+视角+风格+氛围＋质量的高质量提示词
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