掌握基础框架与常见误区，生成高质量 AI 绘图
很多初学者第一次用 Stable Diffusion 时，都会遇到一个尴尬问题：输入了很多提示词，结果生成的画面依旧模糊或跑偏；参数调来调去，也很难复现理想的效果。这并不是模型“不好用”，而是新手没有抓住核心逻辑。Stable Diffusion 的精髓就在于 提示词（Prompt）+ 参数（Settings） 的组合。提示词是画面的语言脚本，参数则像调音台，控制风格与细节。本文将带你快速入门，掌握提示词的基本框架，避免常见误区，并通过案例体验高质量出图。文末我还会分享如何进一步获取完整的提示词库与进阶参数表，帮助你节省大量试错时间。
提示词的核心框架
高质量提示词通常包含四个部分：
- 主体：人物或物体，如“cat”、“warrior”。
- 风格：油画、赛博朋克、写实。
- 环境：森林、城市、办公室。
- 修饰词：高清、细节丰富、4k。
示例：“A cyberpunk city at night, neon lights, highly detailed, 4k”。
常见误区与优化建议
| 新手常见错误 | 结果 | 优化建议 |
|---|---|---|
| 提示词堆砌过多 | 画面杂乱、主体不清 | 精简为“主体+风格+环境+修饰” |
| Steps 拉到 100+ | 耗时长，画质提升有限 | 新手推荐 20–30 步 |
| CFG Scale 设置过高 | 画面僵硬、不自然 | 7–12 区间最佳 |
📌 权威引用：Civitai 2024 年用户调查显示，最常用的 CFG 值为 7–9，与社区经验一致。
案例演示：生成赛博朋克城市
Prompt：“Cyberpunk city skyline, neon lights, rain, highly detailed –ar 16:9”。
参数：Steps=30，CFG=8，Sampler=Euler。
结果：生成的城市夜景光影强烈、细节清晰，非常符合赛博朋克氛围。
延伸玩法
- 风格融合：Van Gogh style + Cyberpunk。
- 多人物场景：加入 2–3 个角色标签。
- 负面提示词：用 Negative Prompt 移除多余元素。
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结论与建议
本文展示了提示词框架、常见误区、案例和进阶玩法。下一步建议：
- 从简短提示词练起，逐步扩展。
- 保持参数稳定，做对比实验。
- 建立自己的 Prompt 笔记库。
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