生成儿童摄影的稳定扩散（Stable Diffusion）模型的prompt提示词需要精心设计，以确保生成的图像既符合儿童摄影的特点，又能激发模型创作出温馨、有趣且适合儿童的画面。以下是一些可用于生成儿童摄影SD模型的prompt提示词示例：
温馨家庭时刻：
户外探险：
生日派对：
校园生活：
季节变换：
艺术创作：
运动与活力：
自然亲近：
节日庆典：
成长里程碑：
幻想世界：
日常趣味：
文化体验：
亲子互动：
睡前故事：
使用这些提示词时，可以根据需要添加更多的细节和描述，以引导模型生成更符合预期的图像。此外，根据所使用的具体模型和版本，可能需要对提示词进行调整以获得最佳效果。
接下来，设置模型和提示词。大模型：ghostmix_v20Bakedvae正向提示词：1girl,solo,long hair,looking at viewer,jewelry,earrings,indoors,bangs,dress,blush,plant,multicolored hair,upper body,shelf,pink eyes,window,potted plant,flower,closed mouth,from side,wavy hair,bare shoulders,sleeveless,pink hair,kitchen,breasts,blue dress,white hair,<lora:Colorful portraits_20230715165729-000018:1>负向提示词：EasyNegative,badhandsv5-neg,Subtitles,word一口气生成了八张图，选择一张合适的，然后使用差异随机种子进行一个细节微调。选择一张满意的发送到图生图。使用tile和脚本放大。好了，我们的图片就生成完毕了。以上，就是关于controlnet新预处理器dw openpose的讲解，它可以识别出以往我们无法预览的骨骼图。想要的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。-END-微信扫一扫关注该公众号
接下来我们再增加一组反向提示词，可以告诉AI我们不要什么，在这里也是一组标准化提示词：NSFw，(最差质量:2)，(低质量:2)，(正常质量:2)，(低质量:2)，((单色))，((灰度))，皮肤斑点，痤疮，皮肤瑕疵，老年斑，(丑陋:1.331)，(重复:1.331)，(病态:1.21)，(残缺:1.21)，(变形:1.331)，变异的手，(画得不好的手:1.5)，模糊，(解剖不良:1.21)，(比例不良:1.331)，多余的四肢，(毁容:1.331)，(缺胳膊:1.331)，(多余的腿:1.331)，(融合的手指:1.61051)，(过多的手指:1.61051)，(不清晰的眼睛:1.331)，低质量，坏的手，缺手指，多余的手指，受伤的手，缺失的手指，(((多余的胳膊和腿))英文为：NSFw,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,normal quality,((monochrome)),((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21),(badproportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missingarms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(toomany fingers:1.61051),(unclear eyes:1.331),lowers,bad hands,missing fingers,extra digit,bad hands,missing fingers,(((extraarms and legs)))这些正反向的提示词，我们可以通过点击这个按钮，取一个名字保存为模板。
相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片，直接拖入进来。然后可以看到，在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图，我们通过两种反推方式得到的提示词分别为：CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，）DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋）可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵，比如第一组里面没有描述小孩的穿着，第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品，所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后，我们再调整一下宽度和高度，让这个红框刚好匹配我们的图片即可。