flux-dev提示词

flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr

以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main

以下是为您提供的网页原型图生成工具相关信息： 1. 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix： ，Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 此外，还有一些 AIGC 相关的动态： 1. Midjourney 憋了半年的大招 V6 模型将在下周发布，上周六开始了社区评价活动：https://www.midjourney.com/rankv6 2. Perplexity 上线了图片生成功能，搜索结果完成之后 Pro 用户可以点击右边按钮生成图片：https://www.perplexity.ai/ 3. Stability AI 推出会员服务，基础会员 20 美元，非会员无法商用他们公司的模型了。现在需要会员才能商用的模型包括 SDXL Turbo、SVD、Stable LM Zephyr 3B：https://stability.ai/membership 4. 谷歌 Deepmind 宣布了他们最先进的图像生成模型 Imagen 2：https://x.com/op7418/status/1734962114513797468?s=20 5. Visual Electric 发布了图像合成和风格创建功能：https://x.com/op7418/status/1734988753125658695?s=20 6. Chat GPT 重新开启 GPT plus 订阅：https://x.com/sama/status/1734984269586457078?s=20 7. Gemini Pro API 已经向企业和开发者开放：https://blog.google/technology/ai/geminiapideveloperscloud 8. 截图生成前端代码的 v0.dev 已经向所有用户开放：https://v0.dev/ 9. Krea 上周向所有人开放，不需要邀请了：https://x.com/krea_ai/status/1734866368489722035?s=20 10. Theverge 报道字节使用 Open AI 训练模型被发现，导致无法获得 OpenAI 相关内容的使用权限：https://www.theverge.com/2023/12/15/24003151/bytedancechinaopenaimicrosoftcompetitorllm 11. Open AI 官方推出了提示工程指南：https://platform.openai.com/docs/guides/promptengineering 在 12 月 14 日的宝玉日报中提到： 1. OpenAI o1：复杂算法与架构设计的首选，推理能力强，适合作为架构师或算法顾问。 2. Claude 3.5/Cursor：快速生成代码与网页设计，Claude 擅长长上下文任务，Cursor 适合上下文控制较好的 IDE 开发。 3. v0.dev：网页设计利器，支持设计稿生成网页。 4. Gemini：长上下文支持（2M Tokens），适合代码反编译与混淆代码分析。 5. 组合搭配：复杂任务用 o1 设计，Claude 生成代码，其他工具辅助实现网页与单元测试，效率翻倍。 详细分享博客：

很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。

flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ，放到：comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors ： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr

您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。

Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面： 训练扩散模型在特定的表示上，能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点，显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层，使其成为强大且灵活的生成器，能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入，实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面： Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的，但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言 prompt，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高（分辨率提高 2 倍）、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点，还支持 tile 参数实现无缝平铺（实验性）、支持大于 2:1 的 ar 宽高比（实验性）、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 1. 模型准备： 下载所需模型，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时模型存放位置不限，但要知晓路径；训练时建议使用 flux1dev.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 版本。 2. 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 数据集准备： 建议使用自然语言，与之前 SDXL 的训练类似。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 。 若未准备数据集，此路径中有试验数据集可直接使用。 4. 运行训练：约 1 2 小时即可完成训练。 5. 验证和 lora 跑图：若有 comfyUI 基础，在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点，自行选择 Lora 并调节参数。 6. 修改脚本路径和参数： 若显卡为 16G，右键 16G 的 train_flux_16GLora 文件；若显卡为 24G 或更高，右键 24G 的 train_flux_24GLora 文件。 用代码编辑器打开，理论上只需修改红色部分，包括底模路径、VAE 路径、数据集路径、clip 路径和 T5xxl 路径。注意路径格式，避免错误。蓝色部分为备注名称，可改可不改。建议经验丰富后再修改其他深入参数，并做好备份管理。

以下是一些关于 flux 提示词的示例： 在不同主题方面，如文本概括（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC）、信息提取（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96）、问答（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94）、文本分类（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB）、对话（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D）、代码生成（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90）、推理（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86），通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务。 在 Claude2 中文精读中，构建提示词时可以添加示例（可选）。您可以通过在提示词中加入一些示例，让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。提供示例的方式可以是以先前对话的形式，用不同的对话分隔符，例如用“我”代替“Human:”，用“你”代替“Assistant:”；也可以直接提供例子。决定哪种方法更有效取决于具体任务，建议尝试两种方法以确定更好的结果。 在市场营销类中，如赛博佛祖（Kyle）的示例，其角色设定为熟悉佛教经典、境界很高的佛学大师，能为对人生感到迷茫的人指引方向。具体设定包括引用相关佛教经典语录并解释含义，提供有效建议等，并给出了详细的约束条件和链接地址（）。

以下是 Flux 的 Lora 模型训练教程： 1. 模型准备： 下载所需模型，如 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 不使用时模型存放位置随意，只要知晓路径，后续会引用。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载训练脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 训练步骤： 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·创建数据集： 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以提前将图片和标签打包成 zip 上传，zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，如图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。也可以一张一张单独上传照片。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 4. 低配置方案： 开源社区对低配置方案进行了优化，NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 则包含多个版本可以使用。 NF4 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors ，放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中），NF4 配套节点插件：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git GGUF 模型下载：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main ，GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中 GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。此处没有专门列举。 自己改的话就是把上面官方的 fp8 的工作流，只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。 相关生态发展很快，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。

如果您的显存较低，安装 FLUX 可以参考以下步骤： 1. NF4 模型下载： 链接：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 放置位置：ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中） NF4 配套节点插件：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git 2. GGUF 模型下载： 链接：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 3. 对于 8G 以下显存的方案： flux1devbnbnf4.safetensors 放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内。 ComfyUI_c_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 注：如果报错，请更新 BitsandBytes 库。下载放入解压后 ComfyUI\\custom_node 文件夹内，重启 ComfyUI，如果之前没更新，更新后再重启。 相关资源链接： BitsandBytes Guidelines and Flux：https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 flux1devbnbnf4.safetensors：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。自己改的话就是把上面官方的这个 fp8 的工作流，只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。相关生态发展很快，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。

提示词工程是指在与人工智能模型进行交互时，负责设计和优化提示的工作。 具体来说，提示词工程师的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标评估提示的有效性，如模型的准确率、流畅度和相关性等。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 例如，在生成一篇关于夏季旅游的文章时，有效的提示词可以是“写一篇关于夏季旅游的文章，重点介绍海滩活动和美食”。此外，提示词工程还包括一些高级技巧，如使用不同的角色视角、提供示例、试验不同的提示词等，能进一步提高文本生成的质量和效果。掌握提示词工程技巧对于有效利用大型语言模型至关重要，在编写代码、制作食谱等各种场景中，都能通过精准的提示词提高工作效率和创作质量。随着人工智能技术的不断发展，对提示词工程师的需求将会越来越大。

写好提示词（prompt）需要注意以下几点： 1. 明确任务：清晰地定义任务，比如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，要提供足够信息，如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出，如文章需遵循特定格式或引用特定文献。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑，生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需要多次迭代达到满意结果。 在星流一站式 AI 设计工具中： 1. 输入语言方面，通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法包括： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先，还可对已有提示词权重进行编辑。 辅助功能：有翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词和会员加速等功能。 此外，宝玉日报提到提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令，因为 AI 无法理解用户的背景和想法，不会读心术。工作或恋爱中常见的误区同样适用于 AI 交互，要提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。

以下是关于提示词的相关知识： 艺术字生成： 模型选择图片 2.1，输入提示词（可参考案例提示词）。 案例参考： 金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风。 巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”。 巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词相关： 什么是提示词：用于描绘想生成的画面，支持中英文输入。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发）。 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 提示词要素： 提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 示例：在一个旨在完成文本分类任务的提示中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”，输入数据是“我认为食物还可以”部分，输出指示是“情绪：”。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。

提示词是设计和优化输入到 AI 系统的指令的艺术和科学，就像是与 AI 对话的语言。提示词本质上是逻辑思维和表达能力，只不过交互对象从人变成了大模型。最终要面对的问题包括知识储备不足、业务 know how 不扎实、语言逻辑有缺陷。 思维链（Chain of Thought，CoT）是一种提示技巧，使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险，尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。 密度链（Chain of Density，CoD）：使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。 在撰写提示词时，输出结果的好坏与“连续提示”息息相关，特别在“目标明确、逻辑性、分步骤、考虑变量”这四方面。随着企业面临的挑战日益复杂，简单的提示词往往无法满足需求，推动了更先进提示技巧如思维链、思维树和思维图等的发展，这些高级技巧能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。

提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型执行的任务和生成的输出。它发挥“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。输入语言方面，不同基础模型有不同要求，支持中英文输入。写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等；可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容；还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。

要为本地部署的 Stable Diffusion 增加中文提示词支持，可以采取以下方法： 1. 如果使用的秋叶整合包，里面包含提示词联想插件。输入简单字符如“1”，能看到下方联想热门提示词，适合英文不好、记不住单词的朋友。 2. 一般情况可使用翻译软件，如 DeepL 翻译（网址：https://www.deepl.com/translator ，可下载客户端）或网易有道翻译（可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换较麻烦。 3. 介绍自动翻译插件 promptallinone，安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后重启 webUI，可看到提示词区域变化。 一排小图标中，第一个用来设置插件语言，直接设为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单能选择翻译软件，有一些免费软件可任意选择并试验哪款翻译准确。 关于 Stable Diffusion 文生图写提示词： 1. 下次作图时，先选模板，点击倒数第二个按钮可快速输入标准提示词。 2. 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）等，通过这些详细提示词能更精确控制绘图。 3. 新手可借助功能型辅助网站写提示词，如： http://www.atoolbox.net/ ，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 还可去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每张图有详细参数，点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，点击生成按钮下第一个按键，Stable Diffusion 可自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，也可取其中较好的描述词使用。