AI 圖像提示詞是 PornWorks AI 中每次高效生成結果的基礎。您的提示詞結構、詞序、模型邏輯以及 LoRA 設定越完善，就越能快速獲得精準的圖像，而非隨機的結果。 在本指南中，我們將示範如何為 FLUX、Pony、Illustrious 及 Lux Nude People 撰寫更優質的提示語，如何使用 LoRA 模板，以及如何避免那些會浪費點數的錯誤。
影像並非憑空產生——一切都始於文字、一項請求，或是給神經網路的提示。
我們往往沒有充分重視文字請求，但其實不該如此。如今，這已不僅僅是一組增強標籤或隨機詞彙，因為像 FLUX 和 Illustrious 這樣的現代引擎需要採取不同的處理方式。
在本文中，我們將分析 «黃金公式» 一系列提示語與專業技巧，讓 AI 能一眼就理解您的意圖。
本文將協助您：
我們開始吧！
針對 AI 影像提示的提示工程，意指為模型提供清晰的結構：主題、場景、姿勢、拍攝角度、風格、光線以及技術細節。
提示工程 這涉及編寫文字查詢，以期獲得最高品質且最準確的結果。在最新模型中，這是一種嚴格的邏輯結構，而非對詞彙進行雜亂無章的搜尋。
與其仰賴機率，不如分層構建你的查詢：你可以控制模型的注意力機制，並運用技術性擴充功能與 LoRA 模板。 什麼是 LoRA 模型？
就神經網路而言， 詞序至關重要: 查詢開頭的詞元具有最高的「權重」。也就是說，神經網路會更重視這些詞元，而單詞在左側的位置越靠前，其優先級就越高。
因此，一個有效的查詢其結構就像一個兩層蛋糕：
前 5 至 10 個標記會決定整體結構。若您在開頭指定臉部細節，而在結尾指定拍攝方案，神經網路可能會忽略比例。
⚙️ 技巧： 首先，構建「框架」：人物是誰、地點在哪裡、採取什麼姿勢，以及拍攝角度為何（特寫、全身）
👉 範例：
在雨中奔跑的年輕女子、未來的大都會、電影級的廣角...
建立好基礎後，再加入細節：材質、光線、紋理、穿著、氛圍、繪畫風格，
👉 範例：
...乳膠緊身衣、濕瀝青上的霓虹反射、複雜的紋身、超細膩的眼睛。.
讓我們來清楚瞭解其中的差異
score_9、score_8_up、score_7_up、 1girl, 廣闊的區域、海洋、海濱、地平線上的群山、細膩的夜空、拍打岸邊的浪濤、越南度假村、船隻、碼頭、沙灘傘、美麗的大自然與風景
讓我們來總結一下： 首先，主要元素：角色、外貌、場景、姿勢。最後，其他所有元素：風格、構圖、線稿、細節。
FLUX 模型採用了兩個「大腦」—— 文字編碼器 — 而理解兩者之間的差異對於品質而言至關重要：
因此，為了讓神經網路能同時理解劇情與細節，請將提示詞分為兩部分：
一名女孩在公園裡，於黃金時段的雨中開懷大笑 (I) + 銀色頭髮、藍色眼睛、濕漉漉的肌膚、連身洋裝、極致細膩的畫質、電影級的燈光效果 (II)
為何要這樣做： 若僅使用標籤，FLUX 可能會因物件間的複雜關係而產生混淆。若僅使用自然語言，某些具體的細微之處可能會被忽略。
💡 小提示： 為了保持重點清晰，請在兩種樣式中都複製該關鍵物件——包含標籤和描述。
PornWorks AI 中的不同檢查點「說」著不同的方言：
型號 | 主要特色 | 提示建議 |
小馬模型 | 計分 | 請從以下內容開始：score_9、score_8、rating_explicit。請勿使用「傑作」一詞。請使用 danbooru 標籤. |
《Anime Desire》，《Illustrious》 | 情境 | 描述這段關係：害羞的女孩被同事調侃，動漫風格，動態視角。請使用 更多短標籤 來自 該表格 並同時使用 danbooru 標籤. |
《Lux Nude People》，FLUX | 母語 | 請避免在提示中使用負面詞彙，改用正向的表述。例如，與其寫「無文字」，不如寫「背景乾淨，無標誌」。 |
LoRA（低秩適應） 這些是用於微調的微模型，能讓人工智慧在不改變主要基礎模型的情況下，模擬特定的風格或角色。
當基礎 AI 圖像提示語已經相當穩定時，LoRA 模板的效果最佳。請勿將 LoRA 作為彌補弱提示語的拐杖。
為了節省點數和時間，請勿修改整個請求。
使用分支：
這樣一來，您就能找到最佳平衡點，同時又不失成功的構圖。
提示語的藝術在於 PornWorks AI 這是在「骨架」的清晰規劃與細節的靈活性之間取得平衡。透過理解 CLIP 與 T5 之間的差異，並巧妙運用 LoRA，您將從隨機生成圖像邁向有意識的創作。
您的下一步： 試著運用「宏觀＋微觀」原則重新構建你最理想的提示詞，並仔細觀察其中的差異！
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