LibLib官方视频教程：2025 最新 AI 绘画系统教程（四）：正向提示词 3 大写作技巧全公开！ 巧用 Deepseek 秒变大神！_哔哩哔哩_bilibili

上个blog是在线WebUI的模型部署：借用LibLib对WebUI界面进行了简单的介绍

SD-webUI使用-CSDN博客

只要多上手摸摸就会发现其实变来变去的只有操作界面，核心思路不会变：

选择模型→撰写提示词→点击生成图片。

本篇进行提示词的说明。

目录

正面提示词

负面提示词

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建议用英文撰写提示词，如果模型说明可以用中文，那就用中文。最直接的方法是撰写中文提示词，用翻译软件翻译一下，有道翻译、百度翻译都可以。

正面提示词

想要的画面内容

模型不同提示词的撰写形式不同，

1.基础算法XL、基础算法1.5：单词/短语，需要画面质量关键词：best quality（最好的质量）、masterpiece（杰作）、4K、8K、HD、clearness、absurdres（高清画质）

2.基础算法F.1：自然语言，

平台本身也附带了一些提示词可以直接使用。

负面提示词

不想要的画面内容

基础算法V1.5和基础算法XL系列的模型比较依赖负向提示词改变画面质量。

除了负向提示词，还可以通过添加Textal Inversion模型的方式提高模型生图质量。

Textal Inversion

Textal Inversion模型一种嵌入式模型（相当于一个加载了一个巨大的负向提示词压缩包，不再需要手动地写很多地提示词）

在LibLib中添加Textal Inversion模型。

官方同时推荐了其他三款模型

坏图修复bad-picturenegativeembeddingforChilloutMix-Textual Inversion-精选模型托管处-LiblibAI

badhandv4-AnimeIllustDiffusion-Textual Inversion-Euge_-LiblibAI

FastNegativeV2-Textual Inversion-诸葛司马斗郭嘉-LiblibAI

使用模型前一定到仔细查看模型所使用的基础算法，这是一个很好地习惯，就算不在平台山使用模型，本地部署时也需要仔细查看模型的所使用的底模，基于某一底模训练出来的模型对于其他类型的模型不起作用。

TI模型对于基础算法XL类的模型来说不是必须的，直接填一些简单的负向提示词就能得到很好地结果。如果作者有写负向提示词，直接使用作者提供的负向提示词就是一个较好的选择，如果没有，可以有选择地添加负向提示词。

提示词书写方法

1.基于公式积累自己的模版

可以参考lz目前搭建的一个较为基础的框架：

https://www.yuque.com/runsheep-t3vee/ga2yir/wkqksxdgtlgznig3?singleDoc# 《提示词撰写公式》

基础公式：人物+场景（实物）+环境/氛围（虚景）

进阶公式：光照+镜头

2.取他人之精华

拆解已有作品提供的提示词的写作模块， 对其进行更改，以达到实现自身设想场景想要求。

以下图的提示词为例进行拆解，注意提示词的先后顺序也会对画面产生影响。但此处我们只研究如何写提示词，还未涉及到相关提示词影响程度的说明。

简单翻译拆分了一下上图的提示词、打乱了部分提示词的顺序，但lz觉得这段提示词写得...,当然不一定要按照框架写。主要看注释部分就好，也就是//后的说明。

正向提示词

(ask(askzy):1.5),(NAI3:1.7),masterpiece（杰作）,official art（官方画风）,extremely detailed cg unity 8k wallpaper（极为精致的CG unity 8K壁纸，CG是“计算机图像”（Computer Graphics）的缩写）,highly detailed（高清）,absurdres（荒谬？这个应该是负面提示词？）,8k resolution（8K 分辨率）,masterpiece,official art,extremely detailed cg unity 8k wallpaper,highly detailed,absurdres,8k resolution（这一段lz不知道它为为什么要写两句，可能是cv多了？）,//画面质量描写，基础算法XL需要具备的画面质量关键词，

1girl（一个女孩）,solo（个人）/画面主体,bangs（因该是刘海的意思？）,blue eyes（蓝色的眼睛）,blue hair（蓝色的头发）/外貌特征,smile（微笑）/表情,dress（礼服、连衣裙）,wings（翅膀）,strapless（无吊带上装）,jewelry（珠宝）,breasts（胸脯）,earrings（耳环）,halo（天环）,hair intakes（很多头发的意思吧）,bare shoulders（裸露的肩膀）,head wings（耳羽）,strapless dress（漏肩礼服）,bow（应该是蝴蝶结的意思？）,staff（拐杖，应该是想表达麦克风？角色是一位歌手）,white dress（白色连衣裙）/服饰道具,look at viewer（看向镜头/观众）,hand on own chest（把手放在胸前）,/动作 //角色

robin（匹配提示词、模型触发词）,//必须要有的

outdoors（室外）,day（白天）,sunlight（阳光）,bright（明亮的）/室外场景,shadows（阴影）,highres（拼写错误的单词？）,blue sky（蓝天）,clouds（白云）,lawn（草坪）,grass（草）,water（水）,stairs（楼梯）/场景细节//场景/环境

robin,blush,cowboy shot（牛仔镜头，牛仔镜头（Cowboy Shot）是一种特殊的中景镜头，通常从角色的大腿中部开始拍摄，常见于西部片中，目的是将角色的枪套或手枪框入画面中。）,smile,//镜头

负向提示词 

ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2), //一般来说模型作者会给定，基本上那个不用动。

3.借助AI撰写

以下以deepseek作为演示工具生成

3.1告诉d老师场景需求

需要清楚地知道自己想要什么，才能让AI在此基础上展开创意。

lz这里想生成该角色的一张海报。 

d老师很快就给出了5个场景

 3.2基于公式使场景具体化

视觉元素的具象化呈现，能够明显感觉到d老师被下毒了，问第一遍的时候他会捏造一些相机焦距之类的参数，如果出现这种状况，打断他的过分想象，增加“只需要具体描述场景中有哪些物品，人物大致动作即可”这类语言。

 

3.3挑选合适的创意 

虽然可以直接让d老师写提示词，但是效果较为一般，且目前提供的文字信息过大，我们用不了这么多信息，可以在这一步对文字信息进行精简。

角色：

画面主体：1 girl,

外貌特征：淡紫色头发、长卷头发，葱翠色的眼睛、

表情：smile，

服装道具：灰白紫抹胸裙，荷叶边，线谱图案，芒星配饰，耳羽，天环，麦克风

肢体动作：一只手拉麦克风，另一只手向斜上方张开，看向观众，站立，

场景：纸，灯荧光棒光光点。

环境：观众剪影。

光线：灯光，干冰烟雾，丁达尔效应、轮廓光晕、

镜头：仰拍，广角

以上提示词翻译

(ask(askzy):1.5),(NAI3:1.7),masterpiece,official art,extremely detailed cg unity 8k wallpaper,highly detailed,absurdres,8k resolution,1 girl,solo,light purple hair,long curly hair,green eyes,smile,wings,strapless,earrings,halo,bare shoulders,bangs,ear wings,microphone,a dress with alternating purple and white colors,jewelry,note,bow,look at viewer,hands open,standing,robin,night,starts,bright,light,lamp,papers,stairs,mist,focusing,robin

词组对于人物动作的控制表达确实比较困难。uu们可以多尝试。

同一个提示词有时会有不同的结果，所以如果第一次出土不满意的话，可以选择多“抽”几次。图2和3为同个提示词。

*注意看作者引用了哪些模型

通常来说LoRA模型都有一个底模，所以需要按照作者的说明搭配底模进行使用

*预设提示词填入 

其实还是能够一眼就看出是AI出图的。不过这些细节上的失误可以通过另一种技术解决——重绘。

提示词撰写基本框架（summary）

1人物（人物主体、表情动作、服饰道具）、2场景、3环境、4光照、5镜头

提示词部分lz后续会在上文中的语雀中进行完善，虽然目前有很多别人写好的关于提示词的总结，但是lz觉得还是要有一本自己建立的提示词框架，并不断地去摸索积累，哪种提示词才是最好的，甚至哪个提示词对那个模型来说是最好的。

请uu们相信，任何你投入时间精力甚至是金钱的事情的，都不会是无用的事情，人生很多事情就像垃圾袋，你永远不知道你当下掌握的技能会在将来的哪个时间段用上。——来点鸡汤8 

lz的很多blog都是边学边产出的模式，虽然产出是一些满是缺点的商品，但是也算是一个框架，先完成，再完美。

以上end