ComfyUI提示词入门
ComfyUI 提示词入门
我们使用文生文和文生图时，都需要进行的一件事，就是做 Prompt 工程。
在人工智能（AI）领域中，“prompt” 是指向模型提供输入以引导其生成特定输出的文本或指令。它是与模型进行交互时用户提供的文本段落，用于描述用户想要从模型获取的信息、回答、文本等内容。Prompt 的目的是引导模型产生所需的回应，以便更好地控制生成的输出。
今天我们来学习如何写出完美高效的提示词。
1.提示词规则
由于 ComfyUI 所使用的模型数据集限制，文生图的时候需要按照一定的规则执行。
简要概括来说就是 英文书写，使用词组，调整权重 。
2.插件安装
ComfyUI 作为一款有前端的工具，当然会存在一些便于使用的插件了。
ComfyUI 的插件存放地址是 ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes ，可以在文件夹内放入插件文件夹进行使用，插件一般可以从网上例如 Github 下载。
以下是几个常用插件：
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对应用法和功能在各自仓库的 README 文件都可以找到，相信大家用了这么久的 Github 应该能自己找到吧，这里就不多说了。
3.提示词分类
确定我们要画什么之后，我们写提示词需要有一定的顺序，从整个画的构图、质量、光影、风格等开始，再介绍主体的形象，而这正是与提示词的分类有关。
如果对提示词进行一个比较粗略的分类的话，大概是这样：
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4.提示词权重
提示词很多，但同时给出很多类似的提示词，机器就会难以判断谁的优先级高、占比更大，可能会生成一些交融的内容，这需要我们手动调整提示词权重占比。
调整提示词占比有两种做法。
动态提示法
在 ComfyUI 中，可以使用英文符号 ( ) [ ] 来调整权重占比，前增后减。
可以理解为 (prompt) 把提示词权重增加到 1.1，[prompt] 把提示词权重降低到 0.9。然后 ((prompt)) 权重就是1.1*1.1=1.21。
然而实际上，这并不是一个准确的增比数值，只是可以这么理解，动态提示法增加权重就是叠的括号越多占比越大。
权重数值法
除了叠加括号数量，可以直接在括号内使用 (prompt:factor) 的方式来直接改动权重，比如：
(keyword:1.2) 就是让这一条 keyword 的权重变为 1*1.2=1.2
[keyword:1.2] 就是让这一条 keyword 的权重变为 1/1.2=0.83
5.主体分割
如果我们要画一个人在某个特定环境的画面，而且这个人的种种特点和环境的特点我们都想要定制，但又怕提示词融合到一起了，实现不了我们的画面，我们就可以进行主体分割。
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6.元素随机
如果我们想生成一个形象却又不知定那个特点好，可以用元素随机，让机器帮你随机做一个抉择。
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这样的一个提示词组写出来之后，机器会从三个 keyword 中任选其一画出图像。
7.元素融合
如果我们想生成混搭内容，比如混色，可以使用元素融合方法。
并集法
使用 AND 来让两个元素融合，就像创建两个元素的并集一样，注意要使用大写，例如：
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中括号法
使用中括号来让两个元素合并，注意小括号是随机，中括号是合并，例如：
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通过合理的图片融合，结合 ComfyUI 强大工作流的使用，就可以完成一些图生图的融合图片，例如下图使用 ControlNet 模型完成的狗狗图片绘制。
