Stable Diffusion提示词生成器 标签权重组合
Stable Diffusion提示词生成器：组合主体、风格、画质、光照和镜头标签，支持权重和负面提示词，一键复制，适合AI绘画创作。
更新于 2026-08-16
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功能特性
- 分类标签库：主题、风格、质量、光线、镜头、色调 6 类共 48 个精选 SD 标签，每个标签均带中文名称
- 权重语法：每个标签可设 0.8 / 1.0 / 1.2 / 1.5 权重，非默认权重自动输出为 (word:1.2) 语法，AUTOMATIC1111 与 ComfyUI 通用
- 负面提示词生成：内置默认黑名单（bad quality、worst quality、blurry、deformed、extra limbs 等），并支持自定义负面标签
- 随机排序：一键打乱标签顺序；SD 中标签越靠前模型注意力越强，顺序会影响效果
- 自定义标签：手动输入逗号分隔的标签，自动合并进正向提示词
- ComfyUI 兼容：输出为纯逗号分隔标签与标准权重语法，AUTOMATIC1111、ComfyUI 及 NovelAI 风格工具均可直接使用
- 中文界面：界面与标签名称全部本地化为中文；标签本身保持英文，因为 SD 生态以英文标签训练（界面有诚实说明）
- 分开复制或整体复制：可单独复制正向提示词、负面提示词，或一并复制，还能下载为文本文件
- 实时输出：切换标签与权重时提示词即时重建，未选择任何标签时显示空状态保护
- 首次加载后支持离线使用
使用方法
- 1在左侧面板挑选标签：展开任意分类（主题/风格/质量/光线/镜头/色调），点击想要的标签 chip，每个标签旁标注其英文 SD 标签。
- 2调整权重：为每个已选标签选择 0.8 减弱或 1.2 / 1.5 增强；权重 1.0 时标签保持原样不加任何语法。
- 3在自定义标签框中输入自己的标签，逗号分隔，它们会按输入顺序追加到正向提示词末尾。
- 4可选：在负面提示词输入框中添加自定义负面标签（逗号分隔）；默认黑名单始终包含在内。
- 5点击随机排序打乱标签顺序；SD 中标签位置会影响模型对其的关注程度。
- 6复制正向提示词，粘贴到 AUTOMATIC1111、ComfyUI 或其他 SD WebUI 的提示词输入框。
- 7把负面提示词粘贴到 SD 工具的负面提示词输入框，排除模糊、多余肢体等不想要的内容。
- 8使用复制全部或下载按钮，一键保存完整的正负提示词组合。
- 9生成写实人像：选择女孩 + 写实 + 人像镜头 + 影棚灯光 + 黄金时刻，把特写权重设为 1.2，再在自定义标签里补充如「red dress」等细节。
- 10制作动漫插画：选择男孩 + 动漫 + 杰作 + 柔和光线 + 鲜艳色彩，并把动漫风格权重设为 1.5 以强化风格锁定。
- 11搭建负面提示词黑名单：以内置默认项为基础，添加项目专属排除词（如「text, logo」），之后所有出图复用同一份负面提示词保持一致性。
- 12重置会清空一切，包括已选标签、权重、自定义标签和自定义负面标签，方便从零开始新提示词。
常见问题
权重语法怎么用？
括号内的权重控制模型对该标签的关注程度：(word:1.2) 表示增强，(word:0.8) 表示减弱，不带括号的普通标签权重即默认的 1.0。AUTOMATIC1111 与 ComfyUI 都支持这一语法。本工具中为标签选择 0.8、1.2 或 1.5 时会自动加上括号，选择 1.0 则标签保持原样。
标签顺序真的重要吗？
重要，但影响比较微妙。Stable Diffusion 会把提示词当作一串 token 处理，越靠前的标签通常获得越强的注意力。把最重要的标签放在最前面通常能提升遵循度，这也是本工具提供随机排序按钮的原因。如果某个标签总是不生效，把它往前挪，或者提高它的权重。
为什么界面是中文、标签却是英文？
Stable Diffusion 模型的训练数据（Danbooru 标签、LAION 图像描述等）以英文标签为主，因此英文标签的效果明显比中文可靠。界面和标签名称已完全本地化为中文，但标签本身按生态惯例保持英文，这是 SD 生态中诚实的选择。
和 Midjourney 提示词生成器有什么区别？
两个工具面向不同引擎、语法完全不同。Midjourney 使用 --ar 16:9、--v 6、--style raw 这类参数，附加在自然语言描述之后；Stable Diffusion 使用逗号分隔的英文标签、可选的 (word:1.2) 权重，以及独立的负面提示词。本工具生成的是 AUTOMATIC1111 与 ComfyUI 期望的标签+权重格式。
负面提示词有什么用？
负面提示词列出你不想要的内容，模型在生成时会主动回避这些概念。内置黑名单覆盖了常见问题：bad quality、worst quality、blurry、deformed、extra limbs、水印等。你还可以追加自己的排除词（例如「text」或「logo」），并在多次出图中复用同一份负面提示词以保持一致性。
支持 ComfyUI 吗？
支持。输出是纯逗号分隔的标签加标准权重语法，正是 ComfyUI 的 CLIP 文本编码器能直接理解的形式：把正向提示词接到 CLIP Text Encode 节点，把负面提示词接到同一节点的负面输入即可。
中文界面里能直接用中文标签吗？
技术上可以（模型会处理任何输入文本），但效果通常不如英文标签。因为训练数据几乎全部是英文标注，模型对中文标签的理解精度更低。本工具刻意保持标签为英文以保证出图质量，同时把界面与标签名称翻译成中文，方便你理解与选择。
为什么有些标签似乎不起作用？
可能有几个原因：标签不在模型词表内、权重太低，或者标签排在很长的提示词末尾导致注意力被稀释。可以试试把它移到最前面、把权重提到 1.2 或 1.5，或删减无关标签让模型集中注意力。对 SD 而言，标签更精简通常意味着遵循度更高。
权重应该用多少？
建议先用默认 1.0 的普通标签，出问题再调整：1.2 用于模型总忽略的标签，1.5 用于最关键的元素（比如画风），0.8 用于弱化过于抢镜的标签。超过 1.5 的权重容易产生伪影，因此本工具把上限设为 1.5。
能根据图片生成提示词吗？
不能。本工具从标签库组合提示词，不分析图片。想给已有图片配上标签，用 AUTOMATIC1111 的 Interrogate 功能（CLIP 或 DeepDanbooru 模式）或专门的 CLIP interrogator，把得到的标签粘回本工具调整权重、补上负面提示词即可。
有 Chrome 插件版本吗？
没有，也不需要：本工具是纯网页，加载后在浏览器本地运行、断网也能用，收藏到书签即可像插件一样一键打开，无需安装任何东西。AUTOMATIC1111 里有直接往界面加标签的插件，但本工具的输出可以粘贴进任意 WebUI。
生成的结果能在其他 AI 绘图工具里用吗？
标签+权重格式适用于 AUTOMATIC1111、ComfyUI 以及大多数 Stable Diffusion WebUI。其他语法不同的工具（Midjourney 参数、DALL-E 自然语言）可以接受这段文本，但会以不同方式解释它；对这类工具，使用自然语言描述通常效果更好。
为什么用同一个提示词生成出来的图片每次都不一样？
Stable Diffusion 提示词生成器只负责写提示词。图片由 Stable Diffusion 模型生成，采样器默认从随机噪声开始，除非你固定种子。同样的提示词 + 不同种子（或不同的采样器、CFG、模型）就会得到不同的图。要复现完全一样的图，请把 WebUI 里的提示词连同种子、采样器、CFG 比例和模型名一起复制。如果某个标签似乎不起作用，检查负面提示词，以及该词是否在模型词表里。