当AI图像创作者还在为“提示词表述模糊导致生成偏差、风格化效果难把控、参数设置无方向”而困扰时，OpenArt平台推出的《Stable Diffusion Prompt Book》（以下简称“Prompt Book”），以“免费开源、体系化指导、案例化教学”三大核心优势，成为Stable Diffusion用户的“创作说明书”。作为由Mohamad Diab（PublicPrompts）等多位行业专家编写的开源手册，Prompt Book从基础语法到进阶技巧，从风格词库到参数建议，构建起“理论-案例-实践”的完整知识体系，让零基础用户也能在1小时内掌握“生成专业级图像”的提示词逻辑，彻底降低AI图像创作的专业门槛。
Prompt Book 区别于普通社区教程的关键，在于其 “结构化、可复用、可验证” 的方法论定位 —— 不仅是技巧集合，更是经过实践验证的 “提示词工程指南”，通过三大核心价值解决 AI 图像创作痛点：
OpenArt 以 “推动 AI 创作普惠” 为目标，将 Prompt Book 打造为完全免费的开源资源，打破技术壁垒：
- 无限制获取：任何人可通过 OpenArt 官网（https://openart.ai/promptbook）下载 PDF 版本，无需注册登录，支持离线阅读与打印，截至 2025 年仍保持 2022 年 11 月 13 日更新的核心内容有效性；
- 开源协作迭代：手册内容基于社区反馈持续优化，开发者可通过 GitHub 等平台参与补充新风格词、新案例，形成 “创作者 – 专家” 的良性循环，例如后续社区新增的 “AI 生成艺术版权提示” 章节，即源于用户实践反馈；
- 多语言适配：除英文原版外，社区自发翻译为中文、日语、西班牙语等 8 种语言，中国用户可通过 OpenArt 中文社区获取本地化版本，消除语言障碍。
Prompt Book 最核心的价值在于构建了 “标准化提示词框架”，将模糊需求转化为精准指令：
- 四要素提示结构：明确提示词需包含 “主体（Subject）、风格（Style）、细节（Details）、参数（Parameters）” 四大核心要素，例如生成 “赛博朋克风格的未来城市” 提示词，需拆解为：
- 主体：“未来城市，高楼林立，空中交通”；
- 风格：“赛博朋克，霓虹灯光，雨天湿润地面”；
- 细节：“8K 分辨率，电影级光影，细节纹理清晰”；
- 参数：“CFG scale 8，采样步数 20，种子值 123456”；
- 权重控制语法：详细讲解 “()”（提升权重 1.1 倍）、“[]”（降低权重 0.9 倍）、“(关键词：权重值)”（自定义权重，如 “(霓虹灯光：1.5)”）的使用场景，例如通过 “(赛博朋克风格：1.2)” 强化风格特征，避免生成偏离主题的图像；
- 负面提示词指南：专门章节讲解如何通过负面提示排除不想要的元素（如 “low quality, blurry, ugly, extra limbs”），例如生成人物图像时，添加 “extra fingers, missing fingers” 可避免肢体畸形问题，生成质量提升 40%。
Prompt Book 摒弃 “纯文字说教”，通过 “同一主题 + 不同提示” 的对比案例，直观展示语言细节对生成效果的影响：
- 单变量对比实验：针对同一主题（如 “猫咪”），仅改变提示词中的 “风格词”（如 “水墨风格” vs “写实风格”）或 “细节描述”（如 “毛发清晰” vs “模糊毛发”），展示生成图像的差异，帮助用户理解 “关键词优先级”；
- 错误提示修正：收录 “反面案例”（如 “模糊提示：‘好看的风景’”）与 “优化提示”（如 “精准提示：‘阿尔卑斯山脉，日出，油画风格，8K，细节纹理，金色阳光’”），标注修正逻辑（如补充 “场景 + 风格 + 分辨率”）；
- 风格化效果拆解：对 “赛博朋克”“蒸汽波”“水墨风” 等热门风格，拆解为 “核心元素 + 色彩方案 + 光影特征”，例如 “赛博朋克” 需包含 “霓虹色（粉色 / 蓝色）、全息投影、破败与科技融合的建筑、雨天反光地面”，用户只需按要素组合提示词，即可稳定生成目标风格。
Prompt Book 的内容设计紧扣 “从入门到精通” 的学习路径，每个模块均经官方手册与实测案例交叉验证，准确性 100%：
该模块为零基础用户提供 “入门钥匙”，聚焦 “让 Stable Diffusion‘看懂’需求”：
该模块是 Prompt Book 的 “创意宝库”，收录 20 + 热门风格的核心关键词，每个风格均包含 “定义 + 核心元素 + 示例提示”：
- 经典艺术风格：
- 水墨风格：核心元素 “黑白灰为主，笔触纹理，留白，中国风建筑 / 人物”，示例提示：“水墨风格的山水画卷，远山近水，渔船，笔触清晰，留白构图，–ar 2:1”；
- 油画风格：核心元素 “厚重色彩，笔触肌理，光影对比强烈”，示例提示：“梵高风格的向日葵花田，厚重油彩，金色阳光，笔触明显，8K，–ar 1:1”；
- 现代流行风格：
- 赛博朋克：核心元素 “霓虹灯光（粉 / 蓝 / 紫），全息投影，高楼广告牌，雨天反光地面，未来科技感”，示例提示：“赛博朋克东京街头，霓虹招牌，全息猫咪投影，雨天湿润路面，8K，电影级光影，–ar 16:9”；
- 蒸汽波：核心元素 “粉色 / 蓝色渐变，复古电脑元素，罗马柱，棕榈树，怀旧感”，示例提示：“蒸汽波风格的复古卧室，粉色墙壁，老式电视机，棕榈树装饰，渐变光影，–ar 4:3”；
- 特殊效果风格：
- 低多边形：核心元素 “几何色块，无渐变，简洁轮廓”，示例提示：“低多边形风格的狐狸，三角形色块拼接，橙色 / 白色为主，简洁背景，–ar 1:1”；
- 线稿风格：核心元素 “黑色线条，白色背景，细节轮廓，无填充色”，示例提示：“猫咪线稿，细节毛发轮廓，白色背景，清晰线条，–ar 3:4”。
该模块通过 “同一主题 + 不同提示” 的对比，让用户 “眼见为实” 地理解提示词细节的重要性：
- 案例 1：主体描述精度对比
- 模糊提示：“女孩”→生成结果：面部模糊、服饰不清晰；
- 精准提示：“20 岁女孩，棕色卷发，白色连衣裙，站在樱花树下，微笑，双手轻握”→生成结果：人物特征明确，场景细节完整；
- 结论：补充 “年龄、发型、服饰、动作、场景” 可大幅提升生成精度。
- 案例 2：风格词权重对比
- 普通提示：“赛博朋克城市，水墨风格”→生成结果：风格混杂，赛博朋克特征不明显；
- 权重优化提示：“(赛博朋克城市：1.2)，水墨风格”→生成结果：以赛博朋克为主，融合水墨笔触，风格更统一；
- 结论：通过权重符号可明确风格优先级，避免 “风格打架”。
- 案例 3：负面提示词效果对比
- 无负面提示：“人物肖像”→生成结果：存在 “模糊面部、多余手指” 问题；
- 加负面提示：“人物肖像，high quality，8K，–no low quality, blurry, extra fingers”→生成结果：面部清晰，肢体正常；
- 结论：负面提示词是 “排除错误” 的关键，可提升生成质量 30% 以上。
该模块针对 Stable Diffusion 核心参数，提供 “初学者友好” 的设置指南，避免参数盲目调整：
- 关键参数详解：
- 分辨率：建议零基础用户从 512×512 起步，设备性能允许时可提升至 768×768，避免直接使用 1024×1024 导致生成时间过长；
- CFG scale（提示词契合度）：取值范围 1-30，推荐 7-10—— 低于 7 则生成偏离提示，高于 10 则图像僵硬；
- 采样步数：推荐 20-30 步，20 步可平衡速度与质量，30 步适合追求细节的场景；
- 种子值（Seed）：-1 为随机生成，固定种子值可复现相同图像，修改种子值可生成同风格变体；
- 场景化参数模板：
- 快速生成（侧重效率）：512×512 分辨率，CFG scale 7，采样步数 20，种子值 – 1；
- 细节生成（侧重质量）：768×768 分辨率，CFG scale 9，采样步数 30，种子值固定；
- 风格化生成（侧重创意）：512×768 分辨率，CFG scale 8，采样步数 25，添加风格词权重调整。
该模块为有经验的创作者提供 “进阶钥匙”，覆盖复杂场景的提示词逻辑：
- 多主体协同提示：生成包含多个元素的图像时，需明确 “主体关系”，例如 “女孩坐在沙发上，旁边有一只猫，猫在玩毛线球，客厅场景，写实风格”，避免元素混乱；
- 动态效果提示：通过 “动作描述 + 动态模糊词” 生成动态感，例如 “奔跑的少年，风衣飘动，动态模糊，8K，赛博朋克城市背景”；
- 版权合规提示：新增社区补充的 “版权规避提示”，如 “not for commercial use，AI generated art，original character”，避免生成侵权内容；
- 跨平台适配：说明手册内容适配 Stable Diffusion 1.5/2.1、Automatic1111 WebUI、ComfyUI 等主流工具，提示词与参数可直接复用，无需调整格式。
Prompt Book 的学习与实践流程清晰，官方推荐路径与实际创作高度契合：
- 获取资源：访问 OpenArt 官网下载 PDF 版 Prompt Book，重点阅读 “模块一：基础语法”；
- 掌握核心框架：记住 “主体 + 风格 + 细节 + 参数” 四要素结构，理解 “()/[]” 权重符号的用法；
- 初步实践：在 Stable Diffusion WebUI 中输入简单提示词（如 “(cat:1.1), cyberpunk style, 8K”），观察生成效果，感受权重符号的影响。
- 选择风格：在 “模块二：风格化修饰词库” 中找到目标风格（如 “水墨风”），提取核心元素；
- 组合提示词：按 “四要素框架” 组合提示词，例如 “水墨风格的山峰，云雾缭绕，松树，笔触纹理，白色背景，–ar 2:1，CFG scale 8”；
- 生成测试：输入提示词并按手册建议设置参数，生成第一张风格化图像，记录效果偏差（如 “云雾不够明显”）。
- 查找相似案例：在 “模块三：案例对比分析” 中找到同风格案例，对比自身提示词的差异；
- 修正偏差：若生成的 “水墨山峰” 云雾不明显，参考案例补充 “(云雾：1.2), 轻盈质感”；
- 添加负面提示：针对 “模糊、多余元素” 问题，添加 “–no low quality, blurry, extra objects”，重新生成并对比效果。
- 优化参数：若图像细节不足，按手册建议将 “采样步数从 20 提升至 30”“分辨率从 512×512 提升至 768×768”；
- 固定种子值：找到满意的生成结果后，记录种子值，微调提示词（如 “添加飞鸟元素”），生成同风格变体；
- 批量生成：使用 WebUI 的 “批量生成” 功能，输入 3-5 组优化后的提示词，筛选最佳结果。
- 尝试复杂场景：学习 “模块五：进阶技巧”，生成多主体图像（如 “家庭聚餐场景，5 人围坐餐桌，写实风格”）；
- 探索新风格：结合社区新增的风格词（如 “AI 生成艺术风格”），扩展创作类型；
- 总结经验：记录 “有效提示词 + 参数组合”，形成个人风格模板，提升后续创作效率。
