更换Stable Diffusion基础模型需适配提示词：SD1.5宜用短关键词+括号加权；SDXL支持长句结构并需专用负向词；微调模型须遵循其官方模板并禁用风格冲突词；迁移后需固定参数对比验证。
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如果您在使用Stable Diffusion时更换了基础模型（如从SD 1.5切换到SDXL、Realistic Vision或DreamShaper），发现相同提示词生成效果差异显著，甚至完全失效，则很可能是由于不同模型对提示词结构、关键词权重、语义理解及训练数据分布存在根本性差异。以下是适配不同模型时调整提示词的具体方法：
一、识别模型类型与提示词规范
每类Stable Diffusion模型在训练阶段采用的文本编码器、分词策略和正则化方式不同，直接影响提示词解析逻辑。例如SD 1.5依赖CLIP ViT-L/14文本编码器，而SDXL使用双文本编码器（CLIP ViT-L/14 + OpenCLIP ViT-G/14），导致同一提示词被映射为不同向量空间。需先确认当前模型所属架构类别，再匹配对应提示词风格。
1、打开WebUI界面右上角“Settings”→“Stable Diffusion”选项卡。
2、查看“Checkpoint name”右侧显示的模型文件名，比对已知命名规律：sd15开头或无后缀多为SD 1.5系；sdxl或xl结尾者属SDXL架构；含rv、realistic、dream等字样通常为微调模型。
3、在Civitai模型页面查阅该模型的“Model Type”字段与“Prompt Examples”区段，确认推荐提示词格式。
二、SD 1.5系模型提示词适配要点
SD 1.5对提示词长度敏感，偏好短句式、高密度关键词堆叠，且对括号权重语法（如“(word:1.3)”）响应稳定。其CLIP编码器未针对长句优化，过长描述易引发语义稀释。
1、将复合描述拆解为独立关键词，用逗号分隔，避免嵌套从句。例如将“a girl wearing a red dress standing under cherry blossoms at sunset”改为masterpiece, best quality, 1girl, red dress, cherry blossoms, sunset background, soft lighting。
2、对核心元素施加显式权重：在关键名词前添加“( )”并标注数值，如“(red dress:1.4), (cherry blossoms:1.2)”。
3、禁用SDXL专属术语，如“photorealistic, ultra-detailed, 8k”等高频出现在SDXL示例中的词，在SD 1.5中可能触发非预期噪声或结构崩坏。
三、SDXL模型提示词重构策略
SDXL具备双文本编码器，能更好处理自然语言结构，支持更长、更接近人类表达的提示词。其正向提示词建议控制在150字符内，但可包含主谓宾结构与修饰关系，负向提示词亦需同步升级以匹配新语义空间。
1、采用主谓宾+修饰语结构重写提示词，例如：“A cinematic portrait of a cyberpunk woman with neon-blue hair, standing confidently in a rain-soaked Tokyo alley at night, photorealistic, f/1.4 depth of field”。
2、必须为SDXL配置专用负向提示词，不可复用SD 1.5版本。典型组合包括：“deformed, disfigured, poorly drawn face, mutation, mutated, extra limb, ugly, poorly drawn hands, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, malformed hands, blur, out of focus, long neck”。
3、启用WebUI中“SDXL Refiner”开关时，需将正向提示词拆分为两段：基础描述交由Base模型生成，细节强化交由Refiner追加，此时提示词应明确区分层级，如基础段含主体+场景，Refiner段仅含材质、光照、纹理等微观特征。
四、微调模型（如Realistic Vision、DreamShaper）提示词校准法
微调模型在SD 1.5或SDXL基座上注入特定风格先验，其提示词需兼顾基座语法与微调层偏好。若直接套用通用提示词，常出现风格漂移或特征压制现象。
1、优先采用该模型发布者提供的标准提示词模板。例如Realistic Vision v6.0官方推荐以“photorealistic, RAW photo, subject, medium shot, cinematic lighting”为固定前缀。
2、禁用与模型风格冲突的修饰词。如在Anime-based模型（如Anything V4.5）中混入“photorealistic, DSLR”将导致画风撕裂；在写实系模型中使用“anime, cel shading”会大幅削弱真实感输出。
3、通过ControlNet辅助锁定风格一致性：对微调模型启用“Reference-only”或“Revision”模块，输入风格参考图并勾选“Apply to prompt”，使提示词自动对齐模型内建风格向量。
五、跨模型提示词迁移验证流程
在完成提示词结构调整后，需通过可控对比实验验证迁移有效性，排除采样器、步数、CFG Scale等变量干扰，确保效果差异确由提示词适配引起。
1、固定所有非提示词参数：选择Euler a采样器、30步、CFG Scale=7，关闭Hires.fix与Tiling。
2、在同一张种子（seed）下，分别加载目标模型与原始模型，输入经适配后的提示词与原始提示词，生成四宫格图像。
3、观察图像中主体结构稳定性、纹理还原度、色彩倾向、构图逻辑四项指标是否同步提升，任一指标恶化即需回溯对应模型的提示词规则重新校准。
