Stable Diffusion模型融合需通过提示词结构与加载策略协同实现：一、用“|”混合同层级语义要素；二、用大写“AND”并存多元素；三、用“[A:B:C]”渐变控制阶段融合；四、正反向提示词协同抑制畸变；五、借助插件批量生成比对变体。
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如果您在使用 Stable Diffusion 时希望融合多个模型的特性以获得更丰富、更可控的生成效果，则需通过提示词结构与模型加载策略协同实现。以下是实现模型融合提示词编写的多种具体方法：
一、使用竖杠“|”实现语义要素混合
竖杠语法允许在同一语义位置交替采样不同提示词，使模型在生成过程中动态融合对应特征，适用于风格、服饰、发色等可切换属性的混合表达。
1、在需混合的关键词之间插入英文竖杠“|”，两侧不加空格；
2、确保被混合项属于同一语义层级，例如颜色、材质或风格类词汇；
3、示例写法：(blue eyes | green eyes), (cyberpunk | steampunk outfit), [cat | fox | raccoon]；
4、注意避免跨类别混用，如“1girl | sunset”会导致语义冲突与解析失效；
5、混合结果受采样步数和CFG Scale影响，建议将CFG值设为7–12以增强区分度。
二、采用大写“AND”实现多元素并存
“AND”语法强制模型在同一画面中同时呈现多个指定元素，并保持各自权重均衡，适合构建复合主体或叠加视觉层。
1、将需共存的提示词用方括号包裹，中间以大写“AND”连接；
2、每个子项后可单独附加权重，如“(cat:1.2 AND dog:1.2 AND rabbit:1.3)”；
3、必须使用英文半角空格分隔“AND”前后内容，且“AND”字母全部大写；
4、避免嵌套过深，单条“AND”结构内建议不超过4个元素；
5、该方式对模型分辨率敏感，推荐在768×768及以上尺寸下使用。
三、结合渐变语法“[from:to:when]”控制生成阶段融合
渐变语法使模型在扩散过程的不同迭代阶段逐步替换或叠加提示词，实现时间维度上的特征过渡，适用于风格迁移或元素演化类需求。
1、使用格式为“[A:B:C]”，其中A为起始词、B为终止词、C为切换临界点（0–1间小数）；
2、将该结构直接嵌入主提示词序列，如“[realistic:anime:0.4] portrait”；
使用 `gh` CLI 与 GitHub 交互。通过`gh issue`、`gh pr`、`gh run` 和 `gh api` 管理 issue、PR、CI 运行以及高级查询。
3、支持双参数简写形式“[A:C]”表示从无到有，“[A::C]”表示从有到无；
4、多个渐变结构可共存，但需避免同一语义位置重复定义；
5、当C值小于0.3时，前段生成易出现模糊或未收敛现象，建议配合高步数（30+）使用。
四、正向提示词与反向提示词协同调控融合边界
通过精细化设计正向与反向提示词组合，可抑制模型融合过程中产生的畸变、粘连或语义坍缩，提升混合结果的结构稳定性。
1、在正向提示词中明确写出融合目标，如“(portrait of a woman AND robot torso)”；
2、在反向提示词中添加针对性排除项，如“deformed limbs, fused anatomy, extra limbs, disfigured face”；
3、对易出错部位单独降权，例如“[mutated hands], [blended edges]”；
4、加入通用质量约束：“lowres, worst quality, jpeg artifacts, signature, watermark”；
5、反向提示词中不得出现与正向提示直接矛盾的词，如正向含“photorealistic”，反向不可写“cartoon”。
五、利用插件辅助实现多模型提示词映射
部分WebUI插件（如Dynamic Prompts、Prompt Matrix）支持批量生成与比对融合提示词变体，降低手动试错成本，适用于需要高频调参的混合场景。
1、安装插件后，在提示词输入框启用“Prompt Matrix”模式；
2、将基础提示词按模块拆分，例如“主体：1girl, 风格：oil painting | digital art, 光照：studio lighting | rim lighting”；
3、插件自动枚举所有组合并生成网格图，每张图对应一组完整提示词；
4、观察各组合输出质量，筛选出最优融合路径；
5、插件生成的提示词需手动复制至主输入框，不可依赖插件实时渲染作为最终输出依据。
