你「Stable diffusion WebUI 」进行AI绘画时，是不是发现人物角色的形象很难控制？即使你输入了“1girl”或“1boy”后，生成的内容依旧与你输入的提示词不同。今天作者将分享如何通过提示词稳定人物角色形象。让通过SDWebUI批量生图时，不再因此而烦恼。
在上一篇分享《Stable Diffusion 提示词高阶用法（一）》中，作者已经介绍了在Stable-diffusion中，不使用任何插件或模型，仅通过提示词（Prompt）的某些高阶写法进行单角色的画面控制技巧。而在本次分享中，作者将基于上一篇的内容，介绍一下如何通过提示词对人物角色进行控制，让你在进行故事性的图文创作时，对故事角色进行更好的控制。
A4000，SDWebUI原创
在Stable Diffusion 中，大家对于人物年龄控制的常用方式是输入以下内容：
女孩：1girl， 男孩：1boy， 婴儿：1baby， 成熟男性：1mature male， 成熟女性：1mature female
但在一些特殊场景中，以上的方式就很难生出你想要的人物年龄。这时候应该怎么办呢？作者将通过“注释”的方式介绍一下如何固定角色年龄（“注释”用法介绍请看：提示词高阶用法：注释）
作者首选通过设置角色年龄来进行区分：
A4000显卡，SDWebUI原创生成
1个10岁的女孩：1girl(10year old),
A4000显卡，SDWebUI原创生成
1个10岁的男孩：1boy(10year old),
在固定使用男孩或女孩后，不停的更换其年龄值，可以发现：
女孩：脸部特点在低于10岁或超过30岁时，并不会随着年龄的改变有明显变化；
男孩：脸部特点在低于10岁以及30~60时，并不会随着年龄的改变有明显变化；
因此女孩（1girl）& 男孩（1boy），适合用于青少年（18~35岁）的角色定位。
那如何进行3岁左右的幼童或者十二三岁的小孩子的描述呢？这里就要参考英文中对不同年龄段的人群的单词定义：
toddler：蹒跚学步的孩子，一般指1-3岁。
teenager：青少年对应13-19（即thirteen - nineteen），简称为teens。
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可以发现：
在使用toddler 和 teenager 后，分别得出了很形象的幼童和少年的人物形象；
在作者实验中发现，如果为添加年龄的描述和性别的描述，得出的画面会存在一定随机性；
因此最终作者得到的关于幼童和少年的提示词：
幼女：1toddler(1girl, 1year old) 幼童：1toddler(1boy, 1year old) 少女：1teenager(1girl, 13year old) 少年：1teenager(1boy, 13year old)
现在我们看看关于中年和老年，我们应该如何定义。
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对于中年人，这里作者使用了成年男性（mature male）和成年女性（mature female）来进行测试。
从上图可以看出：
40~60岁这个区间中，“mature male & mature female”表现远优于“boy & girl”；
在大于60岁后，“mature male”表现依旧很好，而“mature female”的表现就相差甚远；
因此对应老年人，作者使用了“elderly”这个词进行测试：
A4000显卡，SDWebUI原创生成
最终作者得到的关于中年和老年的提示词：
中年男性：1mature male(40year old) 中年女性：1mature female(40year old) 老爷爷：1elderly(female, 80year old) 老奶奶：1elderly(male, 80year old)
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关于身材控制，作者通过实践，总结了以上三种最常见的身材类型：
标准/纤细：slim body, 中年女性：muscular, 老爷爷：fat body, stomach,
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关于肤色控制，作者通过实践，总结了以上四种最常见的身材类型：
苍白肤色：pale skin, 白嫩肤色：white skin, 古铜肤色：tan skin, 南非肤色：black skin,
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人物发色这个部分，网络中已经有很多Up的分享中都提到了，这里作者基于二次元的人物场景再分享一些更详细的发色选择。
白色系
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棕色系
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黄色系
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橙色系
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粉红系
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紫色系
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蓝色系
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绿色系
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发色的分享暂时就到这里。再来说说发型，作者一共实践并整理了38种发型。本文将简单介绍几款常用发型。
女士发型
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常用的发型就介绍到这里，其他的发型可以在作者的“提示词生成器”中查看。
关于头发的分享暂时就到这里。再来说说服装，作者一共实践并整理了115种服装。本文将简单介绍几款常用服装。
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其他的服装类提示词，你可以在作者开发的提示词生成器中查看。
极虎漫剪 | 独家功能
关于人物描述的分享就简单分享到这里，人物描述中，还有表情、动作姿态、五官等细分描述词。关于这几类描述词，如果仅用单一词组，在 Stable-Diffusion中的识别并不是很友好，所以作者将另起一篇进行介绍，如何通过某些特定的单词组合进行特定场景的描述。
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