上一篇我们讲了Midjourney的风格化、构图与光影控制。这一篇，我们切换到Stable Diffusion（SD）——一个完全不同的提示词体系。SD的提示词更"工程化"、更"可编程"，同时也更考验你对参数的理解。SD最核心的三个控制杠杆是：正向提示词（Positive Prompt）、负面提示词（Negative Prompt）和CFG Scale（提示词相关性）。这三者构成了SD提示词工程的"铁三角"——用好了，你可以精准锁定画面；用不好，要么画面崩坏，要么AI完全不听指挥。这篇教程我会从底层原理出发，把这三个维度彻底讲透，并给出大量可复用的模板和参数组合。一、SD提示词体系总览1.1 与Midjourney的本质区别在进入具体参数之前，必须先理解SD和MJ在提示词层面的底层差异：对比维度Stable DiffusionMidjourney提示词风格关键词标签（用逗号分隔），更像"打标签"自然语言短句，像"写一段话"权重控制括号 + 数值(word:1.5)word::2