Como funcionam os prompts do SDXL
- O SDXL lida com prompts mais longos e descritivos e com linguagem natural melhor que o SD 1.5: comece pelo sujeito, depois estilo e meio, e por fim o detalhe fino.
- Os reforços de qualidade ainda ajudam: um breve «masterpiece, best quality, highly detailed» no início, mais um prompt negativo sólido (worst quality, low quality, blurry).
- A ponderação de atenção é idêntica à do SD 1.5 — (golden hour:1.3) — mas mantenha valores moderados (0,8–1,3); o SDXL distorce mais cedo nos extremos.
- Muitos checkpoints do SDXL (Juggernaut, RealVis, DreamShaper) têm os seus próprios tokens preferidos: guarde-os uma vez como trechos e pare de reescrevê-los.
Exemplo de prompt para SDXL
masterpiece, best quality, a lone lighthouse on a rocky cliff at golden hour, dramatic storm clouds, (volumetric light:1.2), ultra-detailed, 35mm photograph
negativo: worst quality, low quality, blurry, oversaturated, deformed, extra fingers
Crie prompts de SDXL mais rápido com o Prompt Builder
- Blocos de qualidade e negativos ajustados ao SDXL num clique: insira-os, não os reescreva.
- Envolva qualquer token com pesos de atenção usando Ctrl/Cmd + ↑/↓, sem parênteses manuais.
- Arraste qualquer PNG do SDXL do Automatic1111 ou do ComfyUI para recuperar o seu prompt exato.
- Os filtros de modelo e LoRA mostram apenas os trechos relevantes para a sua configuração atual.
Perguntas frequentes
Qual é a melhor estrutura de prompt para o SDXL?▾
Primeiro o sujeito, depois o estilo e o meio, e por fim o detalhe fino com uma tag breve de qualidade. O SDXL recompensa a linguagem natural e descritiva mais do que o acúmulo de palavras-chave.
Ainda preciso de tags de qualidade no SDXL?▾
Ajudam, mas importam menos do que no SD 1.5. Um breve «masterpiece, best quality» junto a um prompt negativo limpo costuma bastar.
O SDXL usa a mesma sintaxe de ponderação?▾
Sim — (token:1.3) funciona. Mantenha valores moderados (cerca de 0,8–1,3); o SDXL distorce mais cedo que o SD 1.5 com pesos extremos.