dynamicprompts

用模板批量生成多样化提示词,告别手写重复

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 37 🐛 待处理 23 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 166
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,MIT 许可证

项目预览

dynamicprompts 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队adieyal
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,MIT 许可证
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 166
上线时间2023-01-03 00:00:00
代码更新2026-08-23
仓库体积21.0 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-17
浏览次数1

项目介绍

Dynamic Prompts 是一个面向文本生成图像模型(如 Stable Diffusion)的提示词模板语言与 Python 库。它解决的核心问题是:手动编写和微调提示词效率低、难以批量生成多样化变体。项目提供类似 Jinja 的模板语法,支持变量、条件、循环、随机选择、通配符文件、组合枚举等能力,让用户用一份模板自动产出成百上千条不同提示词。它既能作为独立 Python 包集成到脚本或 WebUI 插件中,也提供命令行工具,方便在批量出图、提示词工程实验和数据集构造时复用逻辑。相比简单字符串拼接,它把提示词从静态文本升级为可编程、可组合、可随机化的生成规则,显著减少重复劳动,并让提示词风格与内容控制更系统化。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-17 · 当前星标 ★ 166

核心亮点

  • 支持变量、条件、循环、随机选择与组合枚举,一份模板可批量产出大量变体提示词
  • 提供通配符文件机制,可把常用风格、角色、场景词库外置复用
  • 可作为 Python 库和命令行工具使用,便于集成到脚本或 WebUI 插件中

不足之处

  • 项目星标仅 164,社区规模较小,生态与插件适配相对有限
  • 模板语法需要额外学习成本,对只想简单写提示词的用户偏重

适用场景

  • 批量生成不同风格和构图的提示词用于 Stable Diffusion 出图
  • 构建提示词词库并随机组合,做提示词工程对比实验
  • 为图像数据集生成多样化文本描述或提示词模板

替代项目

sd-dynamic-prompts、prompt-parser

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