Главная › Stable Diffusion
Stable Diffusion Prompts
Stable Diffusion is the most popular open-weight image model family (SDXL, SD 3.5), with a huge ecosystem of LoRA, ControlNet and ComfyUI/WebUI workflows. Every prompt here includes the full English prompt, a matching negative prompt and recommended parameters (steps/cfg/sampler) you can reproduce directly in WebUI or ComfyUI.
Product Флакон люксового парфюма, студийный кадр
Product Баночка крема с парящими лепестками
Product Кроссовок в брызгах, динамичный кадр
Product Люксовые часы, студийное макро
Product Беспроводные наушники, парящая концепция
Product Банка газировки в брызгах со льдом
Product Сыворотка для кожи с пипеткой
Product Кольцо с бриллиантом, ювелирное макро
Product Смартфон, парящий в дыму
Product Премиальная упаковка, студийная подача
Product Смарт-часы, главный студийный кадр
Product Смарт-часы, лайфстайл-макро деталь
Product Парящий кроссовок, главный студийный кадр
Product Кожаный кроссовок премиум, студийный кадр
Product Беспроводные наушники в кейсе, студия
Product Полноразмерные наушники, парящий кадр
Product Флакон парфюма в брызгах воды
Product Янтарный парфюм в брызгах на чёрном
Product Сыворотка с пипеткой, студийный кадр
Product Парящий флакон сыворотки в брызгах
Product Дизайнерские очки, главный студийный кадр
Product Солнцезащитные очки на зеркальной поверхности
Product Беззеркальная камера, главный студийный кадр
Product Винтажная камера, парящая подача
FAQ
Do negative prompts matter for Stable Diffusion?
Yes. SD models benefit greatly from negatives that exclude low quality, deformed hands and watermarks. Every prompt on this site ships with a ready-made negative prompt.
What steps and CFG should I use?
A good starting point: steps 25-35, cfg 5-8, DPM++ 2M Karras. Lower CFG looks more natural for photorealism; higher pushes style for illustration. Recommended values are listed on each prompt page.
Can SDXL and SD 3.5 share the same prompts?
As a starting point, yes. SD 3.5 understands natural language better while SDXL leans on tag-style keywords; run the same description on both and tweak by result.