SD web UI，全稱 Stable Diffusion web UI，是目前 AI 繪圖領域中廣泛使用的介面之一。雖然這篇文章不會涉及操作教學，但我們會專注於 AI 繪圖中的提示詞運用，主軸是如何讓 AI 生成之二次元角色以手遮住臉或眼睛的畫面。這類場景在二次元插畫與攝影作品中經常出現，無論是表現情感、製造神秘感，還是單純提升畫面的戲劇張力，都能帶來極佳的視覺效果。

在 AI 繪圖領域中，「角色雙手貼玻璃」的畫面常見於二次元插圖，能帶來一種突破次元壁的臨場感，而透過 Stable Diffusion web UI（簡稱 SD web UI），我們可以透過適當的提示詞（prompt）來實現這樣的畫面效果。本次的重點不在於如何安裝與使用 SD web UI，而是針對 AI 提詞的設計與應用，讓角色能夠呈現出雙手貼在玻璃上的動態感，並增強整體的畫面質感。

Stable Diffusion web UI（簡稱 SD web UI）是廣受歡迎的 AI 繪圖介面，透過強大的模型與靈活的提示詞（prompt）系統，讓使用者能輕鬆創作各種風格的圖像。本文將聚焦於如何運用提示詞打造一幅「二次元角色舔嘴自拍」的場景，而不是進行操作教學。關鍵在於正確組合動作、氛圍與細節相關的提示詞，透過這些指令引導 AI 呈現理想畫面。 首先，為了呈現出角色舔嘴的神態，

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是一款備受矚目的 AI 繪圖工具。本文不著重於如何操作這個工具，而是專注於如何撰寫出色的 AI 提詞，從而讓 AI 更精確地捕捉二次元角色像素藝術的獨特風格。通過合理的提示詞組合，創作者可以讓 AI 輸出充滿創意與細節的圖像，既符合原作的風格，又展現出獨特的像素美感。 在構建這類提詞時，選擇合適的關鍵詞至關重要。首先，

SD Web UI，全稱 Stable Diffusion Web UI，是一款強大的 AI 繪圖工具，可以根據文字提示詞來生成高度自訂化的圖片。在這篇文章中，不會介紹具體的操作方法，而是專注於 AI 提詞（Prompting），讓模型能夠更精準地繪製出符合預期的畫面。這次的主題是雨巷中的少女與貓，透過關鍵提示詞來確保畫面主體清晰，並輔以細節提示詞來增強氛圍，使 AI 生成的畫面更加細膩動人，

SD Web UI，全名 Stable Diffusion Web UI，是目前 AI 繪圖愛好者常用的工具，具備靈活的提示詞控制能力，可以讓 AI 繪製出符合特定風格與情境的畫面。本次的重點不是操作教學，而是解析如何運用提示詞來生成特定主題的圖像——讓二次元角色輕拉窗簾遮身，呈現若隱若現的美感。這邊我將提示詞分為兩大類：關鍵提示詞與輔助提示詞。關鍵提示詞是畫面構圖的核心，決定了角色的動作與場景，

SD Web UI 全稱 Stable Diffusion Web UI，是本次要使用的 AI 繪圖工具，不過本文沒有操作教學，而是著重在 AI 提詞。早晨是一個充滿可能性與柔和氛圍的時段，特別適合用來描繪二次元角色的日常瞬間。本篇將以「早晨半夢半醒」為主題，探索如何透過提示詞生成一個角色從被窩中甦醒的溫馨畫面。從睡眼惺忪的表情到晨光灑落的房間，每個元素都能被精心編織，讓畫面散發出慵懶又迷人的氣息。

SD Web UI 全稱 Stable Diffusion Web UI，是本次要使用的 AI 繪圖工具，不過本文沒有操作教學，而是著重在 AI 提詞。午後的陽光總帶著一種慵懶而溫暖的氣息，非常適合用來描繪二次元角色在放鬆時刻展現的自然魅力。本篇將以「敞開襯衫悠閒時光」為主題，探討如何透過提示詞生成一個角色倚靠沙發、襯衫微敞的性感畫面。從陽光灑落的柔和光影到角色不經意的姿態，每個細節都能被精心設計，

SD Web UI 全稱 Stable Diffusion Web UI，是本次要使用的 AI 繪圖工具，不過本文沒有操作教學，而是著重在 AI 提詞。月光下的窗台總能營造出一種寧靜而浪漫的氛圍，非常適合用來描繪二次元角色在夜晚小憩時的優雅身影。本篇將以「月下窗台小憩」為主題，探討如何透過提示詞生成一個角色坐在窗台上、沉浸在月色中的唯美畫面。從柔和的月光到角色的靜謐姿態，每個元素都能被精心編織，

SD Web UI 全稱 Stable Diffusion Web UI，是本次要使用的 AI 繪圖工具，不過本文沒有操作教學，而是著重在 AI 提詞。冰雪交織的夜晚總能勾勒出一種晶瑩剔透的浪漫氛圍，搭配燈光映照在冰面上的鏡面效果，更能增添畫面的夢幻與深邃。本篇將以「冰晶雪夜提燈」為主題，探討如何透過提示詞生成一個角色蹲在雪中提著燈籠、從上至下視角展現身影與燈光映於冰面的唯美畫面。

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要使用的工具，它是一款功能強大的圖片生成工具，基於 Stable Diffusion 模型，讓使用者可以輕鬆透過網頁介面生成高品質的圖片。然而，在使用過程中，有些朋友可能會發現它的「產生批次」（Batch count）功能有一個預設限制：上限為 100 張圖片。對於需要大量生成圖片的使用者來說，這可能會成為一道瓶頸。