unprompted

GitHub
809 71 简单 1 次阅读 4天前语言模型开发框架Agent图像
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Unprompted 是一款专为 Stable Diffusion 工作流设计的强大模板语言工具,主要作为 Automatic1111 WebUI 的扩展插件使用,同时也支持 ComfyUI。它旨在解决传统提示词(Prompt)编写中逻辑单一、难以复用及缺乏动态变化的痛点,让用户能像搭积木一样轻松构建复杂的生成指令。

这款工具特别适合希望提升创作效率的 AI 绘画爱好者、设计师以及需要批量测试不同提示词组合的研究人员。即使没有编程背景,用户也能通过其独特的“短代码”(shortcodes)系统快速上手。这些代码采用自然语言风格,阅读直观,学习曲线平缓。

Unprompted 的核心亮点在于内置了 70 多种功能代码,不仅支持条件判断、文件导入和灵活通配符,还具备独家的高级功能,如自动文本遮罩(txt2mask)和身体替换(Bodysnatcher)。更值得一提的是,它集成了自然语言处理能力,可自动处理单词复数、同义词替换和动词变位,让提示词更加生动自然。此外,用户还能通过编程方式读写 WebUI 的各项参数,或将模板分类存储于文件夹中,实现高度定制化的自动化工作流。无论是想随机生成多样化角色,还是构建严谨的逻辑判断流程,Unprompted 都能提供简洁而强大的支持。

使用场景

一位独立游戏开发者需要为 RPG 项目批量生成数百张风格统一但细节各异的角色立绘,以丰富游戏内的 NPC 阵容。

没有 unprompted 时

  • 重复劳动繁重:每次生成新角色都需手动修改提示词中的发色、种族、服饰等关键词,效率极低且容易出错。
  • 逻辑控制缺失:无法在提示词中直接实现“如果是战士则手持武器,如果是法师则持有法杖”的条件判断,只能靠人工筛选生成结果。
  • 随机性难以掌控:使用原生通配符时,无法对特定特征(如稀有发色)设置出现概率,导致角色同质化严重或分布不均。
  • 维护成本高昂:随着角色类型增加,保存和管理成百上千个独立的提示词文本文件变得混乱不堪,难以复用通用设定。

使用 unprompted 后

  • 模板化高效生产:通过 [call] 调用预设模板,只需一行代码即可自动组合头发、肤色、姿态等特征,瞬间生成多样化角色。
  • 智能逻辑嵌入:利用 [if] 短代码在提示词内编写条件逻辑,根据职业标签自动匹配对应的装备和动作描述,精准控制生成内容。
  • 加权随机选择:借助 [choose] 块为不同特征设置权重,确保稀有属性按预期概率出现,既保证多样性又符合设计需求。
  • 结构化资源管理:将通用设定与变量分离,通过文件夹层级组织模板库,轻松实现“一套模板,千变万化”的批量工作流。

unprompted 将繁琐的手工提示词工程转化为可编程的逻辑流程,让创作者从机械重复中解放,专注于艺术构思本身。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明 (作为 Stable Diffusion WebUI 或 ComfyUI 的插件运行,取决于宿主环境)
GPU

未说明 (依赖宿主 Stable Diffusion WebUI 或 ComfyUI 的 GPU 配置)

内存

未说明

依赖
notes本工具主要作为 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 的扩展插件或 ComfyUI 节点运行,也可通过 pip 独立安装。安装后必须重启 WebUI 以下载 Python 依赖。功能依赖于宿主环境的配置,包含大量用于图像处理和自然语言处理的外部库(如 Insightface, CLIPseg 等),首次运行可能需要下载额外模型文件。
python未说明 (需与宿主 WebUI 环境一致,通常为 3.10+)
Python Shortcodes
Simple Eval
Casefy
CLIPseg
CLIP Surgery
NLTK
pattern
Insightface
Ghost
GPEN
unprompted hero image

快速开始

链接: 📣 公告 | 📘 手册 | ⏱ 更新日志 | 🎓 入门指南

👋 简介

Unprompted 是一种 强大的模板语言,也是 Stable Diffusion WebUI瑞士军刀

Unprompted 以 [短代码] 为核心构建,专为 自然语言的最大可读性 而设计。这使得它 易于学习和使用,即使是没有编程经验的人也能轻松上手。

现在也作为 ComfyUI 节点 提供。

📦 特性

  • 免费
  • 开箱即用包含 70 多个短代码 —— 包括 [if] 条件语句、强大的 [file] 文件导入、用于灵活通配符的 [choose] 块,以及提示爱好者可能需要的一切功能。
  • 可通过 自定义短代码 轻松扩展。
  • 拥有众多 Stable Diffusion 特性,例如 [txt2mask] 和 Bodysnatcher,这些功能仅在 Unprompted 中独有。
  • 能够根据个人喜好将 .txt 模板组织成 文件夹和子文件夹
  • 作为 现代语言,Unprompted 支持递归、嵌套短代码、高级逻辑运算符、自定义配置等,几乎涵盖了 21 世纪应有的所有优秀特性。
  • 您可以以编程方式 读取和写入 WebUI 暴露的任何 Stable Diffusion 变量,例如 negative_promptcfg_scale
  • 支持 自然语言处理功能,如自动复数形式、查找同义词,甚至动词变位。
  • 包含不断增长的示例列表,展示了高级功能,例如 自定义选择列表的权重对提示中随机部分应用强调
  • 全面且始终最新的文档。
  • 由一个真实的人类开发。

🔧 安装

我们提供三种安装方法:

如何直接安装...(点击展开)
  1. 打开 Automatic 的 WebUI 的 Extensions 选项卡。
  2. 进入 Install from URL 子选项卡。
  3. 将此仓库的 URL 粘贴到第一个字段中:https://github.com/ThereforeGames/unprompted
  4. 点击 Install
如何通过扩展索引安装...(点击展开)
  1. 打开 Automatic 的 WebUI 的 Extensions 选项卡。
  2. 进入 Available 子选项卡。
  3. 取消勾选“ads”过滤器,然后点击 Load from 按钮。
  4. 向下滚动找到 Unprompted,然后点击 Install 按钮。(或者使用 CTRL+F 更方便)
(新)如何通过 pip 单独安装...(点击展开)
  1. 在终端中运行 pip install unprompted@git+https://github.com/ThereforeGames/unprompted
  2. 有关在您自己的 Python 项目中实现 Unprompted 的详细信息,请参阅 unprompted_dry.py

无论采用哪种方法,请务必在安装后重启您的 WebUI。 这样 Unprompted 才能下载其 Python 依赖项。

📚 使用

首先,让我们通过尝试一个内置模板来验证安装是否成功。将以下内容添加到您的提示中:

[call common/examples/human/main]

这是一个简单的“人物生成器”,会自动选择诸如发色、种族和姿势等特征。

[call] 短代码会在 unprompted/templates 中查找指定的文本文件(因此在本例中为 unprompted/templates/common/examples/human/main.txt)。您无需输入文件扩展名。

示例输出:

image

🚀 下一步

现在您已经确认 Unprompted 已正确安装并运行,您可以选择以下两种方式之一:

  1. 访问 🎓 指南 页面,按照我们的教程创建您自己的模板。
  2. 浏览全面的 📘 手册,按照自己的节奏逐步探索。

🛒 高级模板

虽然 Unprompted 是 完全免费使用的,但我们仍提供 高级模板包,展示软件的一些更高级功能。

Beautiful Soul 模板

一款极具表现力的角色生成器,专为 A1111 WebUI 设计。拥有数千个通配符,并直接集成 ControlNet,这是我们迄今为止功能最强大的 Unprompted 模板。





DemonCrawl 头像生成器

使用这款定制的 Stable Diffusion 模型,以 DemonCrawl 风格生成像素艺术!该模型基于游戏中超过 50 张头像进行训练。即使您不是艺术家,也可以创作属于自己的角色肖像!





奇幻卡片模板

以奇幻卡片游戏的风格生成各种各样的生物和角色。非常适合英雄、动物、怪物,甚至是疯狂的混种生物。






注: 为了说明情况,我是一名独立开发者,与任何商业实体均无关联(除了我自己的有限责任公司),并且从未获得过该项目的资助。Unprompted 完全由我个人资金支持。您的慷慨有助于证明我为开发这款软件所投入的数百小时是值得的。❤️


🙏 致谢

我们谨向以下库的作者表示感谢,这些库被 Unprompted 使用:

  • Python Shortcodes 由 Darren Mulholland 编写
  • Simple Eval 由 @danthedeckie 开发
  • Casefy 由 @dmlls 维护
  • CLIPseg 由 uddecke、Timo 和 Ecker, Alexander 共同开发
  • CLIP Surgery 由 Yi Li、Hualiang Wang、Yiqun Duan 和 Xiaomeng Li 共同完成
  • NLTK 由 Bird, S., Klein, E., & Loper, E. 出版,O'Reilly Media, Inc. 发行
  • pattern 由 Tom De Smedt 和 Walter Daelemans 共同开发
  • Moby Thesaurus II 由 Grady Ward 编撰
  • Insightface 由 Jia Guo、Jiankang Deng、Xiang An、Jack Yu、Baris Gecer 共同维护
  • Ghost 由 A. Groshev、A. Maltseva、D. Chesakov、A. Kuznetsov 和 D. Dimitrov 共同开发
  • FaceFusion 由 Henry Ruhs 创建
  • GPEN 由 Tao Yang、Peiran Ren、Xuansong Xie 和 Lei Zhang 共同研发
  • IQA-Pytorch 由 Chaofeng Chen 和 Jiadi Mo 共同开发

🐛 发现了 bug?请提交一个问题。

💬 如需讨论或分享模板,请使用讨论区。

⭐ 喜欢我的工作吗?如果您愿意,可以为这个仓库点个“赞”,以提高它的可见度。

常见问题

相似工具推荐

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|今天
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

139k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.7k|★★☆☆☆|2天前
开发框架图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|今天
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频

ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。

77.1k|★★★☆☆|昨天
Agent图像开发框架