Prompt S/R 是 Stable Diffusion WebUI 内置 X/Y/Z plot 脚本中的一个子功能，全称是 Prompt Search and Replace，也就是提示词搜索替换。它的核心作用是：保留一套固定的提示词模板，只对其中的某个关键词做批量替换，从而一次性生成多张不同变体的图片。对于需要反复调试提示词的玩家来说，这个功能可以省去大量手动修改和排队出图的时间，是做提示词对比实验的利器。
一、Prompt S/R 的工作原理与适用场景
Prompt S/R 的逻辑非常直观：它会把你填写的第一组内容当作搜索目标，在原始提示词中查找这个词，然后把后续的每一组内容依次替换上去。举个例子，假设你的提示词是 1girl, blonde hair, red dress, classroom，如果在 X type 中选择了 Prompt S/R，并在 Y values 中填写 blonde hair, black hair, silver hair, pink hair，那么脚本会生成四张图，分别对应四种发色，其余提示词完全不变。
需要注意一个细节：第一个值同时也是搜索的关键字。也就是说，第一张图其实用的是原始提示词本身（替换后内容不变），后面的值才是真正的变体。如果第一个值在提示词里根本不存在，替换就不会生效，出来的图全部一样，这是新手最常踩的坑之一。
这个功能的典型使用场景包括：测试不同发色、瞳色、服装材质对画面的影响；对比多种风格词（如 watercolor、oil painting、anime style）的实际效果；尝试不同镜头语言（close-up、full body、wide shot）的构图差异。本质上，任何"只改一个变量、控制其他条件不变"的对照实验，都适合用 Prompt S/R 来完成。
二、具体配置步骤详解
首先确认 WebUI 版本在 1.5 以上（A1111 版本基本都自带），在 txt2img 页面底部找到 Script 下拉框，选择 X/Y/Z plot。接着按以下步骤配置：
1. X type 选择 Prompt S/R 2. X values 填写：blonde hair, black hair, silver hair, pink hair （逗号分隔，第一个值为要搜索的原始词） 3. 保持 Y type 和 Z type 为 Nothing（不启用） 4. 点击 Generate 生成
如果需要同时测试两个变量，可以把 Y type 也设为 Prompt S/R，比如 X 轴测发色、Y 轴测服装，这样会生成一张网格图，行是发色变化、列是服装变化，一眼就能看出最优组合。三轴同理，但图片数量会呈乘积增长，建议控制总数量在可接受范围内。
填写 values 时还有几个实用技巧：逗号必须是英文逗号；如果替换词本身包含逗号（比如要替换成一整段描述），可以勾选使用换行分隔，或者改用中文书名号等占位方式手动处理；数值数量建议控制在 4 到 8 个之间，太多会让网格图变得难以阅读。
三、实战案例：服装风格批量替换测试
假设我们想测试同一角色穿不同风格服装的效果，原始提示词如下：
masterpiece, best quality, 1girl, red dress, standing, classroom, looking at viewer, detailed background
配置 X type 为 Prompt S/R，X values 填写：
red dress, blue school uniform, white wedding dress, kimono, business suit
点击生成后，会得到五张图，分别对应红色连衣裙、蓝色校服、白色婚纱、和服和西装。由于其他条件（场景、姿势、质量词、种子）全部一致，图片之间的差异可以完全归因于服装的变化，这正是控制变量法的价值所在。
进阶玩法是配合固定种子使用。先随机生成一张满意的图，记下 seed，然后在生成参数中勾选固定种子，再跑 Prompt S/R。这样出来的变体图在构图、表情、姿态上高度一致，只有被替换的部分不同，对比效果更加直观。此外还可以把它和 X type 中的 Var seed、Sampler 等组合，实现更复杂的实验矩阵。
四、常见问题与注意事项
第一，替换不生效。最常见原因是 X values 的第一个值与提示词中的实际写法不一致，包括多余的空格、大小写差异。搜索时是按文本匹配的，red dress 和 red dress（两个空格）是不同的字符串。解决办法是直接从提示词框里复制粘贴第一个值。
第二，负向提示词的处理。Prompt S/R 默认只作用于正向提示词。如果需要替换负向提示词中的词，需要使用 Negative Prompt 子类型（部分版本提供 Prompt S/R [N] 选项），或者在 values 中配合相应的前缀写法。
第三，显存与批量问题。每次替换都会生成一张完整图片，五组值加三轴组合可能一次跑几十张图，显存不足会直接报错。建议降低分辨率、关闭高精度模式，或者分批测试。生成完成的网格图会作为整体输出，同时每张单独的图也会出现在图库中，方便单独保存。
第四，与原生提示词矩阵的区别。早期版本有一个 Prompt matrix 脚本，通过竖线分隔提示词做组合排列，两者容易混淆。Prompt matrix 是组合拼接，Prompt S/R 是替换，后者语义更明确、可控性更强，日常对比测试优先推荐 Prompt S/R。
掌握这个功能后，提示词调试的效率会有明显提升，尤其是在摸索新模型特性、寻找最优风格词的时候，批量变体测试能帮你用最少的操作次数拿到最有说服力的对比结果。
SD WebUIPrompt S/R提示词替换修改时间：2026-09-01 23:56:29