在过去的一段时间里，我主要采用了SD的XL与Pony模型进行图像生成。尽管在生成单人图像时，这些模型的表现尚可接受，但在处理多人场景时，它们往往会出现颜色混淆的问题，尽管偶尔也能生成完全正确的图像。为了提升SD模型在图像生成时的精确度，我尝试引入了ChatGPT这一自然语言处理工具。
ChatGPT以其卓越的自然语言理解能力和逻辑连贯性而著称。因此，我向ChatGPT提出了具体的图像生成需求，即绘制两个女孩在阳光明媚的草坪上躺着看书的场景。其中一个女孩拥有蓝色的大波浪发型和红色眼睛，而另一个则是金色双马尾，眼睛呈蓝色。
ChatGPT成功地绘制出了这两个特征鲜明的女孩，并满足了我的所有要求。起初，两个女孩都是趴着看书的姿势，但在我多次强调和更正后，它们最终变为了躺着看书的姿态。
然而，当我尝试将ChatGPT生成的描述转换为关键词，并使用SD模型进行图像生成时，结果仍然出现了严重的颜色污染问题。因此，我特地来此寻求如何更好地利用ChatGPT来引导SD模型进行图像生成的专业建议和方法。


以下这张为SD生成