不同的AI模型描述词在语法和关键词权重上有何差异？

跟不同的 AI 模型打交道，就像跟不同性格的人沟通一样，你不能用同样一套话术指望所有人都听懂。大型语言模型（比如我们常说的聊天机器人）和AI绘画工具，它们虽然都被叫做“AI”，但“大脑”构造和理解语言的方式完全不同。

先说大型语言模型，比如GPT系列。你可以把它想象成一个知识渊博但有点书呆子的朋友。你跟它说话，最好是用完整、有逻辑的句子。语法结构、标点符号，这些对它来说都很重要。 它能理解上下文，所以你可以通过多轮对话，一步步引导它给出你想要的结果。 比如，你不能直接扔给它几个词“报告，销售额，图表”，这样它会很困惑。你应该说清楚：“请根据我上个月的销售数据，生成一份总结报告，并用柱状图展示各类产品的销售额对比。”你看，任务、要求、输出格式都说清楚了，它才能做得又快又好。

我自己的经验是，给这类模型下指令时，加上角色扮演效果会好很多。比如开头加一句“你现在是一位资深的市场分析师”，它输出的内容就会更专业，口吻和格式也会更像那么回事。这种模型处理的是自然语言，所以你的指令越像人话，越清晰，结果就越好。

但是，AI绘画模型，比如 Midjourney 和 Stable Diffusion，就完全是另一回事了。你可以把它们看作是很有才华但有点“一根筋”的艺术家。它们对自然语言的语法没那么敏感，更关心的是你扔给它的“关键词”。 你可以不用写完整的句子，用逗号把一个个描述词隔开就行。

而且，这些“艺术家”脾气还不一样。同一个指令，给到 Midjourney 和 Stable Diffusion，出来的画风可能差很多。 这主要是因为它们的训练数据和算法有区别。

关键词的顺序很重要。
对大多数AI绘画工具来说，排在前面的词权重更高。 比如你想画“一个女孩和一只猫”，如果你写“a girl, a cat”，画面主体通常会是女孩。但如果你写成“a cat, a girl”，那猫就可能变得更大、更显眼。我试过把一些关键的风格词，比如“水墨画风”，放在描述的最前面，出来的效果确实比放在最后要明显得多。

想让AIget到重点？你得学会“加权”。
有时候，光靠调整顺序还不够，你希望某个元素特别突出，那就得用上它们的特殊“语法”了。这也是不同模型差异最大的地方。

拿 Stable Diffusion 来说，它用圆括号 () 来加强关键词的权重，用方括号 [] 来减弱。 一个 (word) 大概是把权重提高1.1倍，((word)) 就是1.1乘以1.1，也就是1.21倍。 相反，[word] 就是把权重降低。如果你想更精确地控制，可以用冒号加数字，比如 (word:1.5)，就是把这个词的权重直接拉到1.5倍。 这种方式非常直接，控制起来很精确。

举个例子，你想画一只“红色的苹果”，但AI画出来的红色不够鲜艳。你就可以把提示词改成 (red:1.4) apple，这样生成的苹果就会红得非常扎眼。

而 Midjourney 的语法又不一样。它用双冒号 :: 来给词语加权重。 比如 cat::2 就意味着猫的权重是2。这个数字越大，它在画面里的重要性就越高。Midjourney 的文档建议你用整数来设置权重，虽然小数也能用，但效果可能没那么稳定。

所以你看，同样是想强调“猫”，在 Stable Diffusion 里你可能要写 (cat:1.5)，而在 Midjourney 里你得写 cat::2。用错了语法，模型可能压根不理你，或者错误地理解你的意思。

负面提示词也是一种权重操作。
除了告诉AI要画什么，你还可以告诉它不要画什么。这就是负面提示词（Negative Prompt）。 比如，画人物的时候很容易出现手部变形的问题，我通常会在负面提示词里加上“deformed hands, extra fingers”（变形的手，多余的手指）。这其实也是一种权重调整，你把不想要的元素的权重降到了最低。在很多 Stable Diffusion 的操作界面里，都有一个专门的输入框给你写负面提示词。 Midjourney 则是用 --no 参数，比如 --no hands 就是告诉它别画手。

总结一下实践中的操作步骤吧：
1. 先搞清楚你在跟谁说话。 是语言模型还是绘画模型？如果是语言模型，就老老实实说人话，把前因后果、任务要求都讲清楚。
2. 如果是绘画模型，先定主体和风格。 把最核心的描述词放在最前面，比如“一只猫，赛博朋克风格”。
3. 逐步增加细节。 接着用逗号分隔，加上环境、光线、色彩等描述词，比如“一只猫，赛博朋克风格，坐在下雨的街道上，霓虹灯光”。
4. 需要强调或减弱时，使用特定语法。 如果发现猫不够突出，或者霓虹灯光太弱，就用对应模型的加权语法，比如在 Stable Diffusion 里用 (cyberpunk cat:1.3)，在 Midjourney 里用 cyberpunk cat::2。
5. 用负面提示词排除干扰。 如果画面里出现了不想要的东西，比如低画质、水印或者奇怪的肢体，就把这些词加到负面提示词里。

说到底，最好的学习方法就是自己动手去试。AI模型一直在更新，它们的“语法规则”也可能变化。多做实验，每次只改动一个变量，看看生成的结果有什么不同，这样你很快就能摸清每个模型的“脾气”。