如何在AI图片提示词中运用括号和数字来调整关键词的权重？

想让AI精准听懂你的想法，括号和数字是必须要掌握的工具。AI并不是真的能“理解”我们输入的文字，它只是把文字转换成它能懂的数据，然后根据这些数据去画图。我们输入的提示词，在AI眼里，就像一份菜谱，每个词都是一种配料。默认情况下，所有配料的比重都差不多。但是，如果你想让某道菜的某个味道更突出，比如“特别辣的麻婆豆腐”，你就需要告诉厨师，“多放辣椒！”。在AI绘画里，括号和数字就是我们用来喊话“多放点”或“少放点”的工具。

这套机制，我们称之为“权重调整”。简单来说，就是提高或降低某个关键词在AI绘画过程中的影响力。

Stable Diffusion及其衍生工具中的权重语法

大部分基于Stable Diffusion的模型，比如最常见的AUTOMATIC1111 web UI，都支持一套相似的语法规则。这套规则主要依赖圆括号 () 、方括号 [] 和数字。

第一步：用 (关键词:数字) 来精确控制

这是最直接、最精确的方法，也是我个人最推荐的方式。它的格式是 (关键词:数值)。

• 默认值是1：你不给任何关键词加权重，那它们的默认值就是1。
• 增加权重：想让哪个词更重要，就把数值设得大于1。比如 (red apple:1.5)，意思就是告诉AI，“我非常需要红色的苹果，它的重要性是普通描述的1.5倍”。数值越高，AI就会越努力地去表现这个元素。
• 降低权重：如果想减弱某个词的影响，就把数值设为小于1。比如，你想画一片森林，但又不希望它太吓人，可以写 (forest:1.2), (scary:0.5)。这样AI会重点画森林，但“吓人”的氛围感会减弱。

举个实际的例子。假设我的基础提示词是：“a girl holding a cat”（一个女孩抱着一只猫）。
* 不加权重：生成的图片里，女孩和猫的重要性差不多，构图可能比较均衡。
* 增强“猫”：我输入 “a girl holding a (cat:1.5)”。结果很可能是一只巨大、显眼、细节丰富的猫，甚至女孩的脸都可能被猫挡住一部分。AI会把计算资源更多地分配给“猫”。
* 减弱“女孩”：我输入 “(a girl:0.6) holding a cat”。这回，女孩在画面里可能变得不那么突出，甚至可能只是一个侧影或者变得更小，画面的焦点会更偏向猫。

一个经验法则是，权重值通常设置在0.5到2之间效果比较好。 太高或太低的数值容易让画面崩坏，比如一个权重为5的“眼睛”，可能会导致画面上除了眼睛什么都没有，或者出现畸形的、不成比例的眼睛。

第二步：用 () 和 [] 进行快速调整

如果你觉得每次都输入数字很麻烦，可以用括号来进行快速的、粗略的调整。

• 圆括号 () 增加权重：每给一个关键词套上一层圆括号，就相当于把它的权重乘以1.1。
  • a (girl) holding a cat ≈ (girl:1.1)
  • a ((girl)) holding a cat ≈ (girl:1.21)
  • a (((girl))) holding a cat ≈ (girl:1.331)

这种方式很方便，在你对某个元素只有“稍微重要一点”的需求时，直接加个括号就行了。比如你想要“阳光灿烂的沙滩”，可以写 (sunny) beach，来稍微强调一下阳光的感觉。

• 方括号 [] 降低权重：反过来，每给一个关键词套上一层方括号，就相当于把它的权重除以1.1（大约是乘以0.9）。
  • a [girl] holding a cat ≈ (girl:0.9)
  • a [[girl]] holding a cat ≈ (girl:0.81)

这个方法在你想保留某个概念，但又不希望它太抢眼时很有用。比如画一幅中世纪的街道，你想要有点雾气，但又不希望是大雾天，就可以用 [misty] street。

一个重要的细节：词语的顺序本身就有权重

除了使用符号，提示词的顺序也非常关键。AI在解析提示词时，通常会给予排在前面的词更高的初始权重。 简单说，就是越重要的词越往前放。
比如，“a beautiful princess in a dark castle”（一座黑暗城堡里的美丽公主），AI会首先抓住“美丽公主”这个核心主体。但如果你写成 “a dark castle with a beautiful princess inside”（一座黑暗城堡，里面有个美丽公主），那么画面的重心可能会更偏向于宏伟、阴森的城堡建筑，公主则会成为点缀。

所以，一个好的习惯是，先把最重要的核心主体、画风、构图放在前面，然后才是次要的物体、场景细节和修饰词。

Midjourney中的权重语法：双冒号 :: 的世界

Midjourney的权重语法和Stable Diffusion完全不同，它不使用括号，而是用双冒号 :: 来分隔和加权。

基本格式：关键词::数值

在Midjourney里，如果你想给不同的概念分配权重，需要先用 :: 把它们分开，然后在后面跟上数字。

• 默认权重是1：如果你只用 :: 分隔，不加数字，那么每个部分的权重默认都是1。比如 space:: ship，AI会分别思考“太空”和“船”，然后把它们融合，可能会画出在太空里航行的帆船。这和 space ship （一个词组，生成宇宙飞船）是完全不同的概念。
• 分配权重：space::2 ship 这个提示词告诉Midjourney，“太空”这个概念的重要性是“船”的两倍。 生成的图片里，太空的场景会更加宏大、突出，而船只可能会显得比较小。
• 相对权重才重要：Midjourney看的是各个权重之间的比例关系。space::2 ship::1 和 space::4 ship::2 生成的结果基本是一样的，因为“太空”对“船”的权重比都是2:1。

负权重：告诉AI不想要什么

Midjourney还支持负权重，这是一个非常有用的功能，用来排除不想要的元素。 比如，你想画一盘水果，但特别不想要香蕉，可以尝试 fruit::-0.5 banana。::-0.5 就是一个负权重，告诉AI“请尽量不要画香蕉”。

Midjourney里有一个更方便的指令 --no，它其实就是 ::-0.5 的快捷方式。 所以 fruit --no banana 和 fruit::1 banana::-0.5 的效果是类似的。

使用负权重时需要注意一点：所有权重值的总和必须是正数。 比如 car::-1 wheels::-1 这样的提示词是无效的，因为 (-1) + (-1) 是负数。

实践中的一些个人经验

• 从简单开始，逐步增加复杂度：不要一开始就写一个包含七八个加权词的超长提示词。先从核心主体开始，生成一张基础图片。然后，针对不满意的地方，用权重去微调。比如发现画面太暗了，就给 bright lighting 加一点权重；发现人物表情不对，就给 smiling 加一点权重。这是一个不断迭代、修正的过程。
• 权重不是万能的：有时候AI就是无法理解某些组合，即使你把权重加到很高。比如你让一个“（knight:2.0）”（骑士）去“（holding a modern smartphone:1.5）”（拿着现代智能手机），AI可能会因为“骑士”和“智能手机”在它的训练数据里很少一起出现，而画出奇怪的东西，比如一个拿着金属块的骑士。这时，单纯增加权重没用，可能需要换个说法，或者接受AI的局限性。
• 观察和实验：不同模型对权重的反应是不一样的。有些模型对1.2的权重就很敏感，有些可能要到1.5才看得到明显变化。最好的方法就是自己动手去试。用同一个随机种子（seed），只改变一个关键词的权重，生成几张图对比一下，你很快就能摸清你正在使用的模型的脾气。

总而言之，括号和数字是让你从一个“许愿者”变成一个“指挥者”的关键工具。它能帮你把模糊的想法变得具体，让AI绘画的结果更接近你的预期。掌握它，就等于掌握了和AI沟通的更高级语言。