AI负面提示词的权重应该如何设置才能在不影响画面的情况下达到最佳效果？

咱们直接聊聊负面提示词（Negative Prompts）的权重问题。这东西说复杂也复杂，说简单也简单，关键是别把它想得太玄乎。它就是一个工具，用来告诉AI：“嘿，这个东西我不要，你给我拿远点。” 核心目的就是在不把画面搞砸的前提下，精准地去掉那些我们不想要的东西。

权重到底是什么？为什么要调？

首先得明白，权重就是影响力。在AI画图时，你写的每一个词，AI都会给予一定的关注度。负面提示词的作用就是降低某些概念的“关注度”，甚至让它变成负数，从而在画面中避免它们的出现。 默认情况下，你扔进负面提示框里的词，权重都是1。但这不意味着它们的影响力都一样，因为AI处理提示词的顺序也会影响结果，写在前面的词通常会比后面的更受重视。

那为什么要手动调整权重？因为AI不是人，它有时候会“用力过猛”或者“理解不到位”。比如，你想画一个干净的天空，在负面提示里加了“clouds”（云）。结果AI可能不仅去掉了云，还顺带把天空的纹理、光影细节也一并抹掉了，让天空看起来像一块平涂的色板，非常假。这时候，就需要通过调整“clouds”这个词的权重，告诉AI：“我只是不想要大片大片的云，不是让你把天空搞成一张白纸。”

怎么给负面提示词设置权重？

不同工具的语法稍有不同，但原理相通。以现在主流的Stable Diffusion为例，主要有两种方法：

1. 用括号和数字精确控制 (keyword:value)
   这是最常用、最精确的方法。 语法是 (关键词:权重数值)。默认权重是1。如果你想让某个负面提示词的影响力更强，就把数值调高，比如1.1、1.2。如果想减弱它的影响，就把数值调低，比如0.8、0.9。

   • 举个例子：你画人像，不想要“blurry”（模糊）的效果。但如果直接把“blurry”放进负面提示，AI可能会过度锐化，让皮肤失去质感。这时候可以试着用 (blurry:0.7)，稍微降低一点点它“反模糊”的力度，让画面在清晰和自然之间找个平衡。

   • 再举个例子：画手的时候，AI经常画出多余的手指。你可以在负面提示里加入 (extra fingers:1.4)。 这里的1.4就是把“别画多余手指”这个指令的强度提高了40%。这样AI会更卖力地去避免这个问题。

2. 用圆括号 () 和方括号 [] 粗略调整
   在某些用户界面（比如AUTOMATIC1111的早期版本）中，用圆括号 () 包围一个词会增强它的权重（大约增加1.1倍），而用方括号 [] 会减弱权重。 多层括号可以叠加效果，比如 ((extra fingers)) 的权重就比 (extra fingers) 更高。

   这种方法的好处是打字快，但缺点是不够精确。现在大家更习惯用带数字的精确控制方法，因为它更直观，可控性也更强。

设置权重的实际操作步骤和经验

理论说完了，我们聊点实际的。权重不是一个有标准答案的数学题，它更像炒菜时放盐，得自己边试边尝。

第一步：从低权重开始，小步慢跑

别一上来就给某个词干到1.5甚至更高的权重。 这么做风险很大，很容易导致画面崩坏，出现各种奇怪的噪点、伪影或者颜色失真。我的习惯是，如果发现一个负面词影响太大，我会先把它降到1以下，比如 (keyword:0.8)，看看情况。如果问题依然存在，但减轻了，那就说明方向是对的，可以再微调，比如到0.85。

反过来，如果一个负面词没起作用，比如画面里还是有不想要的东西，我会从1.1开始，小幅度增加，比如1.1、1.2、1.25这样慢慢试。一次只调整一个词的权重，这样你才能清楚地知道是哪个词在起作用。

第二步：观察画面的“副作用”

权重调整最需要关注的就是副作用。一个负面权重的提升，可能会以你意想不到的方式影响画面的其他部分。比如，你在画一个森林场景时，为了去掉地面上杂乱的“leaves”（叶子），把它的负面权重加得很高。结果，AI可能不仅去掉了地上的落叶，还把树上的叶子也理解成了“不该出现的东西”，导致树木变得光秃秃的。

这就是负面权重过高的典型问题：它会“污染”到和它概念相关的正面提示词。AI的理解是基于数据关联的，它认为“叶子”这个概念和“树”紧密相关，当你强力排斥“叶子”时，它对“树”的描绘也可能受到影响。

第三-步：理解“权重稀释”现象

当你用的负面提示词太多时，每个词的实际影响力会被“稀释”。 这就像一个房间里有太多人说话，每个人的声音都变得不那么清晰。如果你有十几个负面词，即使它们的权重都是1，它们的效果也会互相削弱。

这时候，如果你想让其中某几个词真正起作用，就需要手动给它们加权。例如，在一大堆通用的负面词（比如 bad quality, ugly, watermark）里，如果你最想解决的是手部画不好的问题，那就应该明确地给 (mutated hands:1.3), (extra fingers:1.3) 加上更高的权重，让AI知道这是你当前最关心的问题。

第四步：权重不是万能的，要和正面提示词配合

记住，负面提示词和权重只是辅助。 最重要的永远是你的正面提示词。如果你的正面提示词本身就很模糊或者有歧义，那么无论你怎么调负面权重，效果都不会好。

举个例子，你想画一个“没有人的空旷街道”，你在正面写了“street”，在负面写了 (people:1.5)。但AI生成的图片里还是偶尔会出现人影。为什么？因为在AI的训练数据里，“街道”这个词和“人”的关联性太强了。这时候，更好的做法是在正面提示词里就进行引导，比如写“empty street”或者“desolate street”，这样比单纯靠高权重的负面词效果好得多，也更不容易破坏画面。

总的来说，设置负面提示词的权重是一个需要耐心和不断实验的过程。 不要指望有什么一劳永逸的“黄金数值”。从低权重开始，小幅度调整，仔细观察画面的变化，并且始终记得要和你的正面提示词打好配合。这样，你才能在不牺牲画面质量的情况下，精准地实现你想要的效果。