不同的AI工具提示词语法和权重有何不同，如何快速适配？

不同的AI工具，提示词的语法和权重确实不一样，这主要是因为它们的模型结构和训练数据有差异。把AI想象成一个学徒，有的学徒擅长听直接的命令，有的则需要你多举几个例子才明白。同样，不同的AI模型对指令的理解方式也不同。

为什么语法和权重会有不同？

这背后其实是技术问题。比如，文生图工具Midjourney和Stable Diffusion，它们都是基于扩散模型，但具体的模型架构、训练数据集和微调方法不一样。 Midjourney更倾向于生成有艺术感的图片，它的语法设计得更像是在给艺术家下指令，用简单的描述性短语效果就很好。 而Stable Diffusion给了用户更大的控制权，它的语法更技术化，允许你用括号和数字精确地控制每个词的影响力。

这就好比两个厨师，一个擅长根据“今晚想吃清淡点的鱼”这种模糊描述来创作，另一个则需要你明确告诉他“清蒸鲈鱼，少油，加一点姜丝”。两个厨师都能做出好菜，但你需要用不同的方式和他们沟通。

再说说大语言模型，比如GPT系列，它们处理的是语言任务，重点在于理解上下文和逻辑。它们的“提示词工程”更侧重于如何构建一个清晰的对话流程，比如通过提供示例（Few-shot prompting）或者引导模型一步步思考（Chain-of-Thought）来获得更好的答案。

主流AI工具的语法和权重实战

直接看例子最清楚。我们主要聊聊最常用的几个文生图工具，因为它们的语法差异最明显。

Midjourney：双冒号和参数

Midjourney的语法相对直观。它的核心是“多重提示”（Multi-Prompts），用双冒号 :: 来分隔不同的概念，让模型分开理解再融合。

• 基础语法：space:: ship 这段提示词告诉Midjourney，先单独想“太空”，再单独想“船”，然后把它们结合起来，结果可能是一艘在太空里航行的帆船，而不是直接生成一艘宇宙飞船。
• 权重：在双冒号后面加上数字可以调整权重。space::2 ship 意味着“太空”这个概念的重要性是“船”的两倍。 所有权重加起来必须是正数。
• 负面权重：你也可以用负数来排除不想要的元素，比如 fruit::-0.5 可以减少画面中水果的出现概率。 Midjourney还有一个更直接的参数 --no，比如 --no plants 就相当于 plants::-0.5 的权重。
• 词序也重要：在Midjourney里，写在前面的词通常影响力更大。

Stable Diffusion：括号和数字的精确控制

Stable Diffusion的权重控制非常灵活，但语法也更复杂。很多基于Stable Diffusion的工具，比如Automatic1111，都支持这种语法。

• 增加权重：用圆括号 () 包围关键词可以增加它的权重。每多加一层括号，权重就增加1.1倍。比如 (red dress) 的权重是1.1，((red dress)) 的权重是1.21。 你也可以直接指定数字，比如 (red dress:1.5) 就是把权重增加到1.5倍。
• 减少权重：用方括号 [] 可以减少权重。比如 [blue] 的权重是0.9。
• 混合概念：Stable Diffusion里有一个 AND 语法（必须大写），可以用来混合不同的概念，比如 a painting of a cat AND a dog，这能让模型更均衡地表现猫和狗两个主体。
• 分步生成：还有一个高级用法是 [from:to:when]，它允许你在生成过程的特定步骤切换提示词。比如 [a cat:a dog:0.5] 意味着在生成过程的前50%用“a cat”，后50%切换到“a dog”。这能创造出一些非常奇特的融合效果。

大语言模型：结构和引导是关键

对于像GPT这样的语言模型，虽然没有像图像模型那样明确的权重符号，但通过提示词的结构设计，同样可以控制输出。

• 提供角色和格式：在提问前，先给AI设定一个角色，比如“你是一位资深的市场分析师”，这能让它的回答更专业。同时，明确要求输出格式，如“请用表格形式列出优缺点”，能得到结构更清晰的答案。
• 分解任务：对于复杂问题，把它拆分成几个简单的步骤，让AI一步步回答。 这种方法叫“思维链”（Chain-of-Thought），能显著提高AI在逻辑推理任务上的准确性。
• 提供范例：如果你想让AI模仿某种风格或格式，直接给它一个例子（Few-shot prompting）。 比如，你想让它帮你写一封邮件，可以先给它一个你写好的范本，然后说“请用类似的风格写一封关于XX主题的邮件”。

如何快速适配一个新的AI工具？

当你接触一个新工具时，别急着 langsung 开始创作。花点时间做几个小测试，就能快速摸清它的脾气。

1. 先读官方文档：这是最直接的方法。官方文档通常会解释最基础的语法和特殊参数。比如Midjourney的官方文档就详细说明了 :: 和 --no 的用法。

2. 做权重对比测试：找一个简单的核心词，比如“apple”，然后测试不同权重的效果。

   • 在Midjourney里，你可以尝试 apple::1，apple::2，apple::-0.5，看看画面的变化。
   • 在Stable Diffusion里，你可以试试 apple，(apple)，((apple))，[apple]，(apple:1.5)，观察苹果在画面中的大小、清晰度和位置。

3. 测试概念分隔：用两个不相关的词来测试。

   • 比如输入“dragon, car”，看看AI是生成一条龙和一辆车，还是一辆龙形的汽车。
   • 然后试试工具特有的分隔语法，比如Midjourney的 dragon:: car，或者Stable Diffusion的 a dragon AND a car，观察两者结合的方式有什么不同。

4. 找社区和案例：很多AI工具都有活跃的社区，比如FlowGPT、WaytoAGI等网站上有很多用户分享的提示词。 你可以看看别人是怎么写的，特别是那些效果惊艳的图片，模仿他们的语法结构，能帮你快速上手。

5. 从简单开始，逐步迭代：不要一开始就写一个又长又复杂的提示词。先用最核心的几个词生成一个基础版本，然后逐步增加细节、调整权重，观察每一步的变化。 这种迭代的方法能让你更清楚地了解每个词和每个语法对最终结果的影响。

说到底，适配不同AI工具的过程，就像是学习一门新的方言。虽然底层逻辑都是沟通，但具体的词汇和语法有差别。多试、多看、多总结，很快你就能和任何一个AI“聊得来”了。