AI正面提示词和负面提示词的权重应该如何分配？

我们来聊聊AI提示词权重这个事。这东西听起来玄乎，但说白了就是教你怎么跟AI讲重点。你想让画面里哪个东西更突出，哪个东西别出现，都靠它。这事没有标准答案，不存在一个“黄金比例”，完全取决于你想要什么，以及你用的那个AI模型是什么脾气。

一、权重的基础：默认就是1，顺序很重要

首先要明白，你不加任何特殊符号，每个词的默认权重就是1。 但这不代表它们在AI眼里就完全平等。AI读你的提示词，跟我们读书一样，前面的内容印象更深。所以，越是排在前面的词，天然的权重就越高。

举个例子，你想画“一个女孩在森林里”。
* 如果你写 a girl, in a forest，AI会先重点画“女孩”，然后再考虑“森林”这个背景。
* 如果你写 a forest, a girl in it，那出来的图可能就是一片宏大的森林，里面有个小小的女孩。

所以在你开始用复杂的权重符号之前，先试试调整词语的顺序。这通常是解决问题最简单、最直接的第一步。

二、正面提示词：什么时候加，怎么加？

当你发现调整顺序还是不够，AI没有准确理解你的核心要求时，就该给正面提示词加权重了。

什么时候加？
1. 核心主体不突出：你想要“一个戴着华丽王冠的女王”，结果王冠小得看不见。这时候就得给“华丽王冠”加权重。
2. 多种元素冲突时：比如你想画一个“木头茶壶”，AI可能会画一个木头旁边的茶壶。为了让它们融为一体，你需要调整权重，告诉AI哪个是主要材质，哪个是物体形态。

怎么加？
不同平台的语法不一样，但原理相通。

• 在Stable Diffusion里，最常用的是括号和数字。比如 (word:1.3) 就是把“word”这个词的权重提高到1.3倍。你也可以用多重括号，每加一层括号，权重就增加1.1倍，比如 ((word)) 就是1.21倍的权重。
• 在Midjourney里，语法是双冒号加数字，比如 word::3。

操作原则：小步快跑，别用力过猛。

权重不是越高越好。通常，把权重加到1.2到1.5之间就足够了。 如果你一下子加到2或者更高，图片很容易“崩坏”——色彩变得怪异，物体扭曲，出现各种不该有的细节。 这是因为你过分强调某个概念，AI会牺牲其他所有东西去满足这个点，导致整体失衡。

举个实际例子：
我的目标是画一个“手持发光圣剑的骑士”。
1. 第一版prompt：a knight holding a magic sword
* 结果：骑士很帅，但剑平平无奇，根本不发光。
2. 第二版，调整权重：a knight holding a (glowing holy sword:1.4)
* 结果：这次剑非常亮，成了画面的焦点，骑士本身也依然清晰。这个效果就对了。

三、负面提示词：与其说是“排除”，不如说是“稀释”

负面提示词（Negative Prompts）是用来告诉AI，我不想要画面里出现什么。 很多人把它当成一个“删除”按钮，但这个理解不准确。它更像是一种“稀释”或“引导”，让AI在生成图片时，尽量避开那些你不想要的特征。

什么时候用？
主要是为了解决AI的常见毛病。比如，画手的时候多出来一根手指、画面模糊、质量低、出现水印文字等等。 这时候，在负面提示词框里加上 extra fingers, blurry, low quality, watermark, text 就很有用。

负面提示词也要加权重吗？
当然可以，而且有时候很有必要。

当你发现某个不想要的东西反复出现，怎么都去不掉，就可以在负面提示词里给它加权重。语法和正面提示词一样。

举个例子：
我想画一张照片质感的人物肖像，但总感觉有点卡通感。
1. 第一版负面提示词：cartoon, anime, 3d
* 结果：好了一些，但还是有点“假”。
2. 第二版，给负面提示词加权重：(cartoon:1.3), (anime:1.3), 3d
* 结果：AI会更用力地避开卡通和日漫风格，画面会明显更接近真实照片。

但是，负面提示词也有陷阱。
别在正面和负面里提相互矛盾的东西。比如你正面要求画“森林”，反面又写上“不要树”，AI就懵了，结果可能是一片狼藉。 同样，负面权重加太高，也会“矫枉过正”，把一些你想要的细节也一并抹除掉，让画面变得平淡、不自然。

四、如何分配：一个动态平衡的过程

说了这么多，正面和负面提示词的权重到底该怎么分配？核心就四个字：按需调整。

这是一个不断试错和微调的过程。 下面给你一套可操作的流程：

第一步：先写好你的核心正面提示词，不加任何权重。
把你最想看到的东西按重要性从前到后排列。比如“一个穿着红色裙子的女孩，在沙滩上奔跑，背景是日落”。

第二步：生成图片，观察问题。
看看出来的图有什么不满意的地方。
* 是女孩不够突出？裙子不是红色？
* 还是画面里出现了不该有的路人？
* 或者是画风不对，太卡通了？

第三步：针对问题，微调权重。
* 如果是正面元素不明显：给对应的正面提示词加上 (word:1.2) 这样的小权重。比如裙子不够红，就改成 (red dress:1.2)。
* 如果是出现了多余的东西：在负面提示词里加上这个东西的名字。比如出现了路人，就在负面加上 people。
* 如果某个负面元素特别顽固：就在负面提示词里给它也加上权重，比如 (people:1.4)。

第四步：重复第二和第三步。
AI绘画很少能一步到位。每一次生成，都是在上一次的基础上进行调整。可能你为了强调红色裙子加了权重，结果导致女孩的脸有点变形，那下一步你可能就需要在负面提示词里加上 deformed face，或者稍微降低一点裙子的权重。这是一个“推拉”的平衡过程。

总的来说，把权重当成一个精细调节的工具，而不是一个开关。从调整顺序开始，然后用小幅度的权重去强化或削弱某个概念。优先搞好正面提示词，只有在它无法解决问题时，才去求助于负面提示词。 这样做，你对画面的控制力会强得多。