Stable Diffusion AI绘画提示词的语法和权重设置，其实没有听上去那么玄乎。本质上，它就是你用来跟AI沟通的一套规则，告诉它你想要什么，不想要什么。这套规则的核心，就是让你的描述尽可能精确，并且能控制每个描述要点对最终画面的影响程度。
首先，最基础的规则是词语的顺序。 AI会更关注排在前面的提示词。 所以，你最想在画面里看到的核心元素，比如“一个女孩”，就应该放在最前面。接着再写修饰她和环境的词，比如“银色头发”、“在城堡里”等等。这就像你跟人说话，总会先把最重要的事说了，再说细节。很简单，对吧？
然后是分隔符。通常我们用英文逗号“,”来分隔不同的关键词或词组。 这样做能帮AI更好地理解，你描述的是几个不同的概念，而不是一个连在一起的复杂东西。 比如“1girl, silver hair, castle”，AI就知道这是三个独立的要素：一个女孩、银发、城堡。如果你写成“1girl silver hair castle”，它可能会误解你的意思。
接下来说说权重，这可能是最有意思的部分。权重就是用来强调或减弱某个提示词影响力的工具。 最常用的方法有两种：括号和数字。
先说括号。在AUTOMATIC1111这个主流的WebUI里，给一个词加上英文圆括号“()”，就会让它的权重增加1.1倍。 比如，你想让女孩的“蓝眼睛”特别明显，就可以写成“(blue eyes)”。如果觉得不够，还可以套娃，写成“((blue eyes))”，权重就会变成1.1乘以1.1，也就是1.21倍。 反过来，如果你想减弱某个元素，就用英文方括号“[]”。 每加一层，权重就除以1.1（大约是原来的0.9倍）。 比如画面里总出现多余的帽子，你又不想完全禁止它，就可以写成“[hat]”。
但是，一直套括号既麻烦又不精确。所以更直接的方法是用数字来指定权重。 语法是这样的：(关键词:数字)。 比如，(blue eyes:1.5)，意思就是把“蓝眼睛”这个词的权重设置为1.5倍。这个数字大于1就是增强，小于1就是减弱。 比如说，(hat:0.5)就是把帽子的权重降为一半。 根据经验，这个数字设置在0.5到2之间通常效果比较好，太高或太低都可能让画面变得奇怪。 这种方式比套括号精确多了，是我个人最推荐的用法。
权重不仅可以用在你想看到的东西（正向提示词）上，同样可以用在你不希望出现的东西（负向提示词）上。 负向提示词是另一个非常重要的工具，它告诉AI需要避开哪些东西。 比如说，AI画手经常画不好，多出手指或者形态扭曲是常事。你就可以在负向提示词里写上“extra fingers, ugly hands”（多余的手指，丑陋的手），并且还可以给它们加上权重，比如 (extra fingers:1.5)，来强力禁止这些情况的发生。常用的负向提示词还包括“blurry”（模糊）、“low quality”（低质量）、“deformed”（畸形）等等，这些都能有效提升出图的质量。
除了这些基础语法，还有一些稍微进阶点的技巧，但同样很好理解。
一个是所谓的“提示词编辑”或者叫“步数切换”。语法是 [from:to:when]。 它的意思是，在生成图片的过程中，从某个步骤开始，把提示词from切换成to。when可以是一个0到1之间的小数，代表总步数的百分比；也可以是一个整数，代表具体的步数。 举个例子，总共要画30步，你写了[a cat:a dog:0.5]，那么AI会先用“a cat”作为提示词画15步，然后在剩下的15步里，切换成用“a dog”来画。这个技巧能创造出一些融合了不同概念的奇特效果。
另一个是“AND”语法，注意必须大写。 它可以用来把不同的概念强行组合在一起，让它们同时出现在画面中。比如 a cat AND a dog，AI会努力确保画面里既有猫也有狗。你甚至可以给它们分别加上权重，比如 (a cat:1.2) AND a dog，来调整两者在画面中的主次关系。
最后，要记住一个事实：写提示词是一个不断尝试和迭代的过程。 没有绝对完美的公式，同一套提示词，因为随机种子的不同，每次生成的结果也可能不一样。 所以，最好的方法是先从一个简单的核心概念开始，比如“一个女孩”，然后逐步增加细节和风格描述，同时观察画面的变化，不断调整权重和关键词，直到你得到满意的结果。 多看别人优秀作品的提示词也能给你很多启发，但不要只是复制粘贴，试着去理解每个词和每个权重设置背后的原因，这样你才能真正掌握和AI沟通的技巧。
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