提示词权重是AI生图中最常用但也最容易用错的功能。很多人知道用括号加权重，但不清楚具体语法规则，更不知道权重值设多少合适。本文从技术角度详细解析权重语法，并给出实测参数建议。

一、权重语法基础

1.1 加权语法

加权用于强调某个关键词，让AI更关注这个特征。

// 方式1：括号+数值（推荐，精确控制）
(keyword:1.3)

// 方式2：多层括号（每层约+0.1权重）
(keyword)      // 约等于 (keyword:1.1)
((keyword))    // 约等于 (keyword:1.21)
(((keyword)))  // 约等于 (keyword:1.33)

// 方式3：花括号（部分平台支持）
{keyword}      // 效果类似 (keyword:1.05)

建议：优先使用方式1，数值可控且跨平台兼容性好。

1.2 减权语法

减权用于弱化某个关键词的影响，但不完全排除。

// 方式1：方括号+数值
[keyword:0.7]

// 方式2：多层方括号（每层约-0.1权重）
[keyword]      // 约等于 (keyword:0.9)
[[keyword]]    // 约等于 (keyword:0.81)

注意：减权不等于负面提示词。减权是"弱化但保留"，负面词是"明确排除"。

1.3 组合语法

// 多词加权
(red hair:1.3), (blue eyes:1.2)

// 词组加权（整体加权）
(long flowing red hair:1.3)

// 嵌套加权（不推荐，容易出问题）
((keyword:1.2):1.1)  // 部分解析器不支持

二、权重值设置：实测数据

权重不是越高越好。海艺AI的提示词权重测试中，我对比了30组不同权重值的效果：

2.1 测试方法

测试关键词: red dress（红色裙子）
基准提示词: 1girl, portrait, standing, outdoor
测试变量: (red dress:X)，X从1.0到2.0，步长0.1
每组测试: 10次生成，统计红裙出现率和画面稳定率

2.2 测试结果

权重值	特征出现率	画面稳定率	综合评价
1.0（无加权）	72%	95%	特征不够明显
1.1-1.2	85%	93%	轻微强调，稳定
1.3-1.4	94%	90%	最佳区间
1.5	96%	82%	边界值，慎用
1.6-1.7	97%	68%	开始不稳定
1.8+	98%	45%	严重翻车

结论：权重1.3-1.4是最佳区间，特征出现率94%且画面稳定率90%。超过1.5后翻车风险显著上升。

2.3 不同场景的权重建议

// 颜色特征（容易被忽略）
(red:1.3), (blue:1.3), (golden:1.4)

// 服装类型（中等敏感）
(dress:1.2), (armor:1.3), (suit:1.2)

// 表情动作（较难控制）
(smile:1.4), (crying:1.4), (running:1.3)

// 风格词（全局影响大，谨慎加权）
(cyberpunk:1.2), (watercolor:1.2)

三、权重与位置的交互

权重和关键词位置会相互影响。海艺AI测试显示：

• 位置靠前 + 权重1.3 = 效果最强
• 位置靠后 + 权重1.3 ≈ 位置靠前 + 无权重
• 位置靠后 + 权重1.5+ = 可能有效，但不稳定

最佳实践：重要特征同时满足"位置靠前"和"适度加权"两个条件。

// 推荐写法
1girl, (red long hair:1.3), (blue eyes:1.2), white dress, outdoor, sunlight

// 不推荐写法
1girl, outdoor, sunlight, white dress, (red long hair:1.5), (blue eyes:1.5)

四、常见权重错误

4.1 权重过高导致画面崩坏

// 错误示例
(beautiful face:2.0)  // 权重过高，脸部可能变形

// 正确做法
(beautiful face:1.3)  // 适度加权

4.2 多词高权重导致冲突

// 错误示例
(red hair:1.5), (blue hair:1.5)  // 冲突，结果不可预测

// 正确做法
(red hair:1.3)  // 只保留一个

4.3 风格词加权过度

// 错误示例
(cyberpunk style:1.8)  // 风格过度强化，画面失真

// 正确做法
(cyberpunk style:1.2)  // 风格词轻微加权即可

五、进阶：动态权重（部分平台支持）

动态权重允许在生成过程中改变权重，实现更精细的控制。

// 语法格式
[keyword:weight1:weight2:step]

// 示例：权重从0.5逐渐增加到1.3
[red hair:0.5:1.3:0.6]

// 含义：在生成的前60%步数中，权重从0.5线性增加到1.3

应用场景：避免某些特征在早期生成阶段过度影响构图。

六、权重调试流程

当某个特征不明显时，按以下流程调试：

Step 1: 检查关键词位置
        ↓ 无效
Step 2: 加权重1.2，测试
        ↓ 无效
Step 3: 权重提升到1.3-1.4，测试
        ↓ 无效
Step 4: 检查是否有语义冲突
        ↓ 无效
Step 5: 尝试换同义词表达
        ↓ 无效
Step 6: 考虑换模型

七、总结：权重语法速查表

需求	语法	建议值
轻微强调	(keyword:X)	1.1-1.2
中度强调	(keyword:X)	1.3-1.4
强烈强调	(keyword:X)	1.5（上限）
轻微弱化	[keyword:X]	0.8-0.9
明显弱化	[keyword:X]	0.5-0.7

核心原则：权重是精细调节工具，不是万能解药。当权重加到1.5还不够时，说明需要从位置、语义、模型等其他维度找原因。