即梦AI图像生成偏离预期时，需按五层结构、括号加权、数值权重、参考图锁定及合规约束五步优化提示词。具体包括：主体动作环境风格参数顺序排列；用()[]{}三级嵌套强化关键要素；以“关键词:数值”精准调控attention；参考图需@命名并仅补动态信息；前置合规声明与末尾负面过滤。
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如果您在即梦AI中输入清晰描述却仍生成偏离预期的图像或视频，则可能是提示词结构失衡、关键要素权重不足或语义冲突未清除所致。以下是调整提示词以实现精准控制的具体操作路径：
一、严格遵循五层基础结构
即梦AI依赖线性语义链解析意图，需严格按“主体+动作+环境+风格+参数”五层顺序组织词汇，避免逻辑跳跃导致模型注意力偏移。该结构直接对应模型内部token attention分配机制，是所有优化的前提。
1、明确指定核心主体，使用具体名词而非泛称，例如将“人”改为“25岁亚裔女性，齐肩黑发，佩戴银丝圆框眼镜”。
2、为主语绑定唯一动态，禁用模糊动词，将“站着”替换为“单手轻扶木质窗台，身体微侧，目光望向窗外雨幕”。
3、环境描述须包含空间关系与物理属性，例如“老式公寓三楼朝南卧室，浅灰水泥墙，斑驳踢脚线，午后斜射光束穿透薄纱帘”。
4、风格词置于末段前，限定为单一明确流派，如“胶片旁轴摄影风格”或“吉卜力手绘动画质感”，禁止混用“赛博朋克+水墨风”等冲突组合。
5、参数收尾统一标注，格式为“8K超高清，f/2.8景深，无畸变，无水印，构图居中，光线柔和”。
二、实施括号层级加权法
即梦AI将小括号()、中括号[]、大括号{}识别为三级强度权重符号，嵌套深度决定渲染优先级，适用于对材质、结构、光影等关键维度进行强制聚焦。
1、对需轻微强化的元素使用单层小括号，例如“(哑光陶瓷杯)”提升表面质感识别率。
2、对必须高保真呈现的特征采用双层小括号，例如“((钛合金齿轮咬合结构))”增强金属反光与齿形锐度。
3、对构图逻辑主导项启用三层嵌套，例如“(((悬浮于空中的青铜罗盘:1.5)))”，确保其占据画面中心位置并驱动整体透视关系。
4、禁用四层及以上嵌套，防止模型解析异常导致输出崩坏。
三、应用数值权重标注法
通过英文冒号后接小数精确调控关键词影响力，该方法绕过语法歧义，直接干预模型对各token的attention score分配，适用于物理属性、空间比例等严苛控制场景。
为即梦（Dreamina/Jimeng）视频模型（视频3.0 Pro、Doubao Seedance 2.0、Seedance 1.5/1.0、智能多帧）的文生视频（text-to-video）提示词撰写提供全面指导。相较于图像提示词，视频提示词需额外涵盖两个关键维度：**明确的运动描述**与**镜头运动方向**。 当用户出现以下任一情况时，请启用本技能： - 想要撰写、优化或精修视频生成提示词； - 提及“文生视频”、“text2video”、“视频提示词”、“运镜”、“camera move
1、在正向提示词中追加权重值，格式为“关键词:数值”，例如“霓虹灯管:1.3”表示提升其发光强度与边缘辉光范围。
2、对需弱化的元素使用小于1的数值，例如“阴影:0.7”降低其视觉占比。
3、同一提示词中多个权重值应保持总和均衡，避免某一项权重过高引发语义压制。
四、利用参考图锁定还原度
当使用全能参考或图生视频功能时，提示词核心任务是补充动态信息而非重复静态内容，否则将触发指令冲突，显著降低还原度。
1、首段必须直接@上传的参考图名，不可手动输入或省略，确保AI优先识别原始视觉锚点。
2、仅描述参考图中完全缺失的动态信息，例如“镜头缓步匀速向前走，手臂自然前后摆动，眼神温柔看向镜头”。
3、必须加入还原度锁定指令：“整体画面风格色调和参考图保持一致”，该句不可省略、不可改写。
4、运镜参数须具体，例如“竖屏9:16，时长6秒，固定机位无运镜”，禁用“好看”“流畅”等无效形容词。
五、嵌入合规性约束与负面过滤
即梦AI对违规内容执行强拦截策略，未前置声明的敏感要素可能导致生成中断或结果被静默降质，因此需主动嵌入正向合规指令与负面排除项。
1、正向合规锚点必须出现在提示词中段，例如“符合公序良俗，无涉政涉敏元素，人物形象健康积极”。
2、负面提示词须置于末尾，采用无XX句式，例如“无模糊，无马赛克，无畸形，无扭曲，无多余肢体，无水印，无logo，无低俗暴力血腥内容”。
3、商业用途需额外添加：“无版权争议元素，无品牌标识，无真人肖像权风险”。
4、画质类负面词须与正向参数呼应，例如正向写“4K超高清”，负面同步写“无颗粒感，无压缩伪影，无色彩断层”。
