高质量关键词需遵循“主体+属性+环境”结构：先写名词性核心主体，再按重要性降序添加3～5个关键属性词，最后用英文逗号分隔环境、风格与光照等要素；避免同义词堆砌、模糊副词及无效括号嵌套，合理使用（）、（（））调控权重。
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在LiblibAI中写出高质量的关键词，直接决定生成图像的准确性与细节还原度——写得太泛会出图模糊、风格跑偏；写得太碎又容易触发平台截断或权重混乱。必须兼顾语义优先级、语法结构和平台解析逻辑。
基础关键词结构：主体+属性+环境
第一步：先确定画面核心主体，比如“少女”“机械猫”“蒸汽朋克钟楼”，必须是名词性短语，不能是动词或形容词单独出现。
第二步：在主体后紧跟3～5个关键属性词，按重要性降序排列，例如“银发→蓝瞳→露肩白裙→手持怀表→微表情惊讶”。
第三步：用逗号分隔环境/风格/光照类词，如“柔焦背景，日落逆光，赛博朋克霓虹街道，8k超精细”。
注意：LiblibAI对逗号敏感，空格过多或混用中文顿号会导致部分词被忽略。
规避常见失效写法
方法一：避免堆砌同义词。不要写“可爱、萌、Q版、卡通、二次元”，平台实际只识别最靠前的1～2个，后面全被稀释。
方法二：禁止使用模糊程度副词。“非常”“极其”“超级”这类词LiblibAI完全不解析，删掉反而提升权重分配效率。
方法三：慎用括号嵌套。像“（戴眼镜）（穿制服）（微笑）”这种写法，在LiblibAI里会被当作单个token切分失败，导致眼镜/制服/微笑全部失效。【括号仅用于强制保留短语，如（low-poly style）或（by Greg Rutkowski），非必要不加】
进阶技巧：用权重符号调控重点
① 基础权重：在关键词前后加括号可提升1.1倍权重，如（red dress）比 red dress 更突出。
② 强权重：双括号提升1.2倍，三括号1.3倍，但超过三括号无额外效果，且可能引发解析错误。
③ 负向控制：在关键词前加[low weight]或[weight:0.7]可弱化干扰项，比如“[low weight] background blur”防止虚化过度吞噬主体。
这一步操作起来很简单，直接在关键词末尾追加即可，但要注意括号必须英文半角，中文括号会直接报错。
