LiblibAI WebUI中可用括号或冒号设置提示词权重：用((水墨质感))强化、[背景模糊]弱化；或写(雨丝斜飞:1.35)精准调控，支持0.5～1.5数值及[关键词1:关键词2:0.7]渐变语法。
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LiblibAI WebUI提示词权重怎么设置
想让AI更重视“水墨质感”而弱化“背景模糊”，又不想整段重写提示词，直接在原句里加权重符号就能精准调控关键词影响力——不用换模型、不调CFG，三秒改出差异结果。
用括号控制关键词强度
在正向提示词中，把要强化的词用英文小括号包裹，例如写成“(水墨质感)”；括号越多，权重越高：((水墨质感)) 等效于乘以1.21倍，(((水墨质感))) 等效于乘以1.33倍。
若想削弱某个词，用方括号：[背景模糊] 相当于乘以0.9，[[背景模糊]] 降为0.81，[[[背景模糊]]] 进一步压到0.73。这比删掉它更可控——保留语义骨架，只降低采样优先级。
【括号嵌套最多三层，超过四层（如((((水墨)))）会导致生成失败或画面崩坏】
用冒号语法精确分配权重值
方法一：直接指定数字权重
在关键词后加英文冒号和数值，格式为“(关键词:1.3)”，支持0.5～1.5区间内的任意小数。比如“(人物特写:1.4), (柔焦:0.6)”——前者被重点渲染，后者仅作轻微辅助。
方法二：混合两个关键词并控制过渡节奏
使用“[关键词1:关键词2:0.7]”语法，表示在采样过程中，前70%步数偏向关键词1，后30%逐步过渡到关键词2。适合做风格渐变或材质融合，例如“[胶片颗粒:数码锐利:0.4]”会以胶片为主、带一丝数码清晰感。
注意：冒号后必须是0～1之间的纯数字，不能写“0.75f”或“75%”，否则WebUI解析报错，生成任务直接卡死在队列里。
权重调试的实操路径
第一步：先写基础提示词，例如“古风女子，执伞立于桥上，雨丝斜飞，青瓦白墙”
第二步：识别核心诉求——你最想突出的是“雨丝斜飞”的动态感，但当前出图总显得呆板。那就给它加权：“古风女子，执伞立于桥上，(雨丝斜飞:1.35)，青瓦白墙”
第三步：同步压制干扰项。发现每次生成“青瓦白墙”都过曝，就改成“古风女子，执伞立于桥上，(雨丝斜飞:1.35)，[青瓦白墙:0.7]”
第四步：点击“开始生成”，观察首张图。若雨丝仍不够灵动，再微调至1.4；若人物边缘开始发虚，说明权重已超阈值，立刻退回1.3并检查负向提示词是否漏加“deformed, blurry”。
