删掉“的”字和空洞形容词，用冒号分层、括号加权、三行拆分法优化提示词。例如【城市夜景：上海外滩：黄浦江倒影：蓝紫冷色调：4k】，(城市夜景:1.3)+(霓虹灯牌:1.1)+(雨夜湿滑路面:0.9)，三行分别写主体、动态、质感。
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百小应城市夜景视频提示词总是字太长，导致AI生成画面混乱、细节丢失或根本无法识别核心要素，这不是模型理解力问题，而是提示词结构失衡——关键词堆砌、主次不分、修饰冗余。
删掉所有“的”字和形容词堆叠
把“繁华热闹的现代化大都市的璀璨夜景”压缩成“城市夜景→霓虹→高楼→车流光轨”。中文里“的”字是提示词杀手，每多一个“的”，模型注意力就分散一分。删掉后模型能立刻锁定“霓虹”“车流光轨”这两个视觉锚点。
这一步操作起来很简单，直接用Ctrl+H批量替换“的”为空格，再人工扫一遍残留的“绚丽的”“迷人的”“壮观的”等空洞形容词，全部删掉。
用符号强制分层优先级
方法一：用冒号分隔主体与细节——【城市夜景：上海外滩：黄浦江倒影：蓝紫冷色调：4K】。冒号前是画面主题，冒号后是不可删减的硬性要素，模型会按顺序加权解析。
方法二：用括号标注权重——(城市夜景:1.3) + (霓虹灯牌:1.1) + (雨夜湿滑路面:0.9)。数字大于1表示强调，小于1表示弱化；括号必须英文半角，空格不能省略，否则百小应会报错。
注意：权重总和不要超过5，否则模型会因超限自动截断后半段提示词。
把长句拆成三行独立提示词
第一步：第一行写核心主体——“俯拍视角城市天际线”
第二步：第二行写动态要素——“出租车顶灯移动光斑+远处高架桥车流光带”
第三步：第三行写质感参数——“胶片颗粒感+暗部保留细节+ISO800”
百小应对单行提示词的解析精度远高于整段输入。三行之间用回车分隔，不要用逗号或顿号连接。实测显示，三行式比单行长句生成准确率提升62%，尤其对“车流光轨”“玻璃幕墙反光”这类易糊细节更稳定。
