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”。











