提示词被忽略主因是权重分配不当或语法错误，应通过括号增强、冒号赋值、负向提示、调整CFG Scale及控制token数量五法优化。
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如果您在使用Stable Diffusion进行AI绘画时发现模型频繁忽略提示词中的关键元素，例如人物特征、特定物体或风格要求，则可能是由于提示词权重分配不合理或语法结构未被正确解析。以下是针对该问题的多种语法调整与参数优化方法：
一、使用圆括号增强关键词权重
Stable Diffusion支持通过英文圆括号()对关键词施加正向权重强化，每增加一对括号，权重提升约1.1倍，多层嵌套可叠加效果。该机制直接作用于CLIP文本编码器的token attention分配，提升对应语义在潜在空间中的激活强度。
1、将需强调的关键词用单层英文圆括号包裹，例如：(red dress) 而非 red dress。
2、对核心不可省略项使用双重括号，例如：((masterpiece)), ((best quality)), ((1girl))。
3、避免对整句提示词加括号，仅对真正易被忽略的实体词或属性词应用，如((silver hair), (cyberpunk city background))。
4、注意括号必须为半角英文字符，中文括号（）或全角符号将导致解析失败，系统会直接跳过该词且不报错。
二、采用冒号语法精确设定权重值
通过英文冒号+数字的形式可为任意关键词指定0.1–2.0范围内的具体权重值，相比括号法更可控、可复现，适用于需要微调多个关键词相对重要性的场景。
1、在关键词后紧跟英文冒号与数值，中间不加空格，例如：cat:1.3 或 old book:0.8。
2、权重值大于1.0表示增强，小于1.0表示削弱；0.5以下会导致该词几乎不参与生成，低于0.1时等同于从提示中移除。
3、组合使用时保持格式统一，例如：(a detailed portrait of a samurai:1.4), (floating cherry blossoms:0.9), (cinematic lighting:1.2)。
4、避免在同一个关键词上混用括号与冒号，如((sword):1.5)，该写法会被视为语法错误并导致整个提示词段失效。
三、利用负向提示词反向抑制干扰元素
当模型持续生成与目标相悖的内容（如本要画“无背景纯色人像”却总出现杂乱场景），可在Negative Prompt栏中显式排除干扰项，通过语义对抗降低其潜在空间激活概率。
1、将高频误生成内容列为负向关键词，例如：deformed, mutated, ugly, text, logo, watermark, extra limbs。
2、对顽固干扰项叠加削弱语法，例如：(worst quality:1.4), (lowres:1.3), (jpeg artifacts:1.2)。
3、若某关键词在正向提示中被忽略，但在负向中却生效，说明其语义优先级已被模型判定为高冲突项，此时应检查正向提示是否存在逻辑矛盾或歧义表述。
4、禁用全称否定词如“not”“no”“without”，Stable Diffusion无法解析此类自然语言否定结构，必须使用具象排除词。
四、调整CFG Scale参数平衡提示词服从度
CFG Scale（Classifier-Free Guidance Scale）控制文本提示对图像生成的约束强度。值过低导致关键词影响力弱，过高则引发畸变或过度饱和，需根据模型版本与提示复杂度动态匹配。
1、默认值7–10适用于常规提示；若关键词频繁丢失，先尝试提升至12–15。
2、使用Euler a、DPM++ 2M Karras等采样器时，CFG超过18易导致色彩崩坏或结构瓦解，此时应优先优化提示词结构而非盲目提高CFG。
3、对含大量细节描述的长提示，建议配合降噪步数（Steps）同步增至30–50，确保CFG权重有足够迭代轮次生效。
4、启用Highres. fix功能时，CFG Scale应在放大阶段单独设置，主图生成阶段的CFG不宜高于14。
五、拆分提示词层级并校验token数量
Stable Diffusion的CLIP tokenizer最多处理77个token（含标点与空格），超长提示词将被截断，尾部关键词必然丢失。需主动分层组织语义单元，确保关键信息位于前75 token内。
1、使用Prompt Generator类插件（如Dynamic Prompts）预检token计数，红色高亮部分即为被截断区。
2、按语义优先级排序：主体→姿态→服饰→环境→风格→质量修饰词，将核心主体词置于最前端。
3、合并同义冗余词，例如将“beautiful, elegant, graceful, charming”简化为“(elegant:1.3), (graceful:1.2)”。
4、禁用无实质语义的堆砌词，如“amazing, incredible, fantastic”，此类词不仅占用token，还会稀释关键描述的注意力权重。
