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1 MJ雙冒號權(quán)重的分配和影響范圍詳解
什么是權(quán)重，多重提示？該如何使用它
我們可以通過向每個 Prompt 添加權(quán)重值 (例如 ::2)來控制混合效果的工作方式。 數(shù)值越低的 Prompt 對最終輸出效果的影響就越小；數(shù)字越高的 Prompt 對最終輸出效果的影響就越大。
您可以使用這些權(quán)重值來影響它在混合最終圖像中的作用：
（末尾的數(shù)字對前面文字prompt的影響）
Prompt 最終的效果中具有較大強度影響 ::1.5 Prompt 默認強度 ::1 Prompt 最終效果半強度影響 ::0.5 Prompt 最終的效果中被減弱或刪除 ::-0.5
權(quán)重符號 :: 影響的范圍是從前一個 :: 到下一個 :: ，即被 :: 包圍住的部分。如下所示，??請注意如果 :: 符號后面沒有數(shù)字，則其值默認為1.
譯者注：下面是一個完整的 Prompt 示例，不是多個示例忘記換行
此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為二:: 2 , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為三::3 , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為負一::-1 , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為一:: , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為二:: 2
此提示的總權(quán)重為2+3-1+1+2=7
如果提示的總權(quán)重非常接近0（例如0.1)，最終混合的效果可能會變的... 奇怪。
提示詞權(quán)重值之間的關(guān)系可以大致理解為，加權(quán)平均值的規(guī)則。 加權(quán)平均值是一種將不同的 values（在我們的例子中是 Prompt）組合以獲得總平均值（在我們的例子中是最終混合圖像）的方法，但每個 values（即 Prompt)被賦予了不同的權(quán)重（::n）或重要性。 這意味著 “Promptlet::5、Promptlet::10 ”與 “Promptlet::1、Promptlet::2” 的效果是一樣的。
譯者注：這一段的意思就是，一段咒語里的權(quán)重 ::n, 是按比例分配的，即 ::5, ::10 是兩倍關(guān)系，所以它和 ::1, ::2的效果是一樣的。
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The Slider Method
您可能會發(fā)現(xiàn)重復(fù)部分 Prompt 對創(chuàng)造您想要的效果很有幫助，就像這樣，
A fat black cat sleeps on the window sill:: fat::0.5
這實際上在“fat”這個詞上放置了一個“控制值”，允許您增加/減少貓的肥胖度。
加權(quán)重 ::0.5 | 加權(quán)重 ::0.1 |
A fat black cat sleeps on the window sill:: fat::0.5 | A fat black cat sleeps on the window sill:: fat::0.1 |
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權(quán)重0.5的貓更胖一些 | |
官方補充說明
The Scene Method
您可能會發(fā)現(xiàn)使用第一組 Prompt 來設(shè)置場景，第二組 Prompt 填充場景很有幫助，就像這樣
coffee house, twilight atmosphere:: two friends argue about money::
加了雙冒號 :: | 沒加雙冒號 |
coffee house, twilight atmosphere:: two friends argue about money:: | coffee house, twilight atmosphere, two friends argue about money |
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左邊場景部分要完整些，右邊更側(cè)重在人上 | |
The Puppeteering Method
You can also use the blending effect of multi-prompts for puppeteering （這里鏈接了另一篇內(nèi)容，以后空了翻）
我的多重提示 (multi-prompts)有什么問題？
當 weights/multipromt 似乎偏離所想時，通常是因為其中一個 Prompt 太不完整（幾乎是語法上的？），以至于Midjourney 無法理解它。
有人會發(fā)出這樣的提示：
female ninja, kneeling, infinity pool:: brilliant::1.5
這不起作用，因為 brilliant 沒有主體，而且，作為一個單獨考慮的 Prompt，Midjourney 需要更多關(guān)于在哪里應(yīng)用它 (brilliant)的指示。
在這種情況下，我們可能會建議把所有的東西都放在一起，因為這是一個簡單的句子：
female ninja kneeling in a brilliant neon infinity pool
如果藝術(shù)家發(fā)現(xiàn) brilliant 是弱的，沒有恰當?shù)牡乇磉_出來，我們可能會建議在它上放上虛擬滑塊 (譯注：前面的The Slider Method)，這樣你就可以調(diào)整它影響的強/弱。
female ninja kneeling in a brilliant neon infinity pool:: brilliant neon::0.5
請注意第二個 Prompt 是如何通過連接主體來連接第一個 Prompt 的。 并注意它是如何使用完全相同的關(guān)鍵詞的。 這種方法似乎相當（但并非完全）可靠。
有些情況下，你不需要重復(fù)主語，你只需要重復(fù)單詞或短語（精確到最后一個字母）。
a fat orange cat sleeps on a windowsill:: fat::0.2
給 fat 加上權(quán)重，讓它變得更胖或不那么胖。
但是下面這個例子，權(quán)重也許不會生效，或者根本就不會有效
a fat orange cat sleeps on a windowsill:: chubby::0.2
* chubby是fat的同義詞
我們看到的另一層關(guān)系是，背景與前景。
A twilight cafe:: Two friends talk about coffee
這很有效，因為 a twilight Cafe 作為一個獨立的 Prompt 是有效的，關(guān)于 Two friends 的部分也是如此。
這是一個很好的方法來創(chuàng)建一個設(shè)定或場景，然后把主體放進去。
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