待验证50% 置信事实精确时间
Stable Diffusion支持使用权重语法（如`(keyword:1.5)`）来精确控制某个元素的影响强度，并配合负向提示词（Negative Prompt）排除不想要的元素
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
用Cursor三分钟开发图片反推提示词功能实操教程
bilibili项目禅2026/6/24
相关事实
待验证在Stable Diffusion等开源模型中，负向提示词是一个独立的输入框，用于告诉模型主动回避某些视觉特征70% 相似待验证在Stable Diffusion中，用户可以使用括号和数值调整各元素的影响力权重，如(Studio Ghibli style:1.3)70% 相似已验证Stable Diffusion是开源模型，可以本地部署，支持LoRA微调、ControlNet精确控制等高级功能68% 相似待验证扩散模型的数学本质是基于随机微分方程和得分匹配理论，支撑着Stable Diffusion、DALL-E等图像生成系统61% 相似待验证负样本提示最早在 Stable Diffusion 社区中被系统性开发，其技术实现依赖分类器自由引导（Classifier-Free Guidance, CFG）机制60% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/41641API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/41641MCP
get_claim(id=41641)