Ponderación de prompts y sintaxis de LoRA: la guía completa

Los pesos de atención y la sintaxis de LoRA son la forma de decirle a un modelo de imagen qué importa más. Aquí tienes cómo funcionan de verdad (token:1.2), los paréntesis anidados, <lora:name:0.8> y BREAK, y en qué difieren entre Automatic1111 y ComfyUI.

¿Qué es la ponderación de prompts?

Cada palabra de un prompt compite por la atención del modelo. La ponderación te deja subir o bajar el dial en tokens concretos para que el modelo los enfatice o los ignore. Un peso por encima de 1.0 refuerza un concepto; por debajo de 1.0 lo debilita.

Pesos numéricos: (token:1.2)

La sintaxis más clara es un multiplicador explícito. Envuelve el texto en paréntesis y añade dos puntos más un número:

  • (detailed eyes:1.3) — alrededor de un 30% más de énfasis.
  • (background:0.6) — empujado bien al fondo.
  • 1.0 es neutro; los valores más útiles están entre 0.7 y 1.5. Pasado ~1.6 las imágenes tienden a distorsionarse.

Énfasis con corchetes: (((esto))) y [[esto]]

Automatic1111 también admite corchetes sin número. Cada capa de ( ) multiplica el peso de un token por aproximadamente 1.1, y cada [ ] lo divide por aproximadamente 1.1. Así que ((vivid)) ≈ 1.21× y [muted] ≈ 0.91×. La forma numérica es más fácil de razonar, así que prefiérela una vez pasadas una o dos capas.

Sintaxis de LoRA: <lora:name:weight>

Un LoRA es un pequeño modelo añadido que inyecta un estilo, personaje o concepto. En Automatic1111 y Forge lo cargas en línea:

  • <lora:add-detail:0.8> — carga el LoRA *add-detail* a 0.8 de fuerza.
  • Las fuerzas típicas son 0.6–1.0; apila varios LoRA añadiendo más etiquetas.
  • Muchos LoRA también necesitan trigger words en el prompt para activarse; revisa la ficha del modelo.

En ComfyUI normalmente aplicas un LoRA con un nodo Load LoRA en vez de texto en línea, con deslizadores separados para la fuerza de modelo y de CLIP.

BREAK: aislar conceptos

CLIP lee los prompts en bloques de 75 tokens. Poner BREAK entre dos grupos inicia un bloque nuevo para que no se mezclen, útil cuando colores o atributos se filtran entre sujetos. ComfyUI logra lo mismo con nodos Conditioning (Concat).

Automatic1111 vs ComfyUI: qué se transfiere

  • Funciona en ambos: etiquetas separadas por comas y la forma numérica (token:1.2).
  • Solo A1111 / Forge: énfasis con ( ) / [ ] anidados y <lora:…> en línea.
  • ComfyUI: los LoRA y el condicionamiento van por nodos; los prompts positivo y negativo son entradas separadas.

Mira la guía complementaria de ComfyUI y Automatic1111 para consejos específicos de cada motor.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa (token:1.2) en un prompt?

Multiplica el peso de atención de «token» por 1.2, haciendo que el modelo lo enfatice alrededor de un 20% más. Valores por debajo de 1.0 le restan énfasis; 1.0 es neutro.

¿Cómo pondero un prompt en Automatic1111?

Envuelve el texto en paréntesis con un número — (detailed eyes:1.3) — o usa paréntesis sin número, donde cada capa ( ) multiplica el peso por ~1.1 y cada [ ] lo divide por ~1.1.

¿Qué es la sintaxis de LoRA?

Un LoRA se carga en línea con <lora:filename:weight>, por ejemplo <lora:add-detail:0.8>. El peso escala la fuerza del LoRA; 0.6–1.0 es lo típico.

¿ComfyUI usa la misma ponderación que Automatic1111?

ComfyUI admite la forma numérica (token:1.2), pero no los multiplicadores anidados ( ) / [ ] de A1111 por defecto, y los LoRA se aplican normalmente con un nodo Load LoRA en vez de texto <lora:…> en línea.

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