ComfyUI 提示词的工作原理
- 正面和负面提示词是连接到采样器的两个独立 CLIP Text Encode 节点 —— 没有单一的提示词框。
- 数值加权可用：(token:1.2)。请跳过 Automatic1111 的裸嵌套括号 ( ) / [ ] 强调 —— ComfyUI 的解释方式不同。
- LoRA 通过 Load LoRA 节点加载（模型与 CLIP 强度分开），而不是内联的 <lora:…> 文本。
- 用 Conditioning (Concat) 节点隔离概念 —— 相当于 A1111 的 BREAK。
ComfyUI 提示词示例
masterpiece, best quality, a lighthouse on a storm-lashed cliff, dramatic clouds, (volumetric light:1.2), cinematic, ultra-detailed
负面： worst quality, low quality, blurry, deformed
用 Prompt Builder 更快地构建 ComfyUI 提示词
- 用可复用片段组合正面和负面提示词，再粘贴到你的 CLIP Text Encode 节点。
- 拖入 ComfyUI PNG 即可还原其内嵌提示词 —— 无需在节点间翻找。
- 一键 (token:1.2) 加权，无需数括号。
- 保存并与社区分享完整的提示词配方。
常见问题
ComfyUI 与 Automatic1111 的提示词有何不同？▾
两者都接受标签和 (token:1.2) 加权，但 ComfyUI 为正/负面和 LoRA 使用独立节点，并跳过 A1111 的嵌套括号强调。
能从 ComfyUI 图像导入提示词吗？▾
能。把 PNG 拖入 Prompt Builder，它会读取内嵌的 ComfyUI 工作流元数据来还原提示词。
ComfyUI 中 (token:1.2) 加权有效吗？▾
有效，数值形式可用。LoRA 请使用 Load LoRA 节点，而不是内联的 <lora:…> 文本。