> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.seaart.ai/guide-1/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.seaart.ai/guide-1/portugues/4-parametros/4-7-guia-de-edicao-de-prompt-or-guia-de-mistura-de-palavras-chave.md). # 4-7 Guia de Edição de Prompt | Guia de Mistura de Palavras-chave Este guia explica técnicas avançadas de prompting para melhor controle sobre a geração de imagens no SeaArt.AI, aplicável a todos os modelos exceto Flux, que utiliza um sistema diferente. Você já aprendeu como escrever prompts básicos com pesos no ⁠Guia Completo de Prompting. Este guia irá ensinar técnicas avançadas de prompting para que você tenha mais controle sobre a geração de imagens. Os efeitos podem variar para cada modelo, mas estas regras se aplicam a todos os modelos que funcionam no [SeaArt.AI](https://www.seaart.ai/). Apenas o Flux não funciona com estas ferramentas porque possui um sistema de compreensão de prompt diferente. ## Antes de Começar * `Palavra-chave` do termo pode ser qualquer palavra no seu prompt. Palavra-chave pode ser composta por mais de uma palavra em algumas sintaxes. * `Fator` do termo é o valor das etapas de amostragem. Varia entre 1 e o maior número de etapas de amostragem. * `Fator%` do termo é o valor percentual das etapas de amostragem. Não pode ser maior que 1 (100%) e varia entre 0-1. ## Sintaxe \[palavra-chave1:palavra-chave2:fator] A geração começa com `palavra-chave1` e muda para `palavra-chave2` após a etapa definida pelo `fator`. * Valores baixos às vezes não terão efeito visível porque representam uma pequena parte da geração. * A ordem importa, primeiro `palavra-chave1` é o termo inicial enquanto palavra-chave2 é a parte secundária da geração. ### Exemplo `retrato de uma garota, [sorrindo:carrancuda:0.7] rosto` com 20 etapas de geração será gerado assim: **Etapa 1-14** `retrato de uma garota, rosto sorrindo` **Etapa 15-20** `retrato de uma garota, rosto carrancudo` ### Abaixo Você Pode Ver a Diferença As imagens foram geradas com as mesmas configurações e 20 etapas. O `fator%` foi alterado para `0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9` Como pode ver, a primeira imagem tem um rosto mais zangado porque apenas 2 etapas foram geradas com `sorrindo`, enquanto a última imagem tem rosto sorridente porque 18 etapas foram geradas com `sorrindo` e mudou para `carrancuda` nas últimas 2 etapas.

## Sintaxe \[palavra-chave:fator] A geração começa sem a `palavra-chave` e adiciona a `palavra-chave` ao prompt após a etapa definida pelo `fator`. * Valores altos não terão efeito visível porque a composição principal da imagem já terá sido gerada e a IA não consegue fazer esse tipo de alteração significativa. ### Exemplo `retrato de uma garota, olhos verdes, [cabelo rosa:7]` com 20 etapas de geração será gerado assim: **Etapa 1-7** `retrato de uma garota, olhos verdes` **Etapa 8-20** `retrato de uma garota, olhos verdes, cabelo rosa` ### Abaixo Você Pode Ver a Diferença As imagens foram geradas com as mesmas configurações e 20 etapas. O `fator` do termo foi alterado para `3, 7, 10, 13, 17` Como pode ver, não há cabelo rosado na terceira e nas imagens seguintes porque a IA já gerou a composição principal e não conseguiu fazer alterações mesmo adicionando cabelo rosa depois. A cor branca foi totalmente sorte, poderia ser qualquer cor, inclusive rosa. ## Sintaxe \[palavra-chave::fator] A geração começa com a `palavra-chave` e remove a `palavra-chave` do prompt após a etapa definida pelo `fator`. * Valores altos não terão diferenças significativas porque a composição principal já terá sido gerada com a `palavra-chave`. ### Exemplo `retrato de uma garota, [ruiva::3], vestido preto` com 20 etapas de geração será gerado assim: **Etapa 1-3** `retrato de uma garota, ruiva, vestido preto` **Etapa 4-20** `retrato de uma garota, , vestido preto` ### Abaixo Você Pode Ver a Diferença As imagens foram geradas com as mesmas configurações e 20 etapas. O `fator` do termo foi alterado para `3, 5, 7, 10, 13` Como pode ver, não há diferença significativa após a terceira imagem porque a composição principal já havia sido gerada quando removemos a `palavra-chave` do prompt. O cabelo loiro foi totalmente sorte, poderia ser qualquer cor de cabelo, inclusive ruivo.

## Sintaxe \[palavra-chave1|palavra-chave2] Esta sintaxe irá alternar as `palavras-chave` a cada etapa. `Palavra-chave` pode ser mais de duas, você pode adicionar tantas `palavras-chave` quanto etapas de amostragem, mas não é recomendado. * Menos `palavras-chave` resulta em melhores resultados. ### Exemplo `retrato de uma garota, [loira|ruiva|preto] cabelo` com 20 etapas de geração será gerado assim: **Etapa 1-4-7-10-13-16-19** `retrato de uma garota, [loira|ruiva|preto] cabelo` **Etapa 2-5-8-11-14-17-20** `retrato de uma garota, [loira|ruiva|preto] cabelo` **Etapa 3-6-9-12-15-18** `retrato de uma garota, [loira|ruiva|preto] cabelo` ### Abaixo Você Pode Ver Exemplos 1. `retrato de uma garota, [loira|ruiva|preto] cabelo` 2. `[sapo|pássaro|gato]`

## palavra-chave1 (palavra-chave2) Sintaxe A barra pode ser usada para utilizar parênteses reais no prompt sem peso. Algumas tags incluem parênteses `()` e esta sintaxe ajuda a usá-los. ### Exemplo `mona (genshin impact)` será tokenizado como `mona` com peso 1x e `genshin impact` com peso 1.1x. `mona \(genshin impact\)` será tokenizado como ele mesmo, sem peso e com parênteses reais. ### Abaixo Você Pode Ver Exemplo `(obraprima, melhor qualidade), mona \(genshin impact\)`