Stable Diffusion 负面提示词是什么(附:常用负面提示词)
Stable Diffusion 是一种广泛使用的 AI 图像生成工具,通过提示词(prompts)来控制生成的图像内容和风格。为了更精准地生成符合预期的图像,除了使用正面提示词(positive prompts),负面提示词(negative prompts)也在生成过程中扮演着重要角色。负面提示词可以帮助排除某些不需要的元素,从而优化最终的输出效果。
Stable Diffusion 负面提示词是什么?有什么作用?
在 Stable Diffusion 中,负面提示词是一种与正向提示词相反的输入方式,用于限制或避免某些不想在生成图像中出现的特征。例如,如果正向提示词是描述某些图像的正面特征,如颜色、姿势、风格等,那么负面提示词则是明确指出图像中不应出现的元素。例如,用户可以通过输入“blur”或“low quality”这样的负面提示词,避免生成模糊或低质量的图像。
负面提示词的作用在于通过排除特定的图像元素或风格,帮助生成更符合用户预期的高质量图像。这在面对复杂的场景或精细的图像生成任务时尤为重要。例如,如果用户希望生成一张干净的肖像图片但不希望图片中有“noise”或“distortion”,可以通过添加这些关键词作为负面提示来优化结果。此外,负面提示词还能帮助模型减少过度拟合某些不必要的细节,使图像更加自然
Stable Diffusion 常用负面提示词
为了帮助用户更好地使用负面提示词,这里列举了一些常用的负面提示词,可根据实际需求进行调整:
- 质量控制类:
- low quality
- blurry
- pixelated
- low resolution
- overexposed
- 内容过滤类:
- text
- logo
- watermark
- signature
- 细节优化类:
- noise
- distortion
- grain
- artifacts
- oversaturated
- 形态类:
- deformed
- disfigured
- extra limbs
- mutated
- 风格调整类:
- cartoonish
- 3D
- anime
- comic
- 颜色与光影:
- dark
- bright
- overexposed
- saturated
这些提示词可以单独使用,也可以结合使用,以达到更精准的图像生成效果。例如,如果想生成高质量的写实风格图像,可以添加负面提示词:“cartoonish”、“low quality”、“noise”等,以防止生成的图像带有不必要的艺术风格或质量问题
通过合理使用负面提示词,用户可以在使用 Stable Diffusion 时更加灵活地控制生成结果,从而获得更符合预期的图像。
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