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：

1. 质量控制类：
   • low quality
   • blurry
   • pixelated
   • low resolution
   • overexposed
2. 内容过滤类：
   • text
   • logo
   • watermark
   • signature
3. 细节优化类：
   • noise
   • distortion
   • grain
   • artifacts
   • oversaturated
4. 形态类：
   • deformed
   • disfigured
   • extra limbs
   • mutated
5. 风格调整类：
   • cartoonish
   • 3D
   • anime
   • comic
6. 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。