180+ 个最佳 Stable Diffusion 负面/反向提示词及示例

林悦
林悦  更新于

Stable Diffusion 近来备受关注。负面提示是提升输出图像质量和相关性的方法之一,它们有助于从生成图像中过滤不需要的内容。

本文汇集了 180 多个最佳 Stable Diffusion 负面提示词及示例,帮助你生成满意的图片。

什么是 Stable Diffusion 的负面提示词

Stable Diffusion 是一种基于文本描述生成图像的 AI 模型过程。这些文本输入被称为提示词,而负面提示词或者反向提示词(Negative prompt)则指明了图像中不应出现的内容。你可以用它们来过滤掉不想要的元素,比如带有特定物体或图案的图像。

Automatic1111 中的 Stable Diffusion 负面提示

例如,如果你想生成一幅宁静的自然风景画,但又不希望出现建筑物,可以使用类似 “no buildings” 的负面提示。这会让 AI 专注于树木、山脉、河流等自然元素,从而提升图像的相关性

但如何进一步提升整体质量呢?

Stable Diffusion 默认的输出图像分辨率在如今看来偏低。Highres 修复功能计算量大,Extras Upscaler 可能出现缝隙或网格问题。

如果你需要放大Stable Diffusion 图像分辨率、提高画质,可以试试 Aiarty Image Enhancer。通过先进的AI模型,可以在不损失画质的情况下把图片放大到4K甚至更好分辨率。非常简单好用,不需要进行参数设置。一切由AI自动完成。

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  • 更快的平均处理速度
  • 更低的系统要求
  • 更简单的 4 合 1 AI 自动批处理流程
  • 更真实细腻的细节表现

通用 Stable Diffusion 负面提示

在使用 Stable Diffusion 时,准备一组可广泛应用于不同项目的通用负面提示非常有用,它能帮助维持图像的质量和相关性。这些通用提示可以剔除常见的不良元素,确保生成的图像始终符合期望标准。以下是一些可在 Stable Diffusion 负面提示中使用的常见指令。

worst quality, normal quality, low quality, low res, blurry, distortion, text, watermark, logo, banner, extra digits, cropped, jpeg artifacts, signature, username, error, sketch, duplicate, ugly, monochrome, horror, geometry, mutation, disgusting, bad anatomy, bad proportions, bad quality, deformed, disconnected limbs, out of frame, out of focus, dehydrated, disfigured, extra arms, extra limbs, extra hands, fused fingers, gross proportions, long neck, jpeg, malformed limbs, mutated, mutated hands, mutated limbs, missing arms, missing fingers, picture frame, poorly drawn hands, poorly drawn face, collage, pixel, pixelated, grainy, color aberration, amputee, autograph, bad illustration, beyond the borders, blank background, body out of frame, boring background, branding, cut off, dismembered, disproportioned, distorted, draft, duplicated features, extra fingers, extra legs, fault, flaw, grains, hazy, identifying mark, improper scale, incorrect physiology, incorrect ratio, indistinct, kitsch, low resolution, macabre, malformed, mark, misshapen, missing hands, missing legs, mistake, morbid, mutilated, off-screen, outside the picture, poorly drawn feet, printed words, render, repellent, replicate, reproduce, revolting dimensions, script, shortened, sign, split image, squint, storyboard, tiling, trimmed, unfocused, unattractive, unnatural pose, unreal engine, unsightly, written language

最差质量、普通质量、低质量、低分辨率、模糊、扭曲、文字、水印、标志、横幅、多余的手指、裁剪、JPEG 压缩痕迹、签名、用户名、错误、草图、重复、丑陋、单色、恐怖、几何图形、突变、恶心、糟糕的解剖结构、比例失衡、劣质、畸形、四肢脱节、画面外、失焦、干瘪、毁容、多余的手臂、多余的肢体、多余的手、手指融合、比例怪异、脖子过长、jpeg、畸形肢体、变异、变异手、变异肢体、缺失手臂、缺失手指、画框、手画得差、脸画得差、拼贴、像素、像素化、有颗粒感、色差、截肢者、签名笔迹、糟糕的插图、超出边界、背景空白、身体超出画面、背景无趣、有品牌标识、裁切、不完整、比例失调、扭曲、草稿、特征重复、多余手指、多余腿、缺陷、瑕疵、颗粒感、朦胧、可识别标记、比例不当、生理结构错误、比例错误、不清晰、庸俗、低分辨率、恐怖风、畸形、标记、变形、缺手、缺腿、错误、病态、毁损、画面外、超出画面、脚画得差、印刷文字、渲染、令人反感、复制、重复、令人厌恶的比例、脚本、被截短、标志、分割图像、斜视、分镜图、平铺、被裁剪、失焦、不吸引人、不自然的姿势、Unreal Engine、难看、有书面文字

Stable Diffusion 动漫负面提示

AI 生成的动漫画作可以生动且吸引人,但需要进行适当微调以符合特定风格,并避免常见问题。用于 Stable Diffusion 动漫角色生成 的负面提示,可以通过剔除不需要的元素或特征,帮助实现理想的审美效果。以下是一些 Stable Diffusion 的动漫负面提示。

bad anatomy, bad hands, three hands, three legs, bad arms, missing legs, missing arms, poorly drawn face, bad face, fused face, cloned face, worst face, out of frame double, three crus, extra crus, fused crus, worst feet, three feet, fused feet, fused thigh, three thigh, extra thigh, worst thigh, missing fingers, extra fingers, ugly fingers, long fingers, horn, realistic photo, extra eyes, huge eyes, 2girl, 2boy, amputation, disconnected limbs

畸形解剖、畸形手、三只手、三条腿、畸形手臂、缺腿、缺臂、脸部画得不好、畸形脸、融合脸、克隆脸、最糟糕的脸、出画双重影像、三条小腿、多出小腿、融合小腿、最差的脚、三只脚、融合脚、融合大腿、三条大腿、多出大腿、最差的大腿、缺失手指、多出手指、难看的手指、手指过长、角、真实照片、多出眼睛、眼睛巨大、两个女孩、两个男孩、截肢、身体部位断裂

Stable Diffusion 写实负面提示

要用 AI 生成逼真的图像,需要谨慎引导,以确保内容准确反映现实细节并避免常见问题。针对写实风格的负面提示有助于排除不真实元素,提升图像的整体真实性。以下是一些适用于写实照片的 Stable Diffusion 负面提示。

bad anatomy, bad hands, three hands, three legs, bad arms, missing legs, missing arms, poorly drawn face, poorly rendered hands, bad face, fused face, cloned face, worst face, three crus, extra crus, fused crus, worst feet, three feet, fused feet, fused thigh, three thigh, extra thigh, worst thigh, missing fingers, extra fingers, ugly fingers, long fingers, bad composition, horn, extra eyes, huge eyes, 2girl, amputation, disconnected limbs, cartoon, cg, 3d, unreal, animate, cgi, render, artwork, illustration, 3d render, cinema 4d, artstation, octane render, mutated body parts, painting, oil painting, 2d, sketch, bad photography, bad photo, deviant art, aberrations, abstract, anime, black and white, collapsed, conjoined, creative, drawing, extra windows, harsh lighting, jpeg artifacts, low saturation, monochrome, multiple levels, overexposed, oversaturated, photoshop, rotten, surreal, twisted, UI, underexposed, unnatural, unreal engine, unrealistic, video game, deformed body features

畸形解剖、畸形手、三只手、三条腿、畸形手臂、缺腿、缺臂、脸部画得不好、手部渲染不佳、畸形脸、融合脸、克隆脸、最差的脸、三条小腿、多出小腿、融合小腿、最差的脚、三只脚、融合脚、融合大腿、三条大腿、多出大腿、最差的大腿、缺失手指、多出手指、难看的手指、手指过长、构图差、角、多出眼睛、眼睛巨大、两个女孩、截肢、身体部位断裂、卡通风、CG、三维、虚拟、不自然、CGI、渲染、插画、插图、3D渲染、Cinema 4D、ArtStation、Octane渲染、身体部位变异、绘画、油画、二维、素描、糟糕摄影、差照片、DeviantArt、色差、抽象、动漫、黑白、崩塌、连体、创意、绘图、多余窗户、光照过强、JPEG压缩痕迹、低饱和度、单色、多层次、曝光过度、过度饱和、Photoshop、腐烂、超现实、扭曲、用户界面、曝光不足、不自然、虚幻引擎、不真实、电子游戏、身体特征畸形

Stable Diffusion 面部负面提示

负面提示有助于避免影响面部真实感和美观度的常见问题,它们能让 AI 输出更精致、比例合理且逼真的面部特征。

poorly drawn face, bad face, fused face, ugly face, worst face, asymmetrical, unrealistic skin texture, bad proportions, out of frame, poorly drawn hands, cloned face, double face

脸部绘制粗糙、脸部畸形、面部融合、丑陋的脸、最差的脸、不对称、不真实的皮肤纹理、比例不当、画面外、手部绘制粗糙、克隆脸、双重面孔

Stable Diffusion 手部负面提示

生成逼真的手部图像是 AI 艺术中较具挑战性的部分之一。手部负面提示可指导 AI 避免生成手部时常见的错误和不准确之处。

extra digits, extra arms, extra hands, fused fingers, malformed limbs, mutated hands, poorly drawn hands, extra fingers, missing hands, bad hands, three hands, fused hands, too many fingers, missing fingers, deformed hands

多余的手指、多余的手臂、多余的手、手指融合、四肢畸形、手部变异、手部绘制粗糙、多指、缺手、手部错误、三只手、手融合、手指过多、缺指、手部变形

Stable Diffusion 眼部负面提示

眼部负面提示是用于指导 AI 避免在生成眼睛时出现错误和不准确之处的指令。这些提示有助于生成逼真、符合解剖结构且富有表现力的眼睛,从而提升图像整体质量。

extra eyes, huge eyes, bad eyes, ugly eyes, oversized eyes, imperfect eyes, deformed pupils, deformed iris, cross-eyed

多余的眼睛、巨大的眼睛、眼睛异常、丑陋的眼睛、眼睛过大、眼睛不完美、瞳孔畸形、虹膜畸形、斗鸡眼

Stable Diffusion 人像负面提示

人像是 AI 生成图像的常见应用场景。针对人像的负面提示有助于确保最终图像真实、构图合理,并避免影响观感的常见问题。以下是 Stable Diffusion 人像负面提示。

bad proportions, asymmetric ears, broken wrist, additional limbs, asymmetric, collapsed eyeshadow, altered appendages, broken finger, bad anatomy, elongated throat, double face, conjoined, bad face, broken hand, out of frame, disconnected limb, 3d, bad ears, amputee, cross-eyed, disfigured, cartoon, bad eyes, cloned face, combined appendages, broken leg, copied visage, absent limbs, childish, cropped head, cloned head, desiccated, duplicated features, dismembered, disproportionate, cripple

比例错误、耳朵不对称、手腕扭曲、多余的肢体、不对称、眼影塌陷、四肢异常、手指断裂、解剖结构错误、脖子拉长、双脸、连体、脸部异常、手部扭曲、画面外、肢体脱节、3D风格、耳朵畸形、截肢、斗鸡眼、毁容、卡通风格、眼睛异常、脸部克隆、四肢融合、腿部扭曲、面部复制、四肢缺失、幼稚风格、头部裁切、头部克隆、干瘪、特征重复、肢体分离、比例失调、畸形

Stable Diffusion NSFW (不适合工作场合) 负面提示

在使用 AI 生成图像时,尤其是在专业或公共场景下,确保内容适宜且安全至关重要。这时 NSFW(不适宜工作场合)负面提示就能发挥作用。它们有助于过滤不当或露骨内容,确保生成的图像符合可接受的标准。以下是一些 Stable Diffusion NSFW 负面提示。

nsfw, nude, nudity, uncensored, explicit content, cleavage, nipples

NSFW(不适合在工作场合观看)、裸体、裸露、未打码、露骨内容、乳沟、乳头

Stable Diffusion Easy Negative (负面提示嵌入)

你可能在许多生成图像的负面提示中看到过“easynegative”。EasyNegative 是一种常用的 Stable Diffusion 负面提示嵌入文件。

Easy Negative Stable Diffusion

负面嵌入

在机器学习和自然语言处理(NLP)中,嵌入是从数据中训练得到的表示,用于将复杂数据(文本、图像、音频等)转换为易于处理的格式。

你可以将负面嵌入文件看作一个额外的自定义标签。有人基于特定图像进行预训练,并将其映射到一个特定触发词。该预训练文件捕捉了文本描述的核心含义。在这种情况下,“easynegative”就是触发词。通过使用该触发词,Stable Diffusion 会应用所学习的概念,从而影响生成结果。类似的概念包括 score_9, score_8, aidxlv05_neg, bad-artist, FastNegative 等。

不过请注意,单独的“easynegative”提示并不会生效。只有在你的 Stable Diffusion 环境中加载了对应的嵌入文件时,该触发词才会有效。否则,它会被当作普通无意义文本提示,无法产生影响。

一些常见且有效的 Stable Diffusion 负面提示嵌入:
  • easynegative: https://civitai.com/models/7808/easynegative
  • FastNegativeV2: https://civitai.com/models/71961/fast-negative-embedding-fastnegativev2
  • realisticvision-negative-embedding: https://civitai.com/models/36070/negative-embedding-for-realistic-vision-v20
  • negative_hand: https://civitai.com/models/56519/negativehand-negative-embedding
  • NEGATIVE_HANDS: https://civitai.com/models/583583/negative-hands
  • NegativeDynamics: https://civitai.com/models/159990/negativedynamics
  • (negative_v2 Color_Balance_Calibration:0.8): https://civitai.com/models/231989/negativeforanime
  • deep_negative_pony: https://civitai.com/models/831971/deep-negative-pony

Stable Diffusion 负面提示权重

Stable Diffusion 允许用户调整模型对提示词的关注度或重要性。提示词权重在控制特定指令对最终图像的影响中至关重要。你可以用圆括号 () 增强模型对其中词语的关注度,用方括号 [] 减弱关注度。以下是一个示例,展示如何逐步调整负面提示的整体权重。

Stable Diffusion Negative Prompt Weight

速查表:

  • a (word) - 将“word”的关注度提升 1.1 倍。
  • a ((word)) - 将“word”的关注度提升 1.21 倍 (= 1.1 * 1.1)。
  • a (word:1.5) - 将“word”的关注度提升 1.5 倍。
  • a (word:0.25) - 将“word”的关注度降低 4 倍 (= 1 / 0.25)。
  • a [word] - 将“word”的关注度降低 1.1 倍。
  • [word | word] - 混合多个提示;添加数字可降低权重。
  • (word | word) - 混合多个提示;添加数字可提升权重。
  • word AND word - 使用 AND 混合多个提示,可搭配权重。
  • [word:to:word] - 平均混合“word”和“word”。
  • [word:word:step] - 在指定步数后切换提示词(如 dog:mecha:20 表示 20 步后停止绘制狗,开始绘制“mecha”)。
  • [word:word:percentage] - 在指定百分比的步数后切换提示词(如 dog:mecha:0.2 表示在 20% 步数后切换到“mecha”)。

如果你想在提示中使用字面上的 ()[] 符号,请用反斜杠进行转义:anime_\(character\)。

如何放大、增强 Stable Diffusion 图像

Stable Diffusion v1 默认图像尺寸为 512x512 像素,这在如今的标准下较低。除了用 Stable Diffusion 本身放大生成图像(需要大量算力),你还可以使用专业的 AI 图像放大工具来 转换为高分辨率图像,并获得更多细节。

Aiarty Image Enhancer 是提升 Stable Diffusion 及其他 AI 模型生成图像的强大解决方案。它能将低分辨率、模糊、带噪点的图像转变为高清佳作。借助先进 AI 技术,Aiarty 不仅是增强图像,而是对其进行重建,生成自然的纹理和细节,实现卓越的真实感、锐度与清晰度。这款工具对 AI 生成艺术尤为有用,因为高质量至关重要。

以下是使用 Aiarty Image Enhancer 放大 Stable Diffusion 图像的步骤。下载并安装程序后,按下列步骤操作。

步骤 1. 启动程序,然后拖放你的图片。

启动 Aiarty Image Enhancer

步骤 2. 根据需求选择 AI 模型。

选择 AI 模型

步骤 3. 在放大选项中选择 x1、x2、x4、x8 或 1K、2K、4K、8K。

选择缩放倍数与输出分辨率

步骤 4. 设置输出格式和质量等级。

设置输出格式和质量

步骤 5. 点击 RUN,利用 AI 提升图像分辨率。

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林悦专注于图像编辑与 AI 视觉处理领域,擅长深度解析 AI 驱动的图像增强、智能抠图和画质优化技术。她致力于探索最前沿的图像处理工具,为用户提供实用的产品评测与操作指南。无论是提升图片清晰度、去除背景,还是优化图像细节,林悦的专业见解都能帮助用户找到最佳解决方案。

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