Negativer Prompt

Was ist ein negativer Prompt in der KI?

Ein negativer Prompt in der künstlichen Intelligenz (KI) ist eine Anweisung, die einem KI-Modell vorgibt, was es nicht in seine generierte Ausgabe aufnehmen soll. Während traditionelle Prompts die KI anleiten, was erzeugt werden soll, geben negative Prompts Elemente, Stile oder Merkmale an, die vermieden werden sollen. Diese Technik ist besonders in generativen Modellen wie Text-zu-Bild-Systemen nützlich, da hier die Kontrolle des Inhalts für ein gewünschtes Ergebnis entscheidend ist.

Im Kontext KI-generierter Bilder kann ein negativer Prompt bestimmte Objekte, Stile oder unerwünschte Merkmale ausschließen. Durch die Vorgabe eines negativen Prompts können Nutzer das Ergebnis verfeinern und sicherstellen, dass der generierte Inhalt besser ihren Erwartungen entspricht.

Wie wird ein negativer Prompt verwendet?

Negative Prompts werden während des Generierungsprozesses eingesetzt, um das KI-Modell von unerwünschten Inhalten fernzuhalten. Beim Eingeben eines Prompts in ein KI-System können Nutzer negative Prompts hinzufügen, um bestimmte Elemente auszuschließen. Dies geschieht üblicherweise durch ein separates Feld für negative Prompts oder durch spezielle Syntax zur Unterscheidung zwischen positiven und negativen Anweisungen.

Schritte zur Verwendung eines negativen Prompts

1. Positiven Prompt erstellen: Beginne mit einem Prompt, der beschreibt, was die KI generieren soll.
   Beispiel: „Ein Porträt einer Frau auf einer Waldlichtung bei Sonnenaufgang.“

2. Unerwünschte Elemente identifizieren: Bestimme, welche Aspekte aus dem Bild ausgeschlossen werden sollen. Das können Stile, Objekte oder Eigenschaften sein, die dein Wunschergebnis beeinträchtigen.

3. Negativen Prompt formulieren: Schreibe den negativen Prompt, indem du die zu vermeidenden Elemente auflistest.
   Beispiel: „unscharf, niedrige Qualität, zusätzliche Gliedmaßen, Text, Wasserzeichen, entstellt.“

4. Beide Prompts ins KI-System eingeben: In KI-Tools, die negative Prompts unterstützen, gibt es Felder für positive und negative Prompts. Gib deine Prompts entsprechend ein.

5. Inhalt generieren: Starte das KI-Modell zur Inhaltserstellung. Die KI berücksichtigt beide Prompts und versucht, gewünschte Elemente einzubauen und die angegebenen Negativa zu vermeiden.

Beispiele für den Einsatz negativer Prompts

Verbesserung der Bildqualität in Stable Diffusion

Ohne negativen Prompt:
Ein Nutzer gibt den Prompt ein: „Ein hochauflösendes Porträt eines Fantasy-Helden.“
Die KI generiert ein Bild, das jedoch unerwünschte Artefakte wie zusätzliche Finger oder verzerrte Gesichtszüge enthält.

Mit negativem Prompt:
Der Nutzer ergänzt einen negativen Prompt: „entstellt, zusätzliche Gliedmaßen, unscharf, niedrige Qualität.“
Nun erzeugt die KI ein saubereres Bild mit korrekter Anatomie und höherer visueller Qualität.

Entfernen unerwünschter Objekte

Szenario:
Du erzeugst ein Bild einer Skyline, möchtest aber keine Anzeichen von Verschmutzung oder Smog darauf haben.

• Positiver Prompt: „Eine klare Sicht auf die Skyline bei Sonnenuntergang.“
• Negativer Prompt: „Smog, Verschmutzung, Dunst.“

Das Ergebnis zeigt eine makellose Skyline ohne Umweltverschmutzung.

Kontrolle des künstlerischen Stils

Szenario:
Du möchtest ein fotorealistisches Bild und willst jegliche cartoonhafte Elemente vermeiden.

• Positiver Prompt: „Ein fotorealistisches Bild einer Berglandschaft.“
• Negativer Prompt: „Cartoon, Illustration, Comicstil.“

Die KI erzeugt ein Bild, das wie eine echte Fotografie aussieht, ohne stilisierte oder comicartige Merkmale.

Anwendungsfälle für negative Prompts

Verfeinerung KI-generierter Kunst

Künstler, die KI-Tools wie Stable Diffusion oder Midjourney einsetzen, können mit negativen Prompts ihre Werke gezielt verfeinern. Durch das Ausklammern unerwünschter Elemente kann die KI Bilder erzeugen, die professionellen Ansprüchen genügen.

Beispiel:
Eine Künstlerin möchte ein detailliertes Konzeptbild ohne Text oder Wasserzeichen erstellen. Durch das Hinzufügen von „Text, Wasserzeichen, Logo“ zum negativen Prompt stellt sie sicher, dass das finale Bild sauber und verwendbar ist.

Generierung spezifischer Inhalte in Design & Werbung

Designer, die an Werbekampagnen arbeiten, benötigen oft Bilder, die den Markenrichtlinien entsprechen. Negative Prompts helfen, Elemente auszuschließen, die mit der Markenidentität kollidieren.

Beispiel:
Vermeidet eine Marke bestimmte Farben oder Stile, kann der Designer dies als negative Prompts eingeben. So wird sichergestellt, dass die KI-Bilder den visuellen Vorgaben der Marke entsprechen.

Inhaltsmoderation und Compliance

Bei der Erstellung von Inhalten für die breite Öffentlichkeit ist es wichtig, unangemessenes oder unerwünschtes Material zu vermeiden. Negative Prompts tragen dazu bei, solche Inhalte herauszufiltern.

Beispiel:
Um sicherzustellen, dass generierte Bilder für alle Zielgruppen geeignet sind, kann der Nutzer negative Prompts wie „Nacktheit, Gewalt, Blut, anstößige Symbole“ hinzufügen. So wird die Einhaltung von Inhaltsrichtlinien und gesellschaftlichen Standards unterstützt.

Verbesserung von Textgenerierungsmodellen

Obwohl negative Prompts oft mit Bildgenerierung assoziiert werden, können sie auch bei Textmodellen wie Chatbots eingesetzt werden.

Beispiel:
Ein Chatbot, der professionelle medizinische Beratung geben soll, sollte Umgangssprache und Slang vermeiden.

• Positiver Prompt: „Gib eine ausführliche Erklärung der Symptome der Influenza.“
• Negativer Prompt: „Slang, Umgangssprache, Witze.“

So bleibt die Antwort des Chatbots professionell und dem Kontext angemessen.

Negatives Prompting in Stable Diffusion verstehen

Stable Diffusion ist ein beliebtes KI-Modell zur Bilderzeugung aus Text-Prompts. Negative Prompts sind besonders effektiv, um die Ergebnisse von Stable Diffusion zu verbessern.

Wie funktionieren negative Prompts in Stable Diffusion?

Negative Prompts wirken als Einschränkungen im Bildgenerierungsprozess. Sie beeinflussen den Diffusionsprozess des KI-Modells, indem sie es im hochdimensionalen Raum von bestimmten Konzepten wegdrängen.

Beim Generieren eines Bildes berücksichtigt Stable Diffusion sowohl den positiven Prompt (was enthalten sein soll) als auch den negativen Prompt (was vermieden werden soll). Diese doppelte Steuerung verfeinert den Generierungsprozess und führt zu Ergebnissen, die besser mit den Nutzererwartungen übereinstimmen.

Syntax für negative Prompts

In manchen Interfaces von Stable Diffusion können negative Prompts direkt in einem separaten Feld eingegeben werden. In anderen wird eine spezielle Syntax innerhalb des gleichen Prompt-Feldes verwendet.

Beispielsyntax:

• Positiver Prompt: „Ein Porträt einer jungen Frau im Stil von Rembrandt.“
• Negativer Prompt: „niedrige Qualität, unscharf, entstellt, zusätzliche Gliedmaßen“

Beispiele in Stable Diffusion

Porträt-Optimierung

Ohne negativen Prompt:
Ein Bild einer Person weist möglicherweise Anomalien wie zusätzliche Finger oder verzerrte Gesichtszüge auf.

Mit negativem Prompt:
Durch Hinzufügen von „schlechte Anatomie, entstellt, zusätzliche Gliedmaßen, schlecht gezeichnetes Gesicht“ zum negativen Prompt erzeugt die KI ein anatomisch korrektes Porträt.

Stilkontrolle

Szenario:
Du möchtest ein Bild einer futuristischen Stadt, aber keine Steampunk-Elemente.

• Positiver Prompt: „Eine futuristische Skyline mit fliegenden Autos.“
• Negativer Prompt: „Steampunk, Viktorianisch, Zahnräder“

Das Ergebnis zeigt eine moderne, elegante Ästhetik ohne unerwünschte Steampunk-Einflüsse.

Tipps für effektives negatives Prompting

Sei spezifisch bei negativen Prompts

Je präziser du negative Prompts formulierst, desto besser kann die KI unerwünschte Elemente ausschließen.

• Weniger effektiv: „schlechte Sachen“
• Effektiver: „unscharf, niedrige Qualität, verpixelt, Text, Wasserzeichen“

Mehrere negative Stichworte kombinieren

Eine umfassende Liste von Negativa kann das Ergebnis zusätzlich verfeinern.

Beispiel für einen negativen Prompt:
„unscharf, unscharfer Fokus, niedrige Auflösung, schlechte Anatomie, zusätzliche Gliedmaßen, entstellt, Text, Wasserzeichen“

Negative Prompts zur Stilausschließung

Willst du bestimmte künstlerische Stile oder Einflüsse vermeiden, nenne sie im negativen Prompt.

• Beispiel: „Cartoon, Anime, Comic, Low Poly“

Übermäßige Einschränkung vermeiden

Negative Prompts sind mächtig, aber eine Übernutzung kann die Kreativität der KI einschränken oder zu weniger interessanten Ergebnissen führen. Finde eine Balance zwischen gezielter Steuerung und kreativer Freiheit der KI.

Negative Prompts in anderen KI-Modellen

Midjourney

Midjourney ist ein weiteres KI-Modell zur Bilderzeugung. Auch hier helfen negative Prompts, die Ergebnisse zu verfeinern.

Beispiel für die Verwendung in Midjourney:

• Positiver Prompt: „/imagine Ein ruhiger Strand bei Sonnenuntergang“
• Negativer Prompt: „–no people, no text, no logos“

ChatGPT und Textmodelle

Auch bei textgenerierenden KI-Modellen wie ChatGPT können negative Prompts das Modell von unerwünschten Themen fernhalten.

Beispiel:

• Nutzer: „Erkläre Quantenmechanik.“
• Negativer Prompt (implizit): Die KI ist darauf ausgelegt, unerlaubte Inhalte wie persönliche Meinungen oder sensible Themen zu vermeiden.

Auch wenn das Interface keine expliziten negativen Prompts erlaubt, werden systemseitig Anweisungen integriert, um unpassende Inhalte zu filtern.

Häufige negative Prompts und ihre Effekte

Negative Prompt-Listen für verschiedene Szenarien

Für Porträts und Charaktere

• Negative Prompts: „schlechte Anatomie, zusätzliche Gliedmaßen, entstellt, schlecht gezeichnetes Gesicht, Duplikat, unscharf, niedrige Qualität“

Für Landschaften

• Negative Prompts: „Menschen, Tiere, Gebäude, unscharf, überbelichtet, unterbelichtet, niedrige Qualität“

Für Produktbilder

• Negative Prompts: „Text, Wasserzeichen, Logo, unscharf, Spiegelungen, Schatten“

Für künstlerische Stile

Um bestimmte Stile auszuschließen:

• Negative Prompts: „Cartoon, Comic, Anime, Impressionismus, abstrakt“

Negative Prompts sind ein leistungsstarkes Werkzeug in der KI, mit dem Nutzer Modelle anweisen können, bestimmte Inhalte in generierten Ergebnissen zu vermeiden. Durch den effektiven Einsatz negativer Prompts lassen sich die Qualität von KI-generierten Bildern und Texten verbessern, sodass sie optimal auf die eigenen Bedürfnisse und Präferenzen zugeschnitten sind. Ob zur Verfeinerung künstlerischer Ergebnisse, zur Steuerung von Inhalten für Branding-Zwecke oder zur Einhaltung von Richtlinien – negative Prompts sind ein unverzichtbares Tool für alle, die mit generativen KI-Modellen arbeiten.

Forschung

1. RePrompt: Automatic Prompt Editing to Refine AI-Generative Art Towards Precise Expressions von Yunlong Wang, Shuyuan Shen, Brian Y. Lim (Veröffentlicht: 2023-03-20).
   Diese Arbeit untersucht die Fähigkeit generativer KI-Modelle, Bilder auf Basis von Textprompts zu erzeugen, wobei der Fokus darauf liegt, wie gut diese Bilder die beabsichtigten emotionalen Kontexte des eingegebenen Texts widerspiegeln. Die Autoren entwickelten RePrompt, eine automatische Methode zur Verfeinerung von Textprompts, um die emotionale Ausdruckskraft von KI-generierten Bildern – insbesondere für negative Emotionen – zu verbessern. Ihr Ansatz umfasste crowdsourcing-basierte Editierstrategien und das Training eines Proxy-Modells zur Analyse des Einflusses intuitiver Textmerkmale auf die Bildgenerierung. Die Simulationen und Nutzerstudien belegten signifikante Verbesserungen bei der emotionalen Genauigkeit KI-generierter Bilder.
   Mehr erfahren

2. Redefining Qualitative Analysis in the AI Era: Utilizing ChatGPT for Efficient Thematic Analysis von He Zhang, Chuhao Wu, Jingyi Xie, Yao Lyu, Jie Cai, John M. Carroll (Veröffentlicht: 2024-05-28).
   Diese Forschung erforscht die Integration von KI-Tools wie ChatGPT in qualitative Forschungsprozesse. Durch Interviews und Zusammenarbeit mit qualitativen Forschenden identifiziert das Paper Herausforderungen und schlägt einen Rahmen für die Gestaltung effektiver Prompts zur Verbesserung von KI-Anwendungen in der Themenanalyse vor. Die Studie zeigt einen Wandel der Haltung von Forschenden von negativ zu positiv bezüglich der Rolle der KI und betont die Bedeutung gut gestalteter Prompts sowie potenzieller ethischer Risiken.
   Mehr erfahren

3. Learning to Prompt in the Classroom to Understand AI Limits: A pilot study von Emily Theophilou et al. (Veröffentlicht: 2023-09-01).
   Diese Studie thematisiert negative Einstellungen, die aus Missverständnissen über KI-Fähigkeiten – insbesondere bei großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT – entstehen. Sie hebt die Notwendigkeit von KI-Literaturmaßnahmen hervor, um die Öffentlichkeit über die Grenzen von LLMs und effektive Prompt-Strategien aufzuklären. Durch das Bewusstsein für die Fehlbarkeit der KI möchte die Forschung negative Haltungen und Ängste vor KI abbauen und einen informierten, ausgewogenen Umgang fördern.
   Mehr erfahren