负面提示词

什么是人工智能中的负面提示词？

在人工智能（AI）领域，负面提示词是一种指令，用于告诉AI模型在生成输出时应避免包含哪些内容。传统提示词引导AI生成所需内容，而负面提示词则明确指定要规避的元素、风格或特征。这一技术在诸如文本到图像等生成式模型中尤为重要，有助于精准控制输出内容，实现预期效果。

在AI生成图像时，负面提示词可以排除某些物体、风格或不理想的特征。通过使用负面提示词，用户能够进一步优化输出，使生成内容更好地符合自身期望。

负面提示词如何使用？

在生成过程中，负面提示词用于引导AI模型避开不需要的内容。当用户在AI系统中输入提示词时，可以添加负面提示词以排除特定元素。通常，这通过单独的负面提示词输入栏或特定语法来实现，以区分正面与负面指令。

使用负面提示词的步骤

1. 编写正面提示词： 首先，写出你希望AI生成的内容。
   示例：“森林空地上日出时的女性肖像。”

2. 确定不需要的元素： 明确你希望排除哪些方面，如风格、物体或影响理想效果的特质。

3. 制定负面提示词： 列出要避免的元素，形成负面提示词。
   示例：“模糊、低质量、多余肢体、文字、水印、畸形。”

4. 在AI系统中输入正负提示词： 在支持负面提示词的AI工具中，正负提示词通常有独立的输入栏。将你的提示词分别输入。

5. 生成内容： 运行AI模型生成输出。系统会同时参考正负提示词，努力包含所需内容并避开指定的负面元素。

负面提示词应用实例

提升Stable Diffusion图像质量

未使用负面提示词：
用户输入：“高分辨率的奇幻英雄肖像。”
AI生成的图像可能出现多余手指或面部扭曲等不理想现象。

使用负面提示词后：
用户添加：“畸形、多余肢体、模糊、低质量。”
AI生成的图像更干净，人物结构正确，视觉质量更高。

移除不需要的对象

场景：
你想生成一幅城市天际线图像，但不希望出现污染或雾霾。

• 正面提示词： “日落时分清晰的城市天际线。”
• 负面提示词： “雾霾、污染、阴霾。”

输出的图像呈现出无环境污染的洁净城市天际线。

控制艺术风格

场景：
你希望获得一张写实风格的图片，避免卡通元素。

• 正面提示词： “写实风格的山地风光。”
• 负面提示词： “卡通、插画、漫画风格。”

AI生成的图像逼真，完全没有卡通化特征。

负面提示词的应用场景

优化AI生成艺术

使用Stable Diffusion或Midjourney等AI工具的艺术家，可借助负面提示词精细调整作品。通过指定不需要的元素，引导AI生成满足专业标准的高质量图像。

示例：
艺术家希望创作一幅没有文字或水印的精致概念图，只需在负面提示词中加入“文字、水印、logo”，即可保证最终图像纯净、可用。

设计与广告中的定向内容生成

广告设计师需确保图像符合品牌规范。负面提示词可帮助排除与品牌形象冲突的元素。

示例：
如果企业品牌避免某些颜色或风格，设计师可将这些内容写入负面提示词，确保AI生成的图像与品牌视觉一致。

内容审核与合规

面向公众生成内容时，必须避免不当或违规素材。负面提示词有助于过滤这类内容。

示例：
为确保生成图像适合所有受众，用户可添加“裸露、暴力、血腥、冒犯性符号”等负面提示词，保障内容合规、符合社会规范。

优化文本生成模型

虽然负面提示词常与图像生成相关，但在如聊天机器人等文本生成模型中同样适用。

示例：
医疗咨询类聊天机器人需避免使用俚语或口语化表达。

• 正面提示词： “详细说明流感的症状。”
• 负面提示词： “俚语、口语化语言、玩笑。”

这样可以确保机器人的回答专业、得体。

了解Stable Diffusion中的负面提示词

Stable Diffusion是基于文本提示生成图像的热门AI模型。负面提示词能显著优化Stable Diffusion的输出效果。

Stable Diffusion中的负面提示词工作原理

负面提示词在图像生成过程中起到约束作用。它们在高维表示空间中引导AI模型远离特定概念。

图像生成时，Stable Diffusion同时考虑正面提示词（需要包含什么）和负面提示词（需要避开什么），实现双重引导，使输出更贴合用户期望。

Stable Diffusion中的负面提示词语法

在一些Stable Diffusion界面中，可直接在单独的输入栏中填写负面提示词，也有的需在同一输入栏中用特殊语法区分。

示例语法：

• 正面提示词： “一位年轻女性的伦勃朗风格肖像。”
• 负面提示词： “低质量、模糊、畸形、多余肢体”

Stable Diffusion应用举例

肖像优化

未用负面提示词：
人物形象可能出现多余手指或面部畸形等异常。

添加负面提示词后：
通过在负面提示词中加入“结构错误、畸形、多余肢体、脸部潦草”，AI生成的肖像更加结构合理。

风格控制

场景：
你想生成未来城市图像，但不希望出现蒸汽朋克元素。

• 正面提示词： “未来城市天际线，飞行汽车。”
• 负面提示词： “蒸汽朋克、维多利亚、齿轮”

输出图像呈现出现代、流畅的科技感，无蒸汽朋克风。

有效使用负面提示词的建议

负面提示词要具体

负面提示词越具体，AI越容易排除不想要的内容。

• 不够有效： “不好的东西”
• 更有效： “模糊、低质量、像素化、文字、水印”

结合多个负面关键词

罗列全面的负面元素，有助于进一步优化输出。

负面提示词示例：
“模糊、对焦不准、低分辨率、结构错误、多余肢体、畸形、文字、水印”

用负面提示词排除风格

若要避免特定艺术风格或影响，可将其写入负面提示词。

• 示例： “卡通、动漫、漫画、低多边形”

避免过度限制

虽然负面提示词很强大，但过度使用可能抑制AI创造力或导致输出平淡。需在引导AI与保留创意之间取得平衡。

其他AI模型中的负面提示词

Midjourney

Midjourney是另一款图像生成AI模型，同样支持负面提示词帮助用户优化输出。

Midjourney使用示例：

• 正面提示词： “/imagine 日落时分宁静的海滩”
• 负面提示词： “–no 人物，无文字，无logo”

ChatGPT及文本模型

在如ChatGPT等文本生成AI中，负面提示词可引导聊天机器人避开不希望涉及的话题。

示例：

• 用户： “解释一下量子力学。”
• 负面提示词（隐式）： AI被设计为避免涉及个人观点或敏感话题。

虽然界面可能不支持明确的负面提示词，但模型会通过系统级指令过滤不当内容。

常见负面提示词及其作用

不同场景下的负面提示词列表

人像与角色

• 负面提示词： “结构错误、多余肢体、畸形、脸部潦草、重复、模糊、低质量”

风景类

• 负面提示词： “人物、动物、建筑、模糊、曝光过度、曝光不足、低质量”

产品图片

• 负面提示词： “文字、水印、logo、模糊、反光、阴影”

艺术风格

排除特定风格：

• 负面提示词： “卡通、漫画、动漫、印象派、抽象”

负面提示词是AI领域中强大的功能，能够让用户精确指导模型在生成内容时应避开什么。善用负面提示词，能显著提升AI生成图像与文本的质量，使其更好地满足你的需求和偏好。无论是优化艺术作品、品牌内容控制，还是合规性输出，负面提示词都是所有AI内容创作者不可或缺的利器。

参考文献

1. RePrompt: Automatic Prompt Editing to Refine AI-Generative Art Towards Precise Expressions，作者：Yunlong Wang, Shuyuan Shen, Brian Y. Lim（发表日期：2023-03-20）。
   本文研究了生成式AI模型根据文本提示生成图像的能力，重点关注这些图像对输入文本情感表达的准确性。作者开发了RePrompt方法，通过自动优化提示词提升AI生成图像的情感表现力，特别是负面情感。该方法结合众包编辑策略及代理模型训练，分析文本特征对图像生成的影响。论文模拟和用户研究显示，AI生成图像的情感准确性显著提升。
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2. Redefining Qualitative Analysis in the AI Era: Utilizing ChatGPT for Efficient Thematic Analysis，作者：He Zhang, Chuhao Wu, Jingyi Xie, Yao Lyu, Jie Cai, John M. Carroll（发表日期：2024-05-28）。
   本研究探讨了如ChatGPT等AI工具在质性研究中的应用。通过与质性研究人员访谈与协作，论文总结了相关挑战，提出了优化提示词设计框架，以提升AI在主题分析中的应用效果。研究发现，研究者对AI角色的态度由消极转为积极，强调优质提示词设计的重要性，并指出潜在伦理风险。
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3. Learning to Prompt in the Classroom to Understand AI Limits: A pilot study，作者：Emily Theophilou等（发表日期：2023-09-01）。
   本研究关注因误解AI能力（尤其是ChatGPT等大语言模型）引发的负面情绪，强调AI素养教育对于公众了解AI局限性及高效提示词策略的重要性。通过正视AI的不完美性，研究旨在减少对AI的负面看法与恐惧，促进更理性、均衡的认知。
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