深度学习模型StableDiffusion：如何使用否定提示生成准确图像

Stable Diffusion 是一种先进的深度学习技术，该技术于2022年首次亮相。作为一种文本到图像的模型，它能够将文本描述转化为精确的图像呈现，这一功能使其在图像生成的领域具有巨大的潜力。然而，除了图像生成之外，Stable Diffusion 的应用范围还十分广泛，包括图像修复、图像增强以及图像生成等多个领域。这使得 Stable Diffusion 成为一种极具潜力的工具，可以帮助我们更有效地处理和分析图像数据。

为了利用Stable Diffusion来满足您的需求，生成艺术或图像的过程中需要掌握一定参数，其中否定提示是至关重要的一个。

在本篇文章中，我们将深入探讨Stable Diffusion中的否定提示，以及如何利用这一功能根据用户设定的提示参数来生成出色的高质量图像。此外，我们还推荐阅读一篇关于Stable Diffusion动漫提示的文章，以便更深入地理解该技术，并尝试将其应用于艺术创作实践中。

目录

Stable Diffusion 的负面提示是什么?

如何在Stable Diffusion 中使用负面提示?

Stable Diffusion 的通用否定提示列表

Stable Diffusion 的负面提示是什么?

否定提示是一种通过Stable Diffusion实现的方法，它允许用户明确指出不希望呈现的内容，无需提供任何额外的信息。作为一种参数，该方法向Stable Diffusion模型传达了一个信息，即在生成的图像中应避免展示指定的内容。

在生成过程中，负面提示可以作为高维锚点引导过程偏离，从而产生特定的效果。此外，通过赋予抽象概念如“模糊”和“像素化”等特性，我们可以进一步优化图像的输出质量。

通过扮演一个高维锚点的角色，负面提示能够有效地远离生成过程，从而实现对输出图像的精确控制。在这种情况下，用户可以利用否定提示，制作出更为详尽且精准的独特图像。换言之，利用负面提示作为高维锚点，有助于更加准确地把握生成过程中的关键信息，进而在最终 output 中呈现出更精确、更细致的图像特征。

例如:您可能已经生成了一幅肖像，但有时 Stable Diffusion 会提供重复不想要的细节，即使您为其提供了诸如“不添加重复项”之类的参数也没有效果。那是因为它不是很能人类语言负面提示。

在那种情况下，您可以设置否定提示词而不是重新生成相同的提示，您可以提供一个否定提示，如“重复”或“渲染不佳的面孔”。

如果没有否定提示，您将获得以下画面:

这是通过添加否定提示（例如 “复制”:

如何在Stable Diffusion 中使用负面提示?

尽管您可能对在 Stable Diffusion 中使用负面提示有所了解，但让我们通过更多示例来理解这一点，文章的最后将为大家提供完整的Stable Diffusion 负面提示列表，您可以使用它来移除某些对象或的图像增强。

根据stability.ai的文档，尝试否定提示就像输入“|”一样简单。negative prompt>: -1.0” 到 Stable Diffusion 中的提示。一个例子是添加 “| deformed， ugly: The error “-1.0， too many fingers:-1.0” （“| 变形、丑陋:错误“-1.0，太多手指:-1.0”）有时是产生过多手指问题的解决方法。

现在，让我们用另一个例子来理解否定提示。

实例#1: 假设我们用这个给定的提示生成了德国牧羊犬和老虎的杂交种 – a hybrid between a German Shephard:0.7and a tiger， photography， award winning， documentary， wildlife，8k

Prompt: “a hybrid between a German Shephard:0.7and a tiger， photography， award winning， documentary， wildlife，8k”

我们提供了Stable Diffusion负面提示。为了响应以下提示，Stable Diffusion 优先考虑德国牧羊犬。因此，您应该期待一个展示德国牧羊犬优先于老虎的视觉效果。

在这种情况下，Stable Diffusion 优先考虑德国牧羊犬，然后在没有任何用户输入的情况下将差异 （0.3） 应用到 Tiger。

示例 #2:这是您可以在下方看到的另一个示例。

第一张图片是通过基本提示生成的德国建筑周围的灌木和树木。

但另一张图片显示了如果您添加否定提示以降低该区域附近树木的优势，看将会生成什么。

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在Stability Diffusion的特定否定提示面板中可以使用以下否定提示参数。顺便说一下，强烈建议在 Stable Diffusion v2.0中使用否定提示。

通用否定提示列表

以下是您可以在 Stable Diffusion 中使用的负面提示的完整列表，以删除您不想保留的图像的某些部分:

bad anatomy

bad proportions

blurry

cloned face

cropped

deformed

dehydrated

disfigured

duplicate

error

extra arms

extra fingers

extra legs

extra limbs

fused fingers

gross proportions

jpeg artifacts

long neck

low quality

lowres

malformed limbs

missing arms

missing legs

morbid

mutated hands

mutation

mutilated

out of frame

poorly drawn face

poorly drawn hands

signature

text

too many fingers

ugly

username

watermark

worst quality

希望本文的指南能够帮助您掌握 Stable Diffusion 中的负面提示参数，并希望您将所学运用到创作更令人印象深刻的艺术作品中。