sd反向提示词常用的组合有哪些，可以直接作为默认配置使用吗？

反向提示词（Negative Prompts）是用来告诉AI不要画什么东西的。 你在正向提示词里写下想要的内容，在反向提示词里就写下不想要的，这能帮你过滤和排除一些不希望出现的元素。 比如，你想画一只猫，但AI总是画出两只，你就可以在反向提示词里加上“两只猫”来避免。这个功能在处理一些AI绘画的常见问题时特别有用，比如画崩的手、奇怪的身体结构或者画面里出现多余的文字。

一、提升画质和避免常见错误的组合

这一类的反向提示词主要是为了解决AI绘画中最常见的一些基础问题，比如图像质量不高、画面模糊、出现一些乱七八糟的东西。很多人会把这些词条作为基础配置，在每次生成图片时都带上。

最常用的一组是针对图像质量的：
* worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, blurry
这些词能直接告诉模型，不要生成那些看起来很差、分辨率低或者有明显压缩痕迹的图片。 比如“jpeg artifacts”就是指JPEG压缩后留下的那种色块和噪点。

还有一组是用来排除画面中多余元素的：
* text, watermark, signature, username, logo, banner
AI在学习网络图片时，会把图片上的水印、签名、logo这些东西也学进去。有时候你生成的图里会莫名其妙出现一些看不懂的文字或者符号，加上这些反向提示词就能有效减少这种情况。

二、修正人物身体结构，特别是手和脸

画人物是Stable Diffusion的一大应用场景，但也是翻车最严重的领域。AI经常在画手、脚和脸部细节时出错，比如多一根手指、胳膊拧成麻花、五官错位等。 所以，针对人物解剖结构的反向提示词非常关键。

画全身或半身像时，可以用这组词来避免身体畸形：
* bad anatomy, bad proportions, deformed, disfigured, malformed limbs, extra limbs, extra arms, extra legs, long neck
这些词的字面意思都很直接，就是告诉AI不要画“糟糕的解剖结构”、“坏的比例”、“畸形”、“毁容”、“畸形的四肢”、“多余的肢体”等等。当你发现生成的人物身体比例很奇怪，或者胳膊腿长得不对劲时，把这些词加上通常会有改善。

手是AI绘画的“老大难”问题，专门针对手的反向提示词组合也很常用：
* poorly drawn hands, mutated hands, bad hands, fused fingers, extra fingers, missing fingers, too many fingers
这套组合专门用来修正手部问题。“fused fingers”指手指粘连在一起，“extra fingers”是多指，“mutated hands”则是变异的手。如果你画的角色需要露手，强烈建议把这组词带上。

脸部也是一样，为了避免五官扭曲或克隆脸，可以用：
* poorly drawn face, cloned face, duplicate, ugly, morbid
“cloned face”或“duplicate”可以防止画面中出现多张一模一样的脸。 “ugly”（丑陋）和“morbid”（病态）则可以从风格上避免一些不好看的面部特征。

三、针对特定风格的组合

不同的绘画风格，需要排除的东西也不一样。你不能用一套反向提示词去画所有类型的图片。

• 写实照片风格 (Photorealistic)
  如果你想生成一张无限接近真实世界的照片，就需要排除掉所有卡通、动漫和3D渲染的痕_迹_。

  • 常用组合：cartoon, 3d render, anime, sketch, painting, childish
  • 原因：这些词会引导模型远离插画和虚拟感，更偏向于真实的光影和质感。比如加上“painting”，AI就不会生成油画笔触那样的效果。

• 动漫风格 (Anime)
  反过来，画二次元风格时，就要极力避免真实感。

  • 常用组合：photo, realistic, 3d
  • 原因：这组词能确保你的角色维持动漫的平面感和线条感，而不是变成一个看起来像真人的“coser”。有时候模型会把真实照片的特征和动漫风格混在一起，导致画面不伦不类，这组反向提示词就是为了解决这个问题。

可以直接作为默认配置使用吗？

答案是：可以，但不是最优解，而且有局限性。

很多人会把前面提到的“提升画质”和“修正身体结构”那两大类词条组合起来，形成一个很长的“通用”反向提示词列表，每次生成图片都直接粘贴进去。

这是一个常见的“通用”反向提示词模板，你可以在很多地方看到类似的组合：
worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, blurry, text, watermark, signature, ugly, bad anatomy, bad hands, deformed, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face

这样做的好处是什么？
* 省事：确实方便，不用每次都去想该排除什么。对于新手来说，这是一个快速提升出图下限的方法。
* 规避常见错误：这套组合拳能有效过滤掉大部分低级错误，比如画崩的手和模糊的画质，让图片“看起来还行”。

但是，直接用作默认配置有几个明显的问题：

1. 过度限制AI的创造力：你加的每一个反向提示词，都在给AI的发挥空间“划红线”。 有时候，一些看似“错误”的元素组合起来可能会产生意想不到的艺术效果。一个万能的、冗长的反向提示词列表可能会把这些可能性全都扼杀掉，让出图变得千篇一律。 实验证明，完全空白的反向提示词能带来最高的多样性。

2. 可能与你的正向提示词冲突：这一点很关键。举个例子，如果你的正向提示词是“一个恐怖场景中的丑陋怪物”，但你的默认反向提示词里包含了“ugly”（丑陋）和“deformed”（畸形），这就形成了矛盾。AI会很困惑，不知道该听哪个，最终可能导致生成效果完全偏离你的预期。

3. 不同模型对提示词的理解不同：Stable Diffusion有很多不同的模型（checkpoints），每个模型都是用不同的数据集训练的。 这意味着，一个在A模型上效果很好的反向提示词组合，换到B模型上可能完全没用，甚至产生负面效果。比如有些专门画恐怖风格的模型，你用“morbid”（病态）作为反向提示词，就等于废掉了模型本身的特色。

4. 存在更高效的工具（Embedding/Textual Inversion）：对于那些很长的通用反向提示词列表，社区里已经有了更好的解决方案，比如叫“EasyNegative”或“bad-hands-5”之类的Embedding文件。 这些文件本质上就是把一大堆优化画质和修复身体结构的反向提示词打包成一个触发词。 你只需要在反向提示词框里写一个词，比如“EasyNegative”，就等于输入了几十个词的效果，更简洁也更高效。

那么，正确的做法是什么？

最好的方法是把一个基础的反向提示词列表作为起点，然后根据你的具体需求进行增删。

具体步骤可以这样：

1. 准备一个基础模板：你可以保留那些最基本、最不容易出错的词，比如：worst quality, low quality, jpeg artifacts, watermark, signature。 这是一个不错的起点。
2. 根据主题添加或删除：
   • 画人物吗？ 加上修正身体和手的词条。
   • 要什么风格？ 如果要写实，就加上cartoon, anime；如果要动漫，就加上realistic, photo。
   • 画面里出现了不想要的东西？ 比如你画风景，但总出现一辆车，那就直接在反向提示词里加上“car”。
3. 不断测试和调整：最好的反向提示词永远是试出来的。 先用简单的正向和反向提示词生成一张图，看看哪里不满意，然后针对性地添加反向提示词进行修正。 比如，你发现人物表情总是不开心，可以试试在反向里加“unhappy, angry”。

总而言之，不存在一个能完美适配所有场景的“万能”反向提示词。把它当成一个需要根据菜谱随时调整的调味料，而不是一个固定的配方，你的出图质量才会真正得到提升。