AI绘画常用反向提示词主要分为哪几类，分别针对哪些问题？

玩AI绘画，很多人都把精力放在怎么写好正向提示词（Prompt）上，想着怎么把想要的东西描述得更清楚。但其实，反向提示词（Negative Prompt）同样重要，甚至可以说是决定你出图质量的另一个关键。它就像一个过滤器，告诉你AI“不要画什么”。 如果你用不好反向提示词，图画出来总会感觉怪怪的，比如多出来的手指、模糊的背景、奇怪的画风等等。

反向提示词主要就是为了解决AI绘画里那些常见的、让人头疼的问题。我们可以把它们分成几大类，每一类都像一个“专科医生”，专门处理特定的毛病。

第一类：提升画面质量，专治“模糊、低清、有噪点”

这一类反-向提示词是最基础，也是最通用的。AI模型在训练的时候，看了无数的图片，里面有好有坏。如果不加限制，它有时候会生成一些质量不高的图片。所以，我们要明确告诉它，我们不想要那些差的。

这类词专门解决的问题是：
* 画面模糊不清：生成的图片看起来像是没对上焦，细节一塌糊涂。
* 分辨率低：图片放大一点就全是马赛克，像素感很重。
* 噪点和伪影：图片上有很多不该有的杂色点，或者因为压缩过度产生的奇怪色块（JPEG artifacts）。
* 曝光问题：画面要么太亮，要么太暗，细节都丢失了。

怎么用？很简单，直接把描述这些问题的词放进反向提示词框里。

比如，你可以用这样一套基础的“画质套餐”：
worst quality, low quality, normal quality, lowres, blurry, pixelated, noisy, jpeg artifacts, overexposed, underexposed, low contrast

这个组合拳打出去，基本上就能过滤掉大部分质量不过关的图片。这些词就像在对AI说：“别给我那些最差的、低质量的、普普通通的图片，也别给我分辨率低的、模糊的、有噪点和压缩痕迹的。” 这样一来，AI就会更倾向于生成那些在它的“认知”里属于高质量范畴的图片。

第二类：修正人体结构，专治“多指、断肢、五官错位”

这是AI绘画目前最大的痛点之一，特别是手和脸。 因为AI在学习人体结构时，看到的样本数据非常复杂，各种姿势、角度、遮挡都有，所以它很难完美理解人的身体到底该长什么样。结果就是，我们经常会看到一些让人哭笑不得的“怪物”。

这类词专门解决的问题是：
* 手部畸形：最常见的就是多指、少指、手指融合、手指长短不一，或者手长得像鸡爪。
* 肢体错误：多出来的胳膊、腿，或者胳膊和身体连接的地方很奇怪，像是断开的。
* 五官和面部扭曲：眼睛不对称、脸部变形、多张脸重叠，或者表情诡异。
* 身体比例失调：比如脖子太长、身体太长，或者头和身体的比例很奇怪。

要解决这些问题，反向提示词就要描述得更具体。

例如，一个专门针对人体结构的“修复套餐”可以是这样的：
bad anatomy, bad proportions, deformed, disfigured, malformed limbs, extra limbs, extra fingers, fused fingers, missing limbs, missing fingers, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutated hands, mutation, long neck, cloned face, asymmetrical

把这些词加进去，就等于给AI划定了红线：“别乱画人体，上面这些毛病一个都不能有。” 特别是手部问题，很多人会加上 poorly drawn hands 和 extra fingers 来重点提醒AI。 有时候，为了更精确地控制，甚至可以给某些词加上权重，但这属于更进阶的操作了。

举个我自己的例子，有一次我生成一张一个角色端着咖啡杯的图片，结果那只手出来了七根手指，而且杯子直接嵌在了手掌里。后来我在反向提示词里加入了 extra fingers, fused fingers, deformed，再重新生成，手的形态就正常多了。

第三类：清理画面内容，专治“水印、文字、杂乱背景”

有时候，我们只想要一个干净的主体，但AI总会自作主张地在画面里加一些乱七八糟的东西。这同样是因为训练数据里包含了大量带有logo、签名或者文字的图片。

这类词专门解决的问题是：
* 多余的文字和标记：图片里出现毫无意义的文字、签名、水印或者logo。
* 不想要的物体：比如你只想画一个空旷的房间，结果AI给你加了很多人或者家具。
* 画面杂乱：背景太花哨，干扰了主体的表现。
* 构图问题：比如主体被裁剪了，或者画面里出现了奇怪的边框。

这类反向提示词就像是在做“减法”，让画面更纯粹。

你可以这样写：
text, watermark, signature, logo, username, cropped, out of frame, frame, border, cluttered, messy background

比如，你想要一张干净的产品图，就可以用 text, watermark 来避免出现不该有的标记。如果你发现生成的人物老是被切掉一部分，cropped 和 out of frame 就能派上用场，告诉AI要保证主体的完整性。

第四类：控制艺术风格，专治“画风串味”

AI能生成各种风格的图片，比如写实照片、动漫、油画等等。但有时候你想要一种风格，AI却给你混入了别的风格元素，导致“画风串味”。

这类词专门解决的问题是：
* 写实照片里出现卡通感：你想要一张真人的照片，结果出来的图看起来像3D渲染或者有点假。
* 二次元图片里出现写实元素：画动漫人物，但脸部细节过于真实，显得很奇怪。
* 特定画风不纯粹：比如你想要模仿梵高的油画风格，但画面却很平滑，没有笔触感。

要解决这个问题，就要在反向提示词里排除掉那些你不想要的风格。

举个例子，如果你想生成一张非常逼真的写实照片，你的反向提示词可以包括：
3d, render, cgi, cartoon, anime, painting, illustration, sketch, drawing, plastic, doll-like

这些词直接告诉AI：“我不要3D渲染，不要卡通，不要动漫，不要任何看起来像画出来的东西。” 这样，它就会集中精力去生成更接近真实照片的结果。

反过来，如果你在画二次元动漫角色，就可以在反向提示词里加上 photorealistic, realistic, 3d 来避免画面过于写实。

总的来说，反向提示词不是随便堆砌一堆不想要的词就行，而是要根据你遇到的具体问题，有针对性地去“开药方”。一个好的习惯是，先从最基础的画质类反向提示词开始，然后根据生成结果，逐步添加修正人体、清理画面和控制风格的词。多试几次，你就会发现，用好反向提示词，你的出图成功率和质量都会好很多。