AI绘图负面提示词越长越好吗，还是应该有所侧重？

关于AI绘图负面提示词（Negative Prompts），圈子里一直有个迷思：是不是写得越长，画出来的图就越好？就像网上流传的那些“祖传代码”，动辄上百个单词，看着就感觉很厉害。但说实话，这事儿不能一概而论。长，不一定就代表好。关键在于你怎么用，侧重点是什么。

咱们先得搞清楚负面提示词是干嘛的。简单说，它就是你告诉AI“不要画什么”的指令。 比如你想要一张干净的人像，但AI总给你画出六根手指或者崩坏的脸，这时候负面提示词就派上用场了。你在负面框里输入“多余的手指 (extra fingers)”、“崩坏的脸 (deformed face)”，AI就会在生成图像时主动避开这些元素。

那么，回到最初的问题，负面提示词是不是越长越好？

答案是：不一定，精准比长度重要得多。

把负面提示词堆得很长，有时候不仅没用，甚至会起反作用。AI模型在理解提示词时，并不是简单地做排除法。过多的、甚至是互相矛盾的负面指令，可能会让模型感到困惑，导致出图效果更差。 就好比你跟一个人说话，你滔滔不绝说了一大堆“不要这个、不要那个”，对方可能早就忘了你最开始到底想要什么。

与其追求长度，不如把精力放在“侧重”上。下面我掰开揉碎了讲讲，到底该怎么侧重。

第一步：先解决普遍的质量问题

不管你画什么，总有一些通用的、不希望出现的低质量特征。比如图像模糊、噪点多、画质差等等。所以，一套基础的“通用负面提示词”是很有必要的。这就像是给你的画面打了个底，确保了最基本的出图质量。

你可以准备一个自己的通用负面清单，每次画图都先把它放进去。这个清单不用很长，包含最核心的几个就行。比如：
low quality, worst quality, jpeg artifacts, blurry, low resolution

这些词专门用来对抗那些模糊、低分辨率、充满压缩噪点的图片。先把这些基础问题解决了，我们再谈别的。

第二步：根据主体，进行针对性排除

这是最关键的一步，也是最能体现“侧重”思想的地方。你画的是人、是动物、还是风景？不同的主体，需要排除的东西完全不一样。

画人像时，侧重于解剖结构和五官：
AI画人最常见的问题就是解剖结构出错，特别是手和脸。 你肯定见过那些多一根手指、少一条胳膊的诡异图片。这时候，你的负面提示词就应该非常具体地指向这些问题。

别用笼统的“bad anatomy (糟糕的解剖结构)”，而是要更具体：
* 手部问题： extra fingers (多余的手指), fused fingers (融合的手指), mutated hands (变异的手), poorly drawn hands (画得差的手)
* 身体结构： extra limbs (多余的肢体), missing arms (缺胳膊), malformed limbs (畸形四肢), bad proportions (比例失调), long neck (长脖子)
* 五官问题： poorly drawn face (画得差的脸), disfigured (毁容的), ugly (丑陋的), asymmetrical features (不对称的五官)

你看，这样是不是就具体多了？AI能更准确地理解“哦，原来是手上不能多长指头，脖子不能太长”。

画风景或建筑时，侧重于画面纯净度：
如果你想画一幅宁静的自然风光，结果画面里出现了不相干的汽车、电线杆，那肯定很煞风景。这时候，负-面提示词就要用来排除这些干扰物。

比如，画一幅原始森林：
--no people, buildings, cars, roads （在Midjourney里使用--no参数）

或者画一幅干净的赛博朋克城市夜景，但你不想要卡通风格的干扰：
cartoon, anime, painting, drawing

画物体时，侧重于形状和完整性：
当主体是个物体，比如一个花瓶或一辆车，你可能不希望它看起来歪歪扭扭或者有破损。
asymmetry (不对称), broken (破碎), distorted (扭曲的), missing parts (缺少部件)

第三步：控制画风和艺术风格

有时候，AI会“自作主张”，给你加上一些你不想要的艺术风格。比如你明明想要一张写实照片，它却给你生成了油画或者二次元风格。

这时候，负面提示词就能帮你把画风拉回来。
* 追求写实照片： 在负面提示词里排除其他艺术风格，比如 3d, render, illustration, painting, anime, sketch, drawing。
* 追求特定画风： 比如你想要一种明亮的画风，就可以在负面里加上 dark theme (黑暗主题), monochrome (单色)。

通过排除你不想要的风格，可以让AI更专注于你通过正面提示词指定的风格。

第四步：不断测试和迭代，而不是盲目堆砌

没有一套负面提示词是万能的。最好的方法是，从一个简短、核心的负面列表开始，然后根据每一次的出图结果，逐步添加或修改。

举个我自己的例子。有一次我想生成一张“女孩在图书馆看书”的图片，用了通用的质量负面词之后，发现AI生成的图片里总会出现一些乱码一样的文字。

我的第一反应不是去网上复制一大段通用的负面提示词。而是针对性地解决这个问题。
我先在负面里加了 text (文字)。
结果好了一些，但书的封面上还是有奇怪的符号。
然后我把负面提示词改得更具体：text, watermark, signature, font, letters。
这次，画面就干净多了。AI明白了我不想要任何形式的文字或符号出现在画面里。

这个过程就像调试代码，哪里有问题就解决哪里。这种方法远比一开始就扔给AI一个包含几百个单词的“超级负面提示词”要有效。

总结一下我的观点

负面提示词不是越长越好，而是越“对症下药”越好。一个精准的、只有10个单词的负面提示词，效果往往远胜于一个笼统的、长达100个单词的列表。

你可以遵循这个思路来构建你的负面提示词：
1. 打好基础： 用一套通用的负面词保证基础图片质量。
2. 聚焦主体： 根据你画的人、物、景，添加针对性的解剖、结构或干扰物排除词。
3. 控制风格： 排除你不想要的艺术风格，强化你想要的效果。
4. 小步快跑： 从简短的列表开始，根据生成结果不断调整和优化。

别再迷信那些“祖传代码”了。理解其背后的逻辑，学会自己分析问题、解决问题，这才是玩转AI绘图的真正乐趣所在。