有没有一段适用于绝大多数场景的AI生成人像通用负面提示词？

直接说结论，不存在一段适用于所有场景的通用负-面提示词。

原因很简单，不同的AI绘画模型、不同的主题、甚至是不同的正面提示词，都会影响最终结果。把一组在写实人像上效果很好的负面提示词，直接用在动漫风格上，可能会把一些动漫特有的夸张线条和特征给“优化”掉，结果反而变差。

但是，这不代表负面提示词没有规律可循。我们可以构建一个“基础款”的负面提示词库，然后在具体使用时根据情况增删。这就像是做菜的备用调料，不是每道菜都全放，而是看需要加哪几种。

下面我把这个“基础款”词库拆解成几个部分，你可以根据自己的需求来组合。

第一部分：提升基础画质（几乎所有场景通用）

这部分词的作用是告诉AI，不要生成那些看起来模糊、有噪点、像是被严重压缩过的低质量图片。这些词基本可以无脑复制粘贴到你的负面提示词里。

• 核心质量词： low quality, worst quality, normal quality, lowres (低质量, 最差质量, 普通质量, 低分辨率)。 这些词能有效避免画面出现明显的瑕疵。
• 噪点与伪影： jpeg artifacts, blurry, grainy, noisy (JPEG压缩痕迹, 模糊, 颗粒感, 噪点)。 这些是为了让画面更干净、清晰。
• 干扰元素： watermark, signature, username, text, logo (水印, 签名, 用户名, 文字, 标志)。 AI的训练数据里包含大量网络图片，这些图片常常带有这些干扰信息，加上这些词可以有效清除它们。

把这些组合起来，就是一段非常基础但有效的画质负面提示词：
low quality, worst quality, jpeg artifacts, blurry, noisy, watermark, signature, text, username, logo.

第二部分：修正人体结构（人像专用）

这是生成人像时最关键的部分，也是问题最多的地方，尤其是手和五官。AI经常会画出多余的手指、扭曲的四肢或者奇怪的面部特征。

• 整体结构： bad anatomy, bad proportions, disfigured, deformed, malformed limbs, gross proportions (糟糕的人体结构, 糟糕的比例, 毁容的, 畸形的, 畸形的四肢, 恶心的比例)。 这些是大方向上的修正，避免出现明显的结构错误。
• 四肢与手指（重灾区）： extra limbs, missing limbs, extra arms, missing arms, extra legs, missing legs, extra fingers, too many fingers, fused fingers, mutated hands, poorly drawn hands (多余的四肢, 缺失的四肢, 多余的手臂, 缺失的手臂, 多余的腿, 缺失的腿, 多余的手指, 太多手指, 融合的手指, 变异的手, 画得很差的手)。 手部问题是AI绘画的老大难，这些词就是专门针对它的。 有些时候，一个简单的 (bad hands:1.2) 权重调整，效果比写一长串还好。
• 面部五官： ugly, poorly drawn face, cloned face, duplicate, morbid (丑陋, 画得很差的脸, 克隆脸, 复制, 病态的)。 这些词可以减少生成怪异或重复的面孔。
• 构图问题： out of frame, cropped, body out of frame (画面外的, 被裁剪的, 身体在画面外)。 这能确保主体完整地出现在画面中。

组合起来的人像专用负面提示词会长一些：
bad anatomy, bad proportions, disfigured, deformed, malformed limbs, extra limbs, missing limbs, extra fingers, too many fingers, fused fingers, mutated hands, poorly drawn hands, ugly, poorly drawn face, cloned face, duplicate, out of frame, cropped.

第三部分：风格修正（根据需求选用）

这部分不是必须的，主要看你想得到什么风格的图片。比如，你要生成一张写实照片，就需要排除掉绘画、卡通等风格。

• 写实照片风格的负面提示词： painting, drawing, sketch, cartoon, anime, 3d, render, cgi, illustration, art (油画, 绘画, 素描, 卡通, 动漫, 3D, 渲染, 电脑合成图像, 插画, 艺术)。
• 动漫风格的负面提示词： photorealistic, realistic, 3d, ugly, disfigured (照片般真实的, 写实的, 3D, 丑陋, 毁容)。

如何在实践中使用？

一个有效的流程是这样的：

1. 先用基础款上阵： 把第一部分（提升画质）和第二部分（修正人体）的词组合起来，作为你的“默认”人像负面提示词。
2. 生成图片，观察问题： 运行一次，看看出来的图有什么具体问题。不要指望一次完美。
3. 精确打击，添加新词： 如果发现人物的脖子特别长，就在负面里加上 long neck。如果背景太乱，就加上 cluttered background。如果光线太暗，就加上 dark, underexposed。 这种“哪里不行改哪里”的方式，比一开始就堆砌一大堆词要高效得多。
4. 迭代优化： 重复第2和第3步，不断调整。AI绘画就是一个不断试错和优化的过程。

一个更简单的进阶方法：使用负面Embedding（Textual Inversion）

手动写一大串负面提示词很麻烦，而且效果不一定最好。社区里有些开发者将大量常见的负面概念训练成一个单独的文件，也就是所谓的“Embedding”或“Textual Inversion”。

你只需要下载这些文件，放到指定的文件夹里，然后在负面提示词框里输入一个触发词就行了。

• 常见的负面Embedding： EasyNegative, bad-hands-5, bad_prompt_version2 等。 比如 EasyNegative，它一个词就包含了大量关于低质量、畸形、丑陋等负面概念，能帮你省去写几十个单词的麻烦，而且效果通常很好。
• 使用方法：
  1. 去Civitai这类网站找到并下载你想要的负面Embedding文件（通常是.pt或.safetensors格式）。
  2. 把文件放到Stable Diffusion WebUI的 embeddings 文件夹里。
  3. 在负面提示词框里，直接输入这个Embedding的文件名（比如 EasyNegative）。

这种方法的好处是简单、高效。你可以把一个负面Embedding和一些你自己特有的、针对当前画面的负面提示词结合起来用，效果会更好。例如：
EasyNegative, long neck, (extra fingers:1.3)

总而言之，虽然没有万能钥匙，但我们完全可以打造一套属于自己的、高效的工具箱。从一个通用的“画质+人体”基础模板开始，根据实际出图效果不断做加减法，或者直接利用社区已经训练好的负面Embedding，是解决这个问题的最佳路径。