有没有一份可以通用的AI绘画万能通用反向提示词列表来避免画面崩坏？

有没有一份可以通用的AI绘画万能通用反向提示词列表来避免画面崩坏？

答案是，不存在一份真正“万能通用”的反向提示词（Negative Prompts）列表。 但这不意味着反向提示词没用，恰恰相反，它非常重要，只是需要你根据情况调整。

我们先来搞清楚为什么不存在所谓的“万能钥匙”。

AI绘画模型，比如Stable Diffusion或Midjourney，它们背后不是同一个“人”在画画。每个模型的训练数据、算法和对语言的理解方式都有差异。在一个模型上效果很好的反向提示词，换到另一个模型上可能完全没用，甚至会产生负面效果。打个比方，你告诉一个只会画水彩的画师“不要用油画笔触”，他能理解。但你跟一个只懂素描的画师说同样的话，他可能根本不知道你在说什么，因为这超出了他的“知识范围”。

而且，你想要生成的图片风格也决定了反-向提示词的选择。比如，你想要一张充满噪点、颗粒感强的复古照片，那你肯定不应该在反向提示词里加入 grainy (颗粒感) 或 noise (噪点)。可如果你想要一张清晰、现代的商业摄影图，这些词就得加上去。所以，一份“通用”列表从一开始就和个性化的创作需求是矛盾的。

那么，我们该怎么办？虽然没有万能列表，但确实有一套基础的、高频使用的反-向提示词“工具箱”。你可以把它看作是一个起点，根据你的具体需求进行增删。

这个“工具箱”主要解决几个常见的问题：低质量画面、畸形的人体、奇怪的构图和不想要的元素。

专门针对画面质量问题的反向提示词

这类词主要是为了避免那些看起来模糊、丑陋、不协调的画面。它们就像在告诉AI：“我不想看到任何业余或者有瑕疵的作品。”

• 基础画质类:
  • low quality (低质量)
  • worst quality (最差质量)
  • normal quality (普通质量)
  • jpeg artifacts (JPEG压缩失真)
  • blurry (模糊)
  • lowres (低分辨率)

这组词很直接，就是告诉AI把画面质量往上提。很多模型，特别是Stable Diffusion的一些分支模型，在训练时就用到了这些标签来区分好坏图片。所以当你在反向提示词里用到它们时，AI会倾向于生成那些没有被打上这些“坏标签”的图片。

专门针对人体和面部崩坏的反向提示词

这是AI绘画最常见的“重灾区”，比如多出来的手指、扭曲的四肢、五官错位等。 这类反向提示词就是为了解决这些问题。

• 常规错误:

  • ugly (丑陋)
  • deformed (畸形)
  • disfigured (毁容)
  • malformed (畸形)
  • mutated (变异)

• 肢体细节:

  • extra limbs (多余的肢体)
  • extra arms (多余的手臂)
  • extra legs (多余的腿)
  • extra fingers (多余的手指)
  • fewer fingers (过少的手指)
  • missing arms (缺少手臂)
  • missing legs (缺少腿)
  • long neck (长脖子)
  • bad anatomy (糟糕的人体结构)
  • bad hands (坏手)
  • fused fingers (融合的手指)
  • too many fingers (太多的手指)

• 面部细节:

  • bad eyes (坏眼睛)
  • crossed eyes (斗鸡眼)
  • weird eyes (奇怪的眼睛)

使用这些词的逻辑在于，当AI在生成图像的某个阶段，如果它生成的潜在图像包含了这些特征，系统就会引导它朝另一个方向去调整，从而避开这些明显的错误。但这也不是百分之百有效，特别是手部细节，至今仍是很多模型的难题。有时候，你需要在正向提示词里用 perfect hands (完美的手) 来加强引导，同时在反向提示词里用 bad hands 来避免错误。

专门针对构图和多余元素的的反向提示词

有时候AI会画蛇添足，在画面里加入一些你不想要的东西，或者生成一些很奇怪的签名、水印。

• 不想要的元素:
  • signature (签名)
  • watermark (水印)
  • username (用户名)
  • text (文字)
  • error (错误字样)

AI在学习网络图片时，会把图片上的签名和水印也当成图像的一部分来学习。 所以，它有时会“模仿”着在你的画上也加上类似的东西。 通过在反向提示词里明确指出不要这些，可以有效减少这种情况。

• 构图和边界问题:
  • cropped (被裁剪的)
  • out of frame (画框外的)
  • draft (草稿)
  • border (边框)
  • frame (画框)

如果你发现生成的角色总是只有半个头，或者主体被切掉了，可以试试这组词。它们能引导AI生成一个构图更完整的图像。

怎么组合和使用这些反向提示词？

一个比较实用的起点是把上面提到的高质量和反人体变形的词组合起来。很多人会用一个很长的反向提示词列表，认为越长越好，但事实并非如此。

一个更有效的方法是，先从一个基础的反向提示词列表开始。比如下面这个：

(low quality, worst quality:1.4), (bad anatomy), (inaccurate limb), bad composition, inaccurate eyes, extra digit, fewer digits, (extra arms:1.2)

这里的括号和数字是Stable Diffusion中常用的“权重”语法。 (word:1.4) 的意思是让AI更加关注 word 这个词，提高它的权重，让AI更卖力地去避免它。这比简单地罗列一大堆词要有效。

然后，你开始生成图片。如果发现生成的图片里，人物的手还是有问题，那你就在这个基础上，针对性地增加关于手的反向提示词，比如 (bad hands, fused fingers, too many fingers:1.3)。如果发现画面里总是有奇怪的文字，那就加上 (text, watermark)。

这个过程就像调试程序一样，发现一个问题，解决一个问题。而不是一开始就把所有可能出错的词全都堆上去。因为堆砌太多的反向提示词，可能会让AI“分心”，导致它忽略了你真正想在正向提示词里表达的核心内容。它们之间可能会产生冲突，反而让画面变得更奇怪。

举个例子，你想画一个“独臂剑客”，你在正向提示词里描述了他只有一只手臂。但如果你的通用反向提示词列表里包含了 missing arms (缺少手臂)，AI就会陷入矛盾：你既要他缺一只胳膊，又不让他缺。结果很可能就是生成一个四不像的怪物。

所以，一个更聪明的做法是，为你自己常用的几种图片风格，分别建立几个不同的反向提示词预设。

• 写实人物预设: 重点放在避免人体畸形、皮肤瑕疵和低画质上。
• 动漫风格预设: 可能需要加入 3d, realistic 来避免写实感，同时也要处理线条、伪影等问题。
• 风景建筑预设: 这时候人体类的反向提示词就完全没用了，可以去掉，转而加入一些避免扭曲、不合逻辑结构的反向提示词。

最后要记住，反向提示词只是一个辅助工具，它不能代替一个好的、清晰的正向提示词。你的正向提示词才是决定图片内容和风格的根本。如果你正向提示词写得含糊不清，AI根本不知道你要画什么，这时候无论你用多长的反向提示词列表，也救不回一张坏掉的图。先把你想画的东西用精准的语言描述清楚，再去用反向提示词做“减法”，修掉那些不想要的东西，这才是正确的使用路径。