一套完整的AI画图反向提示词通常需要包含哪些内容来保证出图质量？

一套完整的AI画图反向提示词，说白了，就是告诉AI“你不要画什么”。 这跟你用正向提示词告诉它“你要画什么”一样重要。很多人一开始画图，图的质量上不去，问题往往就出在反向提示词没写好，或者干脆就没写。想让出图质量稳定，一套好的反向提示词通常得分成几个部分，每一部分都有自己的作用，就像盖房子，地基、承重墙、装修，一层一层来。

第一部分，是“质量”层面的基础款。这部分基本是通用的，不管你画什么，都可以先放进去。 它们的作用是把那些最低级的错误给过滤掉。比如，你可以直接写上 worst quality, low quality, normal quality，意思就是让AI别生成那些质量最差、低质量或者普普通通的图，要画就画好的。 接着，你还要加上一些技术性的瑕疵词，比如 jpeg artifacts (JPEG压缩产生的噪点)，blurry (模糊)，lowres (低分辨率)。 这些词能有效避免画面出现那种看起来脏兮兮、不清晰的感觉。

还有一类基础词也很关键，那就是 watermark (水印)，signature (签名)，username (用户名)，text (文字)。 AI在学习的时候，看了成千上万张网上的图片，很多图片都带着这些东西。如果你不明确告诉它不要，它很可能会自作主张地在你的画里加上一些看不懂的鬼画符或者奇怪的签名，这会让画面显得很业余。 加上这些反向提示词，就等于给AI提了个醒：“嘿，那些乱七八糟的东西别往我图里画。”

所以，这个“质量”基础包，就像是你每次画画前都先打好的一层底子，它能保证你的输出至少在一个及格线以上。我自己的习惯是把这些词作为一个基础模板，每次开工前先复制粘贴进去，然后再根据具体需求去修改。

第二部分，是针对“主体”的修正。这是反向提示词里最见功力的地方，尤其是画人物的时候。AI画图最常见的问题就是解剖结构出错，特别是手和脸。 你肯定见过那些六根手指或者手指长得像鸡爪子一样的图，这就是AI的“老大难”问题。所以，一个专门处理解剖结构的反向提示词模块是必须的。

在这个模块里，你需要写得非常具体。比如针对手，我会用一长串词来“围剿”它可能犯的错：bad hands, poorly drawn hands, extra fingers, fewer digits, fused fingers, mutated hands (坏手、画得差的手、多余的手指、更少的手指、粘连的手指、变异的手)。 同样的逻辑也适用于整个身体：bad anatomy, bad proportions, malformed limbs, extra limbs, missing limbs, fused limbs, deformed (坏的解剖结构、坏的比例、畸形的四肢、多余的四肢、缺失的四肢、粘连的四肢、畸形)。 你看，这些词都非常直接，就是把所有可能出现的、不符合人体结构的错误都列出来，然后告诉AI，这些都不要。

脸部也是重灾区。 比如眼睛，可能会出现大小不一、瞳孔错位的问题。我会加上 poorly drawn face, ugly, deformed eyes (画得差的脸、丑、畸形的眼睛)。还有脖子，有时候AI会画出一个长得不成比例的长脖子，所以 long neck 这个词也经常被用到。

这一部分的逻辑是“哪里不行点哪里”。你通过正向提示词描述了一个很美的人物，但AI在执行的时候总会有些“坏习惯”，反向提示词的作用就是纠正这些坏习惯。我刚开始玩AI画图的时候，就经常被各种奇怪的手和肢体弄得很头疼，后来专门整理了一套针对人体结构的反向提示词库，每次画人就用上，出图的成功率高了很多。这就像请了一个严格的解剖学老师在旁边盯着AI，不让它乱画。

第三部分，是关于“画风”和“构图”的控制。有时候，你想要一张照片质感的图，AI却给你一张卡通风格的；或者你想要一个干净的特写，它却给你画了一个乱七八糟的背景。这时候，就需要用反向提示词来约束画风和构图了。

如果你不想要绘画感或卡通感，可以加上 painting, drawing, sketch, cartoon, anime。如果你不想要3D渲染那种假假的质感，就加上 3D, render。这些词能帮助AI更准确地理解你想要的“真实感”。

构图方面也一样。比如，你可能不希望主体被切掉一部分，那么 cropped (裁剪过的) 和 out of frame (画框外的) 就很有用。 如果你不想要一个杂乱的背景，可以试试 cluttered background (杂乱的背景)。 还有一些词，比如 tiling，可以防止AI生成那种有明显重复拼接痕迹的图像，这种问题在生成大面积纹理时尤其常见。

这部分的作用是进行艺术层面的微调。它不像第二部分那样修正硬性的物理错误，而更多是确保最终的图片在风格、构图和整体感觉上符合你的预期。这需要你对AI的“脾气”有所了解。比如你知道某个模型特别喜欢画油画风格，但你这次想要一张写实照片，那就在反向提示词里明确地写上 oil painting，把它这个念头掐掉。

第四部分，是“具体内容”的排除。这一部分非常灵活，完全取决于你的具体需求。它的作用是移除画面中你不想要出现的特定物体或元素。

举个最简单的例子，你在生成一张“森林”的图片，但你不希望里面出现任何现代建筑，你就可以在反向提示词里加上 buildings, city。 如果你想画一个穿着裙子的女孩，但不希望她戴帽子，那就加上 hat。这个逻辑非常直接，就是“不想要什么，就写什么”。

我之前在生成一张科幻城市的图片时，画面里总是出现很多汽车，但这并不是我想要的未来交通工具。于是我在反向提示词里加入了 cars, vehicles，效果立刻就好多了，画面变得更纯粹，更能体现我想象中的未来感。

所以，一个完整的反向提示词结构，应该是这样的：

1. 质量基础包：解决最常见的画质问题，比如模糊、水印、低分辨率。这是保底的。
2. 主体修正包：专门处理AI最容易犯错的地方，特别是人物的解剖结构，比如手、脚、脸。这是提高出图率的关键。
3. 风格构图包：控制画面的艺术风格和整体布局，确保它符合你的审美。这是实现你创意意图的保障。
4. 具体内容排除：根据你每一次的具体需求，临时添加，用来排除不想要的特定元素。这是最灵活的部分。

把这四部分组合起来，你就得到了一套强大而且全面的反向提示词。记住，反向提示词不是越长越好，关键是要有针对性。 一开始可以从一个通用的模板开始，然后在实际使用的过程中，不断观察AI的出图结果，根据它犯的错误来动态地调整和扩充你的反向提示词库。这个过程，其实就是你不断驯服和理解你的AI模型的过程。