在AI文生图负向提示词中，如何精确描述不想要的颜色或物体？

在AI文生图负向提示词中，如何精确描述不想要的颜色或物体？

直接说重点，用负向提示词（Negative Prompts）来精确描述不想要的颜色或物体，其实就两个核心：说得够具体，以及用对方法。很多人以为在负向提示词里写个“不要车”，画面里就真的没车了。事实是，AI的理解方式和人不一样，它有时候会“看到”你写的“车”，反而更把它画出来。这背后的原理有点复杂，简单说就是，负向提示词的作用是引导模型在生成图像时远离某个概念。 但如果方法不对，这种引导可能失效，甚至起反作用。

第一步：从最基础的“关键词排除”开始

这是最直接的方法。几乎所有的AI绘画工具都有一个专门的负向提示词输入框。 你想去掉什么，就把那个东西的英文单词直接写进去。

具体操作：

1. 定位负向提示词框：在Stable Diffusion WebUI这类工具里，它通常就在正面提示词框的下面。
2. 输入单个关键词：比如你想画一个水果篮，但就是不想要香蕉。
   • 正向提示词：a bowl of fruit (一碗水果)
   • 负向提示词：banana (香蕉)

这种方法对付那些特征明显、独立的物体非常有效。同样，想去掉一种颜色也可以这么做。比如不想要红色：

• 正向提示词：a colorful abstract painting (一幅色彩斑斓的抽象画)
• 负向提示词：red (红色)

但是，这种方法有它的局限。有时候AI会犯轴，你越说不要什么，它越给你画什么，或者把画面搞得一团糟。这时候就要进入下一步。

第二步：具体，再具体一点

AI听不懂笼统的话。你跟它说“不要难看的画面”，它根本不知道“难看”是什么标准。你必须把“难看”拆解成具体的、它能理解的指令。

举个例子，你觉得生成的图片质量不行，很模糊。

• 无效的负向提示词：bad quality (质量差)
• 有效的负向提示词：blurry, pixelated, low resolution, jpeg artifacts, grainy (模糊、像素化、低分辨率、jpeg压缩痕迹、颗粒感)

看到了吗？后者把一个模糊的概念“质量差”翻译成了机器能识别的视觉特征。

同样，在排除物体时也要具体。比如你想画城市风景，但不想要汽车。

• 不够精确的负向提示词：vehicles (车辆)
• 更精确的负向提示词：car, bus, truck, motorcycle (轿车、公交车、卡车、摩托车)

你描述得越具体，AI就越容易精确地避开你不要的东西。

第三步：学习不同平台的“方言”

不同的AI绘画平台，它们对负向提示词的语法规则也不完全一样。把一套规则用在所有地方是行不通的。

• Stable Diffusion：通常有一个独立的负向提示词框，直接把不想看到的词填进去就行，用逗号隔开。
• Midjourney：它没有单独的负向提示词框，而是使用参数 --no。你想排除什么，就在提示词的末尾加上 --no 再跟上那个词。 例如：a city street --no cars (一条城市街道 –不要汽车)。如果你想排除多个物体，可以把它们都跟在 --no 后面，用逗号隔开，比如 --no cars, people。

搞清楚你正在用的工具的具体规则，是让负向提示词生效的前提。

第四步：用“权重”来强调你的要求

有时候，即使你写了负向提示词，AI也只是“稍微”避开一下，画面里还是有你不想要的东西的影子。这时候就需要给你的负向提示词“加点分量”，也就是调整权重。

在Stable Diffusion WebUI里，可以通过 (keyword:weight) 的语法来增强某个词的强度。权重值大于1是增强，小于1是减弱。这个语法同样适用于负向提示词。

假设你特别讨厌画面里出现红色，可以这样做：

• 负向提示词：(red:1.5)

这里的 :1.5 就是告诉AI，在避开“红色”这个概念时，要比平时多用50%的力气。这个数值可以根据实际效果调整，比如1.3、1.6都可以试试，但别调得太高，否则可能导致画面崩坏。

这个方法对于处理那些顽固的、AI特别喜欢画的元素很有用。比如AI画人像时总爱画出奇怪的手，一个通用的负向提示词组合可能是 (deformed hands:1.2), (extra fingers:1.5)，通过加强对“变形的手”和“多余手指”的排斥，来提升出图质量。

第五步：处理“概念相近”的难题

这是最麻烦的一种情况。比如，你想画一只猫，但绝对不想要狗。问题在于，“猫”和“狗”在AI的数据模型里是高度相关的概念——它们都是四条腿的宠物。 你在负向里写 dog，AI在生成“猫”的时候，很容易因为要避开“狗”而导致“猫”也画得奇形怪状，甚至直接画出一只狗。

解决这个问题没有一劳永逸的办法，但有几个思路可以尝试：

1. 强化正面提示：与其在负向里死磕，不如在正向提示词里把你要的东西描述得更清楚。比如，不要只写 cat，而是写 a fluffy persian cat with long white fur and green eyes (一只毛茸茸的波斯猫，有白色的长毛和绿色的眼睛)。通过强化“猫”的特征，来挤压“狗”出现的可能性。
2. 排除具体特征：思考一下你不想要的物体（狗）有哪些独有特征，而你想要物体（猫）没有的。然后在负向里排除这些特征。比如，狗可能会吐舌头喘气，你可以试试在负向里加入 panting, tongue out。
3. 迭代和试错：这是最重要的一点。AI出图有随机性，处理这种复杂情况需要反复试验。 生成一次，看看结果，然后根据画面里不想要的东西，微调你的负向提示词，再生成一次。

总的来说，精确控制负向提示词是一个不断尝试和优化的过程。从简单的关键词开始，逐步变得更具体，学会使用权重，并根据不同平台的规则进行调整。记住，写提示词就像在和AI对话，你需要用它能听懂的语言，清晰地告诉它什么东西是“禁止入内”的。