Stable Diffusion负面提示词：原理、技巧与实战案例
Stable Diffusion负面提示词：原理、技巧与实战案例
使用负面提示是引导Stable Diffusion获得你想要的结果的另一种有效方式。与需要画遮罩的修图不同,你可以非常方便地通过文本输入使用负面提示。事实上,有些图片只能通过使用负面提示来生成！
让我们通过一个简单的例子来理解负面提示的作用。使用Stable Diffusion v1.5模型生成一张男人的肖像照片：
一个男人的肖像照片
当我们尝试通过添加"without mustache"来去除胡子时，结果却出乎意料：
提示：一个没有胡子的男人的肖像照片
这是因为模型没有正确理解"without"这个词语，反而强化了胡子的特征。为了解决这个问题，我们可以使用负面提示：
正面提示：Portrait photo of a man.
负面提示：mustache
提示：一个男人的肖像照片。负面提示：胡须。
负面提示的工作原理
在Stable Diffusion中，文本提示会被转换为嵌入向量，然后输入到U-Net噪声预测器中。实际上存在两组嵌入向量，一组用于正向提示，另一组用于负向提示。在采样过程中，负面提示通过劫持无条件采样来实现，不使用生成随机图像的空提示，而是使用负面提示。
采样空间图解
实际应用案例
删除不需要的内容
假设你创作了一幅雨天巴黎的画，但你想生成一张空荡荡的街道。你可以使用相同的种子值，并添加否定提示"people"：
添加否定提示“人”，但保持相同的提示和种子
如果还需要进一步去除人物，可以在负面提示中添加强调：
(people:1.3)
在负面提示 people 中增加 30% 的权重会删除最后一个人
修改图像细节
如果你想让头发遮住耳朵，可以添加具有不同强调因子的负面提示"耳朵"：
在所有强调数值中，耳朵更多地被头发覆盖
让负面提示在指定步骤内运行
为了避免在早期采样时过度去除耳朵，可以先使用一个无意义的词语作为负面提示，然后在后面的采样步骤中切换到(ear:1.9)：
[the: (ear:1.9): 0.5]
仅在后面的步骤中切换到负面提示
修改图像风格
使用负面提示可以更有效地控制图像的风格。例如，如果你想让图像更加锐化，可以在负面提示中使用"blurry"：
使用负面提示"blurry"使图像更加锐化
如果你想让图像更像照片，可以在负面提示中使用"painting, cartoon"：
使用负面提示"painting, cartoon"使图像更像照片
总结
负面提示是Stable Diffusion中一个非常强大的功能，能够帮助你更精确地控制生成结果。通过合理使用负面提示，你可以创造出更多符合自己预期的图像。同时，也要注意负面提示可能会对扩散过程产生强烈影响，因此需要谨慎使用。