Negative Prompt in Stable Diffusion

必读链接：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/z7salo/with_the_right_prompt_stable_diffusion_20_can_do/

A lot of people have noticed that Negative Prompt works wonders in 2.0, and works even better in 2.1.

Negative hints are the opposite of hints; they allow the user to tell the model what not to generate. Negative cues often remove unwanted details such as injured hands or too many fingers or out-of-focus and blurry images.

You can now easily give negative hints by appending "|" in DreamStudio. <Negative hint>:-1.0" hint. For example, appending "|disfigured, ugly: -1.0, too many fingers: -1.0" occasionally fixes spawning too many fingers.

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加强反向提示词，图像更精致

反向提示词（negative prompt）与提示相反，它允许用户告诉模型不生成什么。

该版本加强了反向提示词的应用，用于消除不需要的细节，进行图像微调，例如手部损坏、手指过多或失焦和图像模煳。

提示：一个美丽的金发女人的肖像，美术摄影、柔和人像拍摄8K、长度中等、超逼真的超高清面部、Unsplash、柯达Ultra Max 800、85毫米胶片、复杂、休闲姿势、中心对称构图、令人惊叹的照片、杰作、颗粒状、居中构图；反向提示：裁剪、低分辨率、画得不好的脸、框架外、画得不好的手、模煳、糟糕的艺术、模煳、文本、水印、毁容、变形、闭眼

用户可以使用加权提示提示模型，对组合中的特定元素进行微调，例如某些颜色、对象或属性。

使用提示加权优化整体图像，以增加或减少合成元素，使用户能够更好地控制图像合成。

根据没有反向提示词（左）和有反向提示词（右）生成图片的比较，可以发现后者在细节方面更加完美。

该图中，反向提示用于告诉模型限制树木、灌木丛、树叶和绿色植物的突出程度，同时保持相同的初始输入提示。

提示：宇航员在一个巨大的未来派金属机甲仓库内的超现实主义绘画，电影、科幻、镜头光晕、光线、史诗、哑光绘画、概念艺术、天体、软渲染、辛烷值渲染、artstation趋势，4k，8k；反向提示：裁剪、低分辨率、帧外、模煳、糟糕的艺术、模煳、文本、毁容、变形

虽然此次版本更新未能完全开放NSFW内容，但并不影响用户使用的热情。毕竟在AIGC领域，Stable Diffusion是当之无愧的顶流。

参考资料：

https://stability.ai/blog/stablediffusion2-1-release7-dec-2022

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/zff0bh/p_stable_diffusion_21_release/