如果你对 Stable Diffusion 和负面提示不太熟悉，别担心！在本文中，我们将用任何人都能理解的简单语言，解释它们是什么以及它们的工作原理。
什么是 Stable Diffusion？
Stable Diffusion是一种基于人工智能的图像生成模型，能够根据文本描述生成逼真且高质量的图像。这是一种新技术，通过扩散过程生成比以往人工智能模型所能创造的更加逼真的图像。
什么是负面提示？
负面提示是一种告诉 AI 模型在生成图像时不应包含哪些内容的提示。这是一种引导模型生成特定图像，同时避免不想要的元素。如果你想生成一张海滩的图像，可以使用负面提示告诉模型不要在图像中包含任何建筑物或人物。
如何在 Stable Diffusion 中使用负面提示
要在 Stable Diffusion 中使用负面提示，你需要将它们与常规提示一起输入。AI 模型将使用这些提示生成符合描述的图像，同时避免负面提示中指定的不想要的元素。
以下是使用 Stable Diffusion 中负面提示的一些示例：
示例 1：生成一张没有交通的街道素描
“一张黑白炭笔绘制的城市街道素描”
插入负面提示后：“汽车、车辆”
示例 2：生成一张没有云彩的山脉图像
“一张壮丽的雪山山脉图像”
插入负面提示后：“云彩、雾气”
示例 3：生成一幅骑马者的画作
“一幅描绘一个人骑在马背上，背景是枯树的画作”
插入负面提示后：“被截断”
在这些示例中，负面提示用于指定生成图像中不应包含的内容。这有助于 AI 模型根据给定的提示生成更准确、更具体的图像。负面提示是 Stable Diffusion 中一个强大的工具，可以帮助你生成更准确、更具体的图像。以下是用于创建人物或角色肖像时一些常用通用负面提示列表的表格：
| 常用通用负面提示 | |||
| 低分辨率 | 脱水 | 多余肢体 | 画得糟糕的脚 |
| 多余的手指 | 扭曲的脸 | 对比度差 | 构图不佳 |
| 比例失调 | 拼贴 | 渲染效果差 | 超出画面 |
| 水印 | 手指太多 | 缺少手臂 | 曝光不足 |
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