AI绘画出图总崩脸，我把负面提示词整理成一张表

你猜怎么着！

上周三晚上十一点多，我在杭州出租屋里调Stable Diffusion
，想跑一张戴眼镜的短发女生头像。

跑了六张，五张脸是歪的，剩下一张眼睛长到额头上去了啦。

气得我把鼠标一推，跟合租的室友吐槽——他说你光加正向提示词没用啊，负面词写了吗。

我这才想起来，负面提示词框我一直空着。

后来我花了差不多两个通宵，把能踩的坑全踩了一遍。

现在出图崩脸的概率从六分之五降到了十来张里偶尔崩一张。

这个方法我觉得比看那些教程管用，因为教程动不动列一百多个词，实际跑起来根本记不住。

核心结论

崩脸这事，九成以上是因为负面提示词没给对，跟模型本身关系不大。

我试过同一个模型、同一个随机种子，只改负面词，一张脸是“被门夹过”的状态，另一张直接能当头像用。

差距就是这么离谱。

所以别急着换模型，先把负面词补上。

但也不是越多越好。

我一开始把网上搜到的两百多个负面词全塞进去，结果出图慢得跟蜗牛似的，而且画面变得特别“塑料”，像打了十层滤镜。

后来砍到二十来个核心词，反而稳定了。

这个跟做饭一个道理——你炖排骨放三四片姜就够了，放一整块姜下去汤全是姜味，肉的本味反而没了啦。

负面提示词也是，精准比数量重要得多。

具体方法

我的负面词表分了几个大类，按优先级从高到低排。

排在前面的权重高，效果最明显。

头部和五官崩坏类，这是重中之重。

extra fingers、fused fingers、extra limbs这三个几乎每张图都得写。

还有malformed hands、bad anatomy、disfigured。

我跟你说，手崩比脸崩还常见，特别是画半身像的时候，手指头能给你整出六根来。

面部专项类，专门治崩脸的。

poorly drawn face、mutation、deformed face、ugly、asymmetrical eyes这几个是核心。

我一开始不知道asymmetrical eyes这个词，眼睛一大一小的问题困扰了我好久。

画质污染类，lowres、blurry、jpeg artifacts、watermark、text。

这几个能防止画面糊成一团或者突然冒出水印。

之前跑图老在角落出现奇怪的签名文字，加了text之后就没了。

然后还有风格干扰类，cartoon、3d render、anime，这几个看你要什么风格。我想要写实人像就加，想要二次元就去掉。

下面是我现在常用的清单，可以直接复制过去用，按需要删减——

• extra fingers, fused fingers, extra limbs, missing fingers（手部崩坏专用）
• malformed hands, bad anatomy, disfigured, deformed（身体结构）
• poorly drawn face, mutation, asymmetrical eyes, ugly（面部专项）
• lowres, blurry, jpeg artifacts, watermark, text, signature（画质污染）
• bad proportions, gross proportions, cloned face（比例失调）

这五组加起来二十个词出头，跑大多数模型都够用了。

我试过在MajicMix和ChilloutMix两个模型上跑，效果都挺明显，崩脸率大概降了七八成。

不过有一点要注意——负面词和正向词得配合着来。

你光写负面词，正向词只写“a girl”，那脸还是容易崩，因为模型不知道你想要什么样的脸。

正向词里至少得加上detailed face、sharp focus、high quality这类描述。

还有个坑，负面词权重别设太高。我试过给bad anatomy加到1出头的权重，结果画面直接变成一坨模糊的色块。一般1.0到1.2就够了，个别词可以到1.3。

对了，上周五在小区门口拿快递，碰到楼上那个做原画的小哥，他说他用Midjourney也遇到过崩脸，不过Midjourney的负面词写法不一样，是用--no参数。

我还没试过，等回头有空了再折腾。

最后说一嘴，负面提示词这东西不是万能药。

如果是模型本身训练数据有问题，或者你正向提示词写得太离谱，比如让模型画“一只眼睛长在头顶的猫”，那负面词也救不回来。

但对大多数正常需求来说，把上面这几组词加上，崩脸问题基本能解决。

我现在跑图之前都会先检查一下负面框里有没有那几个核心词。养成习惯之后，省下来的重跑时间够我多看两集剧了。