Негативный промпт (negative prompt) — что это, как работает и примеры
Негативный промпт — это второе текстовое поле, которое говорит нейросети, чего в картинке быть не должно: слова вроде «размыто, лишние пальцы, водяной знак, низкое качество» уводят изображение от этих признаков. Если обычный промпт описывает, что вы хотите, то негативный — чего вы не хотите, и модель во время генерации отталкивает результат от него.
Что такое негативный промпт?
Негативный промпт — это текст, которым вы описываете нейросети, чего не должно быть в результате. Он стоит рядом с основным /glossary/prompt: позитивный промпт перечисляет, что вы хотите — «женщина в красном пальто, городская улица, золотой час», — а негативный перечисляет, чего избегать — «размыто, деформированные руки, лишние конечности, водяной знак, текст». Модель воспринимает его как отталкивающую силу и на каждом шаге расшумления уводит изображение от этих понятий. Негативные промпты стали популярны вместе со /alternatives/stable-diffusion, где это один из самых надёжных способов исправить анатомию, убрать артефакты и закрепить стиль, не трогая позитивный промпт.
Как работает негативный промпт
Негативный промпт — это не фильтр, применяемый в конце, а часть /glossary/cfg (classifier-free guidance) — механизма, благодаря которому модель вообще следует тексту. Обычно на каждом шаге модель делает два предсказания: одно по вашему промпту, другое безусловное (пустой промпт), а затем экстраполирует от пустого к промпту. Негативный промпт просто заменяет эту пустую основу вашим текстом «нежелательного». Поэтому вместо отталкивания «от ничего» модель активно отталкивается от «размыто, низкое качество, плохая анатомия» и тянется к вашему позитивному промпту. Вот почему негативный промпт работает только на моделях с CFG, и почему его сила растёт вместе со значением guidance — механизм описан в статье о classifier-free guidance 2022 года: arxiv.org/abs/2207.12598.
Что писать в негативном промпте
Хороший негативный промпт бьёт по конкретным проблемам, которые вы постоянно видите, а не представляет собой огромный список «на всё сразу». Проверенные типовые пункты:
- Артефакты качества — «размыто, низкое качество, jpeg-артефакты, шум, зернистость», чтобы повысить чёткость.
- Исправление анатомии — «деформированные руки, лишние пальцы, лишние конечности, мутации, плохие пропорции» для людей и портретов.
- Лишние наложения — «водяной знак, подпись, текст, логотип», чтобы кадр оставался чистым.
- Исключение стилей — «мультфильм, 3d-рендер, живопись», когда нужен фотореализм, или наоборот.
- Контроль композиции — «обрезано, вне кадра, крупный план», когда нужен более широкий и правильно скомпонованный снимок.
Какие модели поддерживают негативный промпт
Не все модели используют негативный промпт одинаково. Stable Diffusion и SDXL дают отдельное поле негативного промпта и сильно на него реагируют. У Midjourney отдельного поля нет, но есть параметр «--no» (например «--no text») для исключения элементов. Новые guidance-distilled модели меняют картину: FLUX.2 обращает на негативный промпт куда меньше внимания, чем SDXL, поэтому официальный совет — описывать желаемое позитивно («чистый резкий фон» вместо «размытый фон»), а не полагаться на исключения (см. /alternatives/flux-2-pro и /compare/midjourney-vs-flux). Полностью «естественно-языковые» модели вроде DALL-E и GPT Image вообще не имеют ввода негативного промпта — всё формулируется в позитивном. Короче: негативный промпт — это рычаг CFG у /glossary/diffusion-моделей и в основном инструмент эпохи Stable Diffusion.
Как Twin AI работает с негативным промптом
Twin AI настроен так, что вручную писать негативный промпт ради чистого результата почти не нужно. Шаблоны /photoshoots и пресеты /use-cases/image-generator уже несут разумные ограничители качества и анатомии под каждую модель, поэтому лица и руки выходят правильными без заучивания блока «деформировано, лишние пальцы, водяной знак». Поскольку Twin запускает несколько моделей изображений, правильный подход разный — негативный промпт на моделях семейства Stable Diffusion, только позитивная формулировка на FLUX, — и Twin выбирает подходящее поведение за вас. Ваша персональная модель в стиле /glossary/lora подключается к тому же конвейеру. Всё оплачивается российской картой или через СБП, VPN не нужен. Начните бесплатно в /create/photo.
FAQ
Что такое негативный промпт в Stable Diffusion?
Негативный промпт — это второе текстовое поле, где вы перечисляете, чего не хотите видеть в изображении: например «размыто, лишние пальцы, водяной знак, низкое качество». Модель уводит результат от этих понятий при генерации, поэтому это распространённый способ исправить анатомию и убрать артефакты.
Как на самом деле работает негативный промпт?
Он встроен в classifier-free guidance (CFG). Вместо того чтобы сравнивать ваш промпт с пустой основой, модель сравнивает его с текстом негативного промпта, поэтому активно отталкивает изображение от этих слов и тянет к позитивному промпту. Именно поэтому негативный промпт работает только на моделях с CFG.
Что писать в негативном промпте?
Бейте по проблемам, которые вы постоянно видите, а не по огромному общему списку: артефакты качества («размыто, низкое качество, jpeg-артефакты»), проблемы анатомии («деформированные руки, лишние пальцы»), лишние наложения («водяной знак, текст, подпись») и любые стили, которые нужно исключить.
Поддерживают ли FLUX и Midjourney негативный промпт?
Midjourney использует параметр «--no» вместо отдельного поля (например «--no text»). FLUX реагирует на негативный промпт слабо, потому что он guidance-distilled, — лучше описывать желаемое позитивно. У DALL-E и GPT Image ввода негативного промпта нет вовсе.
Нужен ли негативный промпт в Twin AI?
Нет. Шаблоны и пресеты Twin AI под каждую модель уже включают разумные ограничители качества и анатомии, и сервис применяет правильное поведение под каждую базовую модель. Просто введите позитивный промпт или загрузите фото в /create/photo — поля негативного промпта нет.