负面提示词用于规避ai生成图像中的不想要元素，如模糊、畸变、多余肢体等；基础组合含nsfw、low quality、bad anatomy、bad hands等19项；可按人物、风景、高清需求动态增补2～3个针对性词汇；括号可调节权重，如(deformed hands:1.3)强化抑制。
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在LiblibAI中写负面提示词，是为了让生成的图像避开你不想要的元素，比如模糊、畸变、多余肢体或低质量纹理。不加负面提示词时，模型可能默认生成常见缺陷，尤其在复杂构图或高细节需求下容易出错。
基础负面词组合（直接复制可用）
复制以下内容，粘贴到LiblibAI界面的“Negative prompt”输入框中：
nsfw, low quality, worst quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digits, fewer digits, cropped, monochrome, lowres, bad feet, poorly drawn face, mutation, deformed, ugly, disfigured
这组词覆盖了主流缺陷类型，适合大多数中文用户日常使用。其中 【bad anatomy, bad hands】 是关键项——手部和人体结构错误在AI绘图中高频出现，漏掉这两项，人物图大概率出现六指、手掌翻转或关节反向等明显破绽。
按生成目标动态增补负面词
方法一：画人物肖像时追加
add more negative prompts: teeth visible, open mouth, asymmetric eyes, unnatural skin texture, doll-like face, plastic skin
方法二：画风景或建筑时追加
add more negative prompts: text, logo, words, cartoon, 3d render, cgi, render, illustration, drawing
方法三：需要高清细节时追加
add more negative prompts: grain, noise, compression artifact, out of focus, soft, dull colors, flat lighting
注意：每类追加词最多选2～3个，堆砌过多会压制正面提示词权重，反而导致画面空洞或风格跑偏。
高级技巧：用括号控制强度
第一步：把必须规避的问题词用括号包裹，增强抑制力度
例如：(deformed hands:1.3), (blurry background:1.2)
第二步：对轻微干扰项降低权重，避免过度压制
例如：(jpeg artifacts:0.7), (signature:0.5)
第三步：遇到特定失败案例，针对性强化某一项
比如连续三次生成都出现双头人，就写 (two heads:1.4) —— 这种问题往往源于提示词本身含糊（如写了“a person with friend”却没限定数量），括号加权是临时补救，根本解法是优化正向提示词。
