Negativ-Prompt richtig nutzen, Tool für Tool

Du bist bestimmt schon auf diese Liste gestoßen, die von Tutorial zu Tutorial abgeschrieben wird: ugly, deformed, extra fingers, mutated hands, poorly drawn face, bad anatomy, blurry, low quality, worst quality, watermark, signature..., über drei Zeilen. Sie stammt zu einem guten Teil aus den ersten Stable-Diffusion-Modellen, und sie überall einzufügen heißt, alle Medikamente aus dem Schrank zu nehmen und zu hoffen, dass eines wirkt. Du wirst nicht wissen, was geholfen hat, und manche Begriffe können dein Bild in eine Richtung ziehen, die du nicht gewählt hast.

Ein Negativ-Prompt funktioniert besser als Korrekturwerkzeug: Du generierst, entdeckst einen bestimmten Mangel und schließt ihn aus.

Was ein Negativ-Prompt tatsächlich tut

Bei Stable Diffusion ist dieses Feld kein Filter, der Objekte nachträglich löscht. Laut der Dokumentation von AUTOMATIC1111 vergleicht der Sampler bei jedem Schritt, was dein positiver Prompt ergibt und was dein negativer ergibt, und schiebt das Bild dann zum ersten hin und vom zweiten weg. In der Praxis ändert das mehrere Dinge.

Der Negativ-Prompt beeinflusst das ganze Bild, nicht nur das anvisierte Objekt. people aus einer Straße zu entfernen kann auch die Kulisse verändern. Er hängt außerdem von der Stärke der Guidance ab: Bei sehr niedrigem CFG verliert er seine Wirkung, und die Diffusers-Dokumentation für SD3 gibt an, dass er ohne Guidance ignoriert wird. Und schließlich garantiert er nichts: Ein ausgeschlossenes Element kann trotzdem erscheinen, vor allem wenn dein positiver Prompt es indirekt heraufbeschwört. Einen Strand mitten im Sommer mit people im Negativ zu verlangen, ist weiterhin schwer zu erreichen.

Was sich je nach Tool ändert

Es gibt keine universelle Syntax. Viele Enttäuschungen kommen von einer Methode, die am falschen Tool angewendet wird.

Drei Gruppen von Begriffen, die etwas bringen

Schreib deinen Negativ-Prompt mit Namen konkreter Mängel oder Objekte. Drei Gruppen decken die große Mehrheit des Bedarfs ab.

Störende Elemente. Alles, was sich ungebeten ins Bild schleicht: text, watermark, signature, logo. Das ist der ertragreichste Einsatz, denn diese Elemente stammen oft aus den Trainingsbildern.

Die falsche Art der Darstellung. Willst du ein Foto, und das Bild rutscht in Richtung Illustration, schreib illustration, 3d render, cartoon. In der Gegenrichtung hilft photo, photorealistic, eine flache Zeichnung zu halten.

Der an deiner Ausgabe festgestellte Mangel. Teller wie aus Plastik, übersättigter Himmel, überladener Hintergrund: Schreib, was du siehst, zum Beispiel plastic texture oder oversaturated sky.

Hier ein Ausgangspunkt für das Motiv einer Immobilienagentur, mit SDXL. Füg jeden Teil in sein Feld ein:

Positive:
photograph of [RAUM] in a [WOHNUNGSTYP], natural daylight from a large window, neutral tones, tidy space, wide-angle view at eye level

Negative:
text, watermark, logo, oversaturated colors, fisheye distortion, people

Wichtig: Ein generiertes Bild zeigt nicht die echte Immobilie. Für eine Anzeige kann es nur dazu dienen, ein Potenzial zu veranschaulichen, mit klarem Hinweis, und niemals dazu, die zum Verkauf stehende Wohnung darzustellen.

Positiv umformulieren: oft die beste Option

Wenn es möglich ist, beschreibe lieber den gewünschten Zustand. Das Modell hat viel mehr Zugriff auf eine Szene als auf eine Abwesenheit.

Bei Midjourney birgt es eine Falle, die Verneinung in den Satz zu schreiben: a bakery window without cakes kann Kuchen hervorbringen, weil das Wort im Prompt stehen bleibt. Bei FLUX ist die Umformulierung die einzige Lösung. Nehmen wir das Beispiel einer Floristin, die einen Strauß vor einfarbigem Hintergrund für ihre sozialen Netzwerke will.

Schwacher Prompt: bouquet of tulips, no vase, no background, no shadows, not cluttered

Korrigierter Prompt:

studio photograph of a hand-tied bouquet of [BLUMEN], wrapped in [MATERIAL], lying flat on a plain [FARBE] paper background, soft even light from above, minimal soft shadow, overhead view, centered composition, [PALETTE AUS 2 FARBEN] tones --no vase, text, logo

Alles, was eine Abwesenheit war, ist zu einer Beschreibung geworden: flach liegender Strauß, einfarbiger Hintergrund, gleichmäßiges Licht. Das abschließende --no behält nur, was wirklich zählt. Entferne diesen Parameter, wenn du nicht Midjourney nutzt.

Die Fehler, die du sofort korrigieren solltest

Der Negativ-Prompt, der dem positiven widerspricht. sharp details auf der einen Seite und detailed im Negativ auf der anderen: Beide heben sich auf. Lies beide Felder zusammen noch einmal durch.

Zu starke Gewichtung. Bei Stable Diffusion kann (worst quality:2) die Darstellung verfälschen und das Bild versteifen. Bleib nahe bei 1 und geh nur auf 1,2 oder 1,3, wenn ein Mangel hartnäckig bleibt.

Ein von einem anderen Modell geerbter Negativ-Prompt. Eine Liste, die für SD 1.5 gemacht wurde, hat keinen Grund, zu SDXL oder SD 3.5 zu passen. Manche Begriffe wie worst quality wurden durch bestimmte Community-Modelle bekannt und haben anderswo womöglich keine Wirkung. Bei der Wahl des Modells und der Einstellungen hilft dir der Stable-Diffusion-Leitfaden einzuschätzen, wo du stehst.

Negative Embeddings verdienen eine Erwähnung: Diese kleinen Dateien bündeln häufige Mängel in einem Wort. Sie können wirksam sein, bleiben aber so undurchsichtig wie die großen Listen und hängen von der Modellfamilie ab. Teste sie wie alles andere.

Die Testmethode in zehn Minuten

Urteile nicht anhand eines einzigen Bildes, denn der Zufall könnte dich täuschen. Mit festem Seed bei Stable Diffusion gehst du so vor.

1. Generiere dein Bild ganz ohne Negativ-Prompt.
2. Notiere den störendsten Mangel, nur einen.
3. Füge einen oder zwei Begriffe hinzu, die ihn anvisieren, und starte mit demselben Seed neu.
4. Sieh nach, was sich geändert hat, auch das, was du nicht ändern wolltest.
5. Wiederhole mit einem anderen Seed, um zu prüfen, ob der Effekt hält.

Bei Midjourney hilft --seed ebenfalls, wobei ein identisches Ergebnis nicht garantiert ist. Der Geist bleibt derselbe wie beim Testen eines Prompts für Text: eine Sache ändern, vergleichen, behalten, was funktioniert.

Am Ende steht ein Negativ-Prompt aus fünf bis zehn Wörtern, von denen jedes einen Grund hat. Nimm dein letztes missratenes Bild, finde seinen Hauptmangel und fang mit diesem einen Wort an.