Cómo funciona
En cada paso de eliminación de ruido, el modelo calcula dos predicciones: una guiada por tu prompt y otra guiada por el prompt negativo. La dirección final es la primera menos la segunda, multiplicada por el valor CFG. Así que el prompt negativo no es un filtro aplicado al final: da forma a la imagen desde el primer paso. Por eso un prompt negativo sin un CFG superior a 1 no tiene ningún efecto.
Prompts negativos que funcionan
Calidad general (SD 1.5, SDXL):
blurry, low quality, lowres, jpeg artifacts, watermark, text, signature, cropped, out of frame
Personas y retratos:
deformed, bad anatomy, extra fingers, missing fingers, extra limbs, mutated hands, poorly drawn face, asymmetric eyes
Fotografía:
painting, drawing, illustration, cartoon, 3d render, cgi, oversaturated, overexposed
Anime e ilustración:
photorealistic, photo, realistic skin, worst quality, normal quality, monochrome
Empieza por la lista general y añade el bloque que corresponda a tu objetivo. Entre diez y veinte términos sobran; las listas largas copiadas sobre todo añaden ruido.
Pesos en el prompt negativo
Los pesos funcionan igual que en el prompt principal: (blurry:1.4) aleja con más fuerza el desenfoque, (text:1.2) elimina letras sueltas. Sube un peso solo para un defecto que se repite; por encima de 1,5 el modelo empieza a deformar otras cosas para obedecer.
Cuándo no sirve de nada
- CFG en 1: el prompt negativo se ignora por construcción. Usa entre 5 y 8.
- Modelos Turbo y LCM (SDXL Turbo, LCM LoRA) funcionan con CFG 1 o 2 y apenas reaccionan a los negativos.
- Stable Diffusion 3 y 3.5 usan el prompt negativo débilmente; escribe el prompt positivo con más precisión.
- Conceptos que el modelo no separa: «no hands» en el negativo quita las manos de la vista, no arregla su anatomía. El inpainting sí.
En este sitio
La herramienta de inpainting ya aplica un prompt negativo sólido por detrás, así que solo describes lo que quieres. Los ejemplos de prompts muestran el prompt negativo usado en cada imagen junto al positivo; copia los dos para reproducir un resultado y cambia luego un término cada vez con una seed fija.