الموجّهات السلبية: ما هي، وأي النماذج تستخدمها، والقوائم التي تنجح فعليًا

ما هو الموجّه السلبي؟

الموجّه السلبي هو حقل نصي ثانٍ تقرأه بعض نماذج الصور إلى جانب الموجّه الرئيسي. فبينما يجذب الموجّه الرئيسي الصورة نحو مفاهيم معيّنة، يدفعها الموجّه السلبي بعيدًا عن مفاهيم أخرى. من الناحية التقنية، يحسب النموذج كيف ستتغيّر الصورة لو تحرّكت نحو النص السلبي، ثم يوجّهها في الاتجاه المعاكس في كل خطوة من خطوات إزالة الضوضاء (denoising).

لهذا السبب تعمل الموجّهات السلبية بأفضل صورة مع الأشياء التي ينجرف النموذج نحوها من تلقاء نفسه: أصابع زائدة، خلفيات ضبابية، علامات مائية، والمظهر اللامع النمطي. أما الأشياء التي لم يكن النموذج ليرسمها أصلًا، فتأثير الموجّه السلبي عليها ضعيف. فكتابة “no elephants” في الموجّه السلبي لصورة منظر طبيعي لا تفيد شيئًا؛ في حين أن كتابة “إشباع لوني مفرط، HDR، بشرة بلاستيكية” في الموجّه السلبي لصورة شخصية تُحدث فرقًا فعليًا في النتيجة.

أي النماذج تدعم الموجّهات السلبية

يحتوي كل من Stable Diffusion 1.5 وSDXL ومعظم نقاط التفتيش (checkpoints) المجتمعية على منصات Automatic1111 وComfyUI وForge وFooocus على حقل مخصص للموجّه السلبي. ومن هنا نشأت فكرة الموجّهات السلبية، وهنا يكون تأثيرها الأكبر.

لا يملك Midjourney حقلًا سلبيًا مخصصًا. فهو يستخدم المعامل --no، مثل: --no text, watermark, blur. ولا يفهم Midjourney النفي المكتوب بأسلوب نثري، فكتابة “no text” داخل الموجّه نفسه تُقرأ على أنها طلب لإدراج نص.

لا يستخدم كل من Flux وChatGPT Images (GPT Image) وGemini وNano Banana الموجّهات السلبية. فمُرمِّز النص T5 الخاص بـ Flux يقرأ الموجّه بأكمله كوصف، لذا تُتجاهل عبارات النفي بداخله أو يُساء تفسيرها. أما ChatGPT وGemini فيتّبعان بدلًا من ذلك قيودًا مكتوبة بلغة طبيعية: فعبارة “اجعل الخلفية بسيطة، بلا نص ظاهر” تنجح لأنهما نموذجان يتّبعان التعليمات، وليس لأن لديهما قناة سلبية مخصصة.

• Stable Diffusion وSDXL ونقاط التفتيش المجتمعية: حقل موجّه سلبي مخصص، وتأثير كبير.
• Midjourney: المعامل --no، بقيم مفصولة بفواصل، وتأثير متوسط.
• Flux: لا يوجد موجّه سلبي؛ صِف بدلًا من ذلك ما تريده فعليًا.
• ChatGPT Images وGemini وNano Banana: لا يوجد موجّه سلبي؛ استخدم قيودًا إيجابية قصيرة.

كيف تكتب موجّهًا سلبيًا فعّالًا

اجعله قصيرًا ومحددًا بالخلل الذي تلاحظه فعليًا. فالموجّه السلبي المكوّن من 60 مصطلحًا المنسوخ من منتدى ما يكون في معظمه ضوضاء: إذ يأخذ كل مصطلح حصة صغيرة من ميزانية التوجيه، والمصطلحات التي لا تنطبق على صورتك تسحب النتيجة في اتجاهات عشوائية.

ابدأ بحقل فارغ. أنشئ الصورة مرة واحدة. انظر إلى ما حدث خطأً، أضف مصطلحين أو ثلاثة لمعالجة ذلك تحديدًا، ثم أعد الإنشاء. تحتاج معظم الصور إلى أقل من عشرة مصطلحات سلبية. ضع الأهم أولًا، لأن CLIP يقرأ النص في مقاطع من 77 رمزًا (token) ويمنح وزنًا أكبر لبداية كل مقطع.

استخدم الأوزان باعتدال. فكتابة (deformed hands:1.3) في SDXL ترفع الضغط على مصطلح واحد دون تضخيم القائمة بأكملها. ووزن كل شيء عند 1.4 يعادل عدم وضع أي وزن على الإطلاق.

قوائم الموجّهات السلبية بحسب الاستخدام

هذه القوائم نقاط انطلاق لـ Stable Diffusion وSDXL. خذ الكتلة (block) التي تطابق مشكلتك، وليس كلها معًا. أما في Midjourney، فانقل الكلمات نفسها إلى المعامل --no.

الصور الشخصية الواقعية الفوتوغرافية: أيدٍ مشوهة، أصابع زائدة، أصابع ملتصقة، أطراف زائدة، عينان غير متماثلتين، بشرة بلاستيكية، بشرة شمعية، حدة مفرطة، HDR، إشباع لوني مفرط، تنعيم مفرط، مظهر أشبه بالدمى، مظهر مقلق.

الأيدي والتشريح: أصابع زائدة، أصابع ناقصة، أصابع ملتصقة، ست أصابع، أيدٍ سيئة التكوين، أطراف مشوهة، أذرع زائدة، أطراف منفصلة، تشريح متحوّر.

النصوص والشعارات والعيوب التقنية: نص، علامة مائية، توقيع، شعار، تعليق نصي، حروف، عيوب ضغط JPEG، تشويش الضغط، إطار، حد فاصل، شاشة مقسّمة، كولاج.

الأنمي والرسوم التوضيحية: تشريح سيئ، أصابع زائدة، دقة منخفضة (lowres)، أسوأ جودة، جودة منخفضة، عيوب ضغط JPEG، توقيع، علامة مائية، اسم مستخدم، ضبابي، مقصوص الحواف، ملمس بشرة واقعي (عند الرغبة في مظهر مسطح بأسلوب cel shading).

صور المنتجات والتصاميم الداخلية: منظور مشوّه، أجسام عائمة، أجسام مكررة، انعكاسات غير متساوية، فوضى بصرية، نص، علامة مائية، تأثير عين السمكة (fisheye)، إضاءات مفرطة التعريض.

الانجراف الأسلوبي نحو المظهر الافتراضي: لوحة رقمية، عرض ثلاثي الأبعاد (3D render)، سلس، لامع، إضاءة سينمائية، درامي، ضبابية الخلفية (bokeh) — وذلك عندما يكون المرجع مسطحًا أو وثائقيًا أو يدوي الصنع.

• الصور الشخصية الواقعية: بشرة بلاستيكية، إشباع لوني مفرط، HDR، أيدٍ مشوهة، أصابع زائدة، بشرة شمعية، تنعيم مفرط
• الأيدي: أصابع زائدة، أصابع ملتصقة، أصابع ناقصة، أيدٍ سيئة التكوين، أطراف مشوهة
• النصوص والعيوب: نص، علامة مائية، توقيع، شعار، عيوب ضغط JPEG، حد فاصل، كولاج
• الأنمي: تشريح سيئ، أصابع زائدة، دقة منخفضة، أسوأ جودة، توقيع، ضبابي، مقصوص الحواف
• عرض المنتجات: منظور مشوّه، أجسام عائمة، أجسام مكررة، فوضى بصرية، تأثير عين السمكة

موجّهات SDXL السلبية تختلف عن SD 1.5

دُرِّبت نقاط تفتيش SD 1.5 على تعليقات نصية (captions) مليئة بعلامات مثل “lowres, bad anatomy, worst quality”، لذا فإن لعلامات الجودة هذه تأثيرًا حقيقيًا هناك. أما SDXL فقد دُرِّب بطريقة مختلفة: فكتلة علامات الجودة الكلاسيكية تُحدث أثرًا أقل بكثير، بينما يؤدي موجّه سلبي قصير ومحدد أداءً أفضل. في SDXL، صِف العيب المحدد والأسلوب غير المرغوب فيه تحديدًا بدلًا من تكديس كلمات الجودة.

تأتي العديد من النماذج المُحسَّنة (fine-tunes) المبنية على SDXL، بما فيها مشتقات Pony وIllustrious، بكتلة موجّه سلبي موصى بها خاصة بها مذكورة في بطاقة النموذج (model card). استخدم تلك الكتلة كأساس، ثم أضف فوقها مصطلحين أو ثلاثة خاصة بحالتك.

عندما لا يكون الحل موجّهًا سلبيًا

إذا استمر النموذج في إنتاج نسخة مصقولة ونمطية من مرجعك، فإن الحل عادة يكون في الموجّه الإيجابي: سمِّ الوسيط الفني والعيوب التي تريد الإبقاء عليها، وابدأ بها. تقوم أداة تحويل الصورة إلى موجّه بذلك تلقائيًا عند اختيار Stable Diffusion كنموذج مستهدف: فهي تكتب علامات مفصولة بفواصل مع وضع الأسلوب أولًا، وتُصدر سطر موجّه سلبي مطابق مبنيًا على انجراف الجمالية الافتراضية المحدد الذي يجب على ذلك الأسلوب تجنّبه.

بالنسبة إلى ChatGPT Images وGemini، استبدل كل نفي بقيد إيجابي. فعبارة “no text” (بلا نص) تصبح “اترك اللافتة فارغة”. وعبارة “not blurry” (غير ضبابي) تصبح “تركيز حاد في جميع أنحاء الإطار”. وتتبع النماذج الصيغة الثانية بموثوقية أكبر بكثير.