네거티브 프롬프트란 무엇인가: 어떤 모델이 사용하고, 실제로 효과가 있는 리스트는 무엇인가

네거티브 프롬프트란 무엇인가?

네거티브 프롬프트는 일부 이미지 모델이 메인 프롬프트와 함께 읽어 들이는 두 번째 텍스트 입력란입니다. 메인 프롬프트가 이미지를 특정 개념 쪽으로 끌어당긴다면, 네거티브 프롬프트는 다른 개념들로부터 이미지를 멀어지게 밀어냅니다. 기술적으로 모델은 이미지가 네거티브 텍스트 방향으로 움직였을 때 어떻게 변할지를 계산한 뒤, 매 디노이징(denoising) 단계마다 그 반대 방향으로 이미지를 조정합니다.

그래서 네거티브 프롬프트는 모델이 스스로 끌리는 경향이 있는 요소들, 예를 들어 손가락이 늘어나는 현상, 흐릿한 배경, 워터마크, 흔한 매끈한 스타일 같은 것에 가장 효과적입니다. 반대로 모델이 애초에 그리지 않았을 요소에는 별 효과가 없습니다. 풍경 네거티브 프롬프트에 '코끼리 없음(no elephants)'을 적어봐야 아무 의미가 없지만, 인물 네거티브 프롬프트에 '과포화, HDR, 플라스틱 같은 피부(oversaturated, HDR, plastic skin)'를 적으면 결과가 실제로 달라집니다.

어떤 모델이 네거티브 프롬프트를 지원하는가

Stable Diffusion 1.5, SDXL 및 Automatic1111, ComfyUI, Forge, Fooocus에서 사용되는 대부분의 커뮤니티 체크포인트에는 전용 네거티브 프롬프트 입력란이 있습니다. 네거티브 프롬프트라는 개념이 시작된 곳이자, 가장 큰 영향력을 발휘하는 곳이기도 합니다.

Midjourney에는 네거티브 입력란이 없습니다. 대신 --no 파라미터를 사용합니다: --no text, watermark, blur. Midjourney는 문장 형태의 부정 표현을 이해하지 못하므로, 프롬프트 본문에 'no text'라고 적으면 오히려 텍스트를 넣어 달라는 요청으로 해석됩니다.

Flux, ChatGPT Images(GPT Image), Gemini, Nano Banana는 네거티브 프롬프트를 사용하지 않습니다. Flux의 T5 텍스트 인코더는 프롬프트 전체를 하나의 설명문으로 읽기 때문에, 그 안에 넣은 부정 표현은 무시되거나 오히려 반대로 해석됩니다. ChatGPT와 Gemini는 대신 자연어 제약 조건을 따릅니다. 'keep the background plain, no visible text(배경을 단순하게 유지하고 텍스트는 보이지 않게 해줘)'가 통하는 이유는 이들이 네거티브 채널을 갖고 있어서가 아니라, 지시를 따르는(instruction-following) 모델이기 때문입니다.

• Stable Diffusion, SDXL, 커뮤니티 체크포인트: 전용 네거티브 프롬프트 입력란, 영향력 높음.
• Midjourney: --no 파라미터, 쉼표로 구분, 영향력 보통.
• Flux: 네거티브 프롬프트 없음. 대신 원하는 것을 직접 서술.
• ChatGPT Images, Gemini, Nano Banana: 네거티브 프롬프트 없음. 짧은 긍정형 제약 조건을 사용.

실제로 도움이 되는 네거티브 프롬프트 작성법

짧고, 지금 보고 있는 실패 사례에 구체적으로 맞춘 내용으로 작성하세요. 포럼에서 복사한 60개짜리 네거티브 프롬프트는 대부분 노이즈에 불과합니다. 모든 단어가 가이던스(guidance) 예산 중 일부를 차지하며, 내 이미지와 관련 없는 단어들은 결과를 무작위 방향으로 끌고 갑니다.

처음에는 비워두고 시작하세요. 한 번 생성해보고, 무엇이 잘못됐는지 확인한 다음 정확히 그 부분에 대한 단어 두세 개를 추가하고 다시 생성합니다. 대부분의 이미지는 네거티브 단어가 열 개 미만이면 충분합니다. 가장 중요한 단어를 앞쪽에 배치하세요. CLIP은 텍스트를 77토큰 단위로 잘라 읽고, 각 청크의 앞부분에 더 큰 가중치를 두기 때문입니다.

가중치는 아껴서 사용하세요. SDXL에서 (deformed hands:1.3)처럼 쓰면 리스트 전체를 부풀리지 않고 특정 단어 하나에만 압력을 높일 수 있습니다. 모든 단어를 1.4로 설정하는 것은 아무 가중치도 주지 않는 것과 다를 바 없습니다.

용도별 네거티브 프롬프트 리스트

아래 리스트는 Stable Diffusion과 SDXL을 위한 출발점입니다. 전부 다 쓰지 말고, 내 문제에 맞는 블록만 가져다 쓰세요. Midjourney의 경우 동일한 단어를 --no로 옮기면 됩니다.

포토리얼리스틱 인물: deformed hands, extra fingers, fused fingers, extra limbs, asymmetrical eyes, plastic skin, waxy skin, oversharpened, HDR, oversaturated, airbrushed, doll-like, uncanny (기형적인 손, 늘어난 손가락, 붙은 손가락, 여분의 팔다리, 비대칭 눈, 플라스틱 같은 피부, 밀랍 같은 피부, 과도한 샤프닝, HDR, 과포화, 에어브러시 처리, 인형 같은 느낌, 언캐니).

손과 신체 구조: extra fingers, missing fingers, fused fingers, six fingers, bad hands, malformed limbs, extra arms, disconnected limbs, mutated anatomy (늘어난 손가락, 없어진 손가락, 붙은 손가락, 손가락 여섯 개, 잘못된 손, 기형적인 팔다리, 여분의 팔, 분리된 팔다리, 변형된 신체 구조).

텍스트, 로고, 아티팩트: text, watermark, signature, logo, caption, letters, jpeg artifacts, compression noise, frame, border, split screen, collage (텍스트, 워터마크, 서명, 로고, 캡션, 글자, JPEG 아티팩트, 압축 노이즈, 프레임, 테두리, 분할 화면, 콜라주).

애니메이션과 일러스트: bad anatomy, extra digits, lowres, worst quality, low quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, cropped, realistic skin texture(평면적인 셀 스타일을 원할 때) (잘못된 신체 구조, 여분의 손발가락, 저해상도, 최악의 품질, 낮은 품질, JPEG 아티팩트, 서명, 워터마크, 사용자명, 흐릿함, 잘림, 사실적인 피부 질감).

제품 및 인테리어 렌더: warped perspective, floating objects, duplicated objects, uneven reflections, clutter, text, watermark, fisheye, over-exposed highlights (왜곡된 원근감, 공중에 뜬 사물, 중복된 사물, 고르지 못한 반사, 어수선함, 텍스트, 워터마크, 어안 렌즈 왜곡, 과다 노출된 하이라이트).

기본 스타일로 쏠리는 현상 방지: digital painting, 3D render, smooth, glossy, cinematic lighting, dramatic, bokeh(레퍼런스가 평면적이거나 다큐멘터리풍, 수작업 느낌일 때) (디지털 페인팅, 3D 렌더, 매끈함, 광택, 시네마틱 조명, 극적인 느낌, 보케).

• 포토리얼리스틱 인물: plastic skin, oversaturated, HDR, deformed hands, extra fingers, waxy, airbrushed
• 손: extra fingers, fused fingers, missing fingers, bad hands, malformed limbs
• 텍스트와 아티팩트: text, watermark, signature, logo, jpeg artifacts, border, collage
• 애니메이션: bad anatomy, extra digits, lowres, worst quality, signature, blurry, cropped
• 제품 렌더: warped perspective, floating objects, duplicated objects, clutter, fisheye

SDXL 네거티브 프롬프트는 SD 1.5와 다릅니다

SD 1.5 체크포인트는 'lowres, bad anatomy, worst quality' 같은 태그로 가득한 캡션으로 학습되었기 때문에, 이런 품질 태그가 실제로 효과를 발휘합니다. 반면 SDXL은 다른 방식으로 학습되어, 전통적인 품질 태그 블록은 효과가 훨씬 떨어지고 짧고 구체적인 네거티브 프롬프트가 더 좋은 성능을 냅니다. SDXL에서는 품질 관련 단어를 쌓아 올리기보다 구체적인 결함과 원하지 않는 스타일을 직접 묘사하세요.

Pony와 Illustrious 계열을 포함한 많은 SDXL 파인튜닝 모델은 모델 카드에 자체적으로 권장하는 네거티브 블록을 함께 제공합니다. 이를 기본값으로 사용하고, 여기에 자신만의 구체적인 단어 두세 개를 추가하세요.

네거티브 프롬프트가 답이 아닐 때

모델이 계속해서 레퍼런스를 매끈하고 흔한 느낌으로 바꿔서 내놓는다면, 해결책은 보통 포지티브 프롬프트 쪽에 있습니다. 매체(medium)와 유지하고 싶은 결함을 이름 붙여 맨 앞에 배치하세요. Image to Prompt는 타깃 모델로 Stable Diffusion을 선택하면 이를 자동으로 처리합니다. 스타일을 먼저 배치한 쉼표 구분 태그를 작성하고, 그 스타일이 피해야 할 특정 기본 미학(default-aesthetic) 쏠림에 맞춘 네거티브 프롬프트 줄을 함께 생성합니다.

ChatGPT Images와 Gemini의 경우, 모든 부정 표현을 긍정형 제약 조건으로 바꾸세요. 'No text'는 'leave the sign blank(간판을 비워두세요)'로, 'Not blurry'는 'sharp focus across the whole frame(화면 전체에 선명한 초점을 유지하세요)'으로 바꾸는 식입니다. 이 모델들은 후자의 형태를 훨씬 더 안정적으로 따릅니다.