Prompts Negativos: O Que São, Que Modelos os Usam, e as Listas Que Realmente Funcionam

O que é um prompt negativo?

Um prompt negativo é um segundo campo de texto que alguns modelos de imagem leem em conjunto com o prompt principal. Enquanto o prompt principal puxa a imagem na direção de determinados conceitos, o prompt negativo afasta-a de outros. Tecnicamente, o modelo calcula como a imagem mudaria se se aproximasse do texto negativo, e direciona-se no sentido oposto em cada passo de remoção de ruído (denoising).

É por isso que os prompts negativos funcionam melhor para coisas para as quais um modelo tende por si só: dedos a mais, fundos desfocados, marcas de água, o aspeto genérico e brilhante. São fracos para coisas que o modelo nunca iria desenhar de qualquer forma. Escrever “sem elefantes” num prompt negativo de paisagem não tem qualquer utilidade; escrever “sobressaturado, HDR, pele plástica” num prompt negativo de retrato altera o resultado.

Que modelos suportam prompts negativos

O Stable Diffusion 1.5, o SDXL e a maioria dos checkpoints da comunidade no Automatic1111, ComfyUI, Forge e Fooocus têm um campo dedicado para prompts negativos. É daqui que vêm os prompts negativos e onde mais importam.

O Midjourney não tem campo negativo. Usa o parâmetro --no: --no text, watermark, blur. O Midjourney não compreende a negação em prosa, por isso “no text” escrito dentro do prompt é interpretado como um pedido de texto.

O Flux, o ChatGPT Images (GPT Image), o Gemini e o Nano Banana não usam prompts negativos. O codificador de texto T5 do Flux lê o prompt inteiro como uma descrição, pelo que as negações dentro dele são ignoradas ou invertidas. O ChatGPT e o Gemini seguem, em vez disso, restrições em linguagem natural: “mantenha o fundo simples, sem texto visível” funciona porque são modelos que seguem instruções, não porque tenham um canal negativo.

• Stable Diffusion, SDXL, checkpoints da comunidade: campo dedicado a prompts negativos, impacto elevado.
• Midjourney: parâmetro --no, separado por vírgulas, impacto moderado.
• Flux: sem prompt negativo; descreva antes o que pretende.
• ChatGPT Images, Gemini, Nano Banana: sem prompt negativo; use restrições positivas curtas.

Como escrever um prompt negativo que ajude

Mantenha-o curto e específico para a falha que está a observar. Um prompt negativo com 60 termos copiado de um fórum é, na maior parte, ruído: cada termo consome uma pequena parte do orçamento de orientação, e os termos que não se aplicam à sua imagem puxam o resultado em direções aleatórias.

Comece vazio. Gere uma vez. Observe o que correu mal, adicione dois ou três termos exatamente para isso, e gere novamente. A maioria das imagens precisa de menos de dez termos negativos. Coloque os mais importantes primeiro, porque o CLIP lê o texto em blocos de 77 tokens e dá mais peso ao início de cada um.

Use pesos com moderação. (deformed hands:1.3) no SDXL aumenta a pressão sobre um termo sem inflacionar a lista inteira. Atribuir peso 1.4 a tudo é o mesmo que não atribuir peso a nada.

Listas de prompts negativos por utilização

Estas listas são pontos de partida para o Stable Diffusion e o SDXL. Utilize o bloco que corresponde ao seu problema, não todos. Para o Midjourney, transfira as mesmas palavras para o --no.

Retratos fotorrealistas: mãos deformadas, dedos extra, dedos fundidos, membros extra, olhos assimétricos, pele plástica, pele cerosa, sobrenitidez, HDR, sobressaturado, aerografado, com aspeto de boneca, inquietante.

Mãos e anatomia: dedos extra, dedos em falta, dedos fundidos, seis dedos, mãos mal feitas, membros malformados, braços extra, membros desconectados, anatomia mutada.

Texto, logótipos e artefactos: texto, marca de água, assinatura, logótipo, legenda, letras, artefactos jpeg, ruído de compressão, moldura, borda, ecrã dividido, colagem.

Anime e ilustração: anatomia incorreta, dígitos extra, baixa resolução, pior qualidade, baixa qualidade, artefactos jpeg, assinatura, marca de água, nome de utilizador, desfocado, cortado, textura de pele realista (quando se pretende um aspeto plano estilo cel).

Renderizações de produto e interior: perspetiva distorcida, objetos flutuantes, objetos duplicados, reflexos irregulares, desarrumação, texto, marca de água, olho de peixe, realces sobre-expostos.

Tendência de estilo para o aspeto predefinido: pintura digital, renderização 3D, suave, brilhante, iluminação cinematográfica, dramático, bokeh (quando a referência é plana, documental ou feita à mão).

• Retrato fotorrealista: pele plástica, sobressaturado, HDR, mãos deformadas, dedos extra, ceroso, aerografado
• Mãos: dedos extra, dedos fundidos, dedos em falta, mãos mal feitas, membros malformados
• Texto e artefactos: texto, marca de água, assinatura, logótipo, artefactos jpeg, borda, colagem
• Anime: anatomia incorreta, dígitos extra, baixa resolução, pior qualidade, assinatura, desfocado, cortado
• Renderização de produto: perspetiva distorcida, objetos flutuantes, objetos duplicados, desarrumação, olho de peixe

Os prompts negativos do SDXL são diferentes dos do SD 1.5

Os checkpoints do SD 1.5 foram treinados com legendas cheias de tags como “lowres, bad anatomy, worst quality”, pelo que essas tags de qualidade têm um efeito real aí. O SDXL foi treinado de forma diferente: o bloco clássico de tags de qualidade faz muito menos efeito, e um prompt negativo curto e concreto tem melhor desempenho. No SDXL, descreva o defeito específico e o estilo indesejado específico, em vez de empilhar palavras de qualidade.

Muitos ajustes finos (fine-tunes) do SDXL, incluindo derivados de Pony e Illustrious, vêm com o seu próprio bloco negativo recomendado no model card. Use isso como base e acrescente os seus dois ou três termos específicos.

Quando a resposta não é um prompt negativo

Se o modelo continua a produzir uma versão polida e genérica da sua referência, a correção está normalmente no prompt positivo: nomeie o suporte (medium) e as imperfeições que quer manter, e coloque-as em primeiro lugar. O Image to Prompt faz isto automaticamente quando escolhe o Stable Diffusion como modelo-alvo: escreve tags separadas por vírgulas com o estilo em primeiro lugar e gera uma linha de prompt negativo correspondente, construída a partir do desvio estético predefinido específico que esse estilo precisa de evitar.

Para o ChatGPT Images e o Gemini, substitua cada negação por uma restrição positiva. “Sem texto” torna-se “deixe o letreiro em branco”. “Não desfocado” torna-se “foco nítido em todo o enquadramento”. Os modelos seguem a segunda forma de forma muito mais fiável.