stable-diffusion-negative-prompt

用负向提示词调教 Stable Diffusion，让生成图更干净

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 15 🐛 待处理 1 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 86
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

stable-diffusion-negative-prompt 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队minimaxir
GitHubhttps://github.com/minimaxir/stable-diffusion-negative-prompt
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai,stable-diffusion,text-to-image
GitHub 星标★ 86
上线时间2022-11-27 00:00:00
代码更新2022-11-28
仓库体积1.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

这是一个用于实验 Stable Diffusion 2.0 负向提示词（negative prompting）的 Jupyter Notebook 集合。负向提示词是文本生成图像中的一种技术，通过指定不希望出现的内容（如“模糊”、“低质量”），引导模型生成更符合预期的图像。该项目提供了一系列交互式笔记本，帮助用户快速上手并测试不同负向提示词对生成结果的影响，解决了 Stable Diffusion 2.0 中负向提示词效果不稳定、难以调优的问题。核心能力包括：预设多种负向提示词模板、可视化对比生成结果、支持自定义提示词组合，以及基于扩散模型的前向推理流程。项目代码结构清晰，适合研究者和开发者用于探索负向提示词的边界，或作为构建更复杂图像生成工作流的起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 86

核心亮点

  • 提供现成的 Jupyter Notebook，开箱即用，无需从零搭建实验环境
  • 聚焦负向提示词这一细分方向，对比实验设计直观，便于理解效果差异
  • 基于 Stable Diffusion 2.0，紧跟主流模型版本，技术栈现代

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例覆盖有限，社区贡献待观察
  • 仅提供实验代码，未封装成库或 CLI，集成到生产环境需额外开发

适用场景

  • 研究负向提示词对生成图像质量的影响
  • 快速验证不同负面词组合在特定主题下的效果
  • 教学演示文本到图像生成中的提示词工程

替代项目

InvokeAI、ComfyUI、AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

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