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用负向提示词调教 Stable Diffusion，让生成图更干净

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。