네거티브 프롬프트 가이드
네거티브 프롬프트가 실제로 무엇을 제거하는지 정리했습니다. 안전 가드부터 스무 단어 풀스택까지 늘려가며 렌더한 비교로, 얼마나 쓰는 게 값을 하는지 확인할 수 있습니다.
1. 네거티브 프롬프트의 실제 동작
네거티브 프롬프트는 모델에게 "이것은 넣지 말라"고 알려주는 짝 텍스트입니다. 내부적으로는 Classifier-Free Guidance(CFG) 방식으로 동작합니다: 모델이 두 가지 예측을 계산 — 포지티브 기반, 네거티브 기반 — 하고 네거티브에서 멀어지는 방향으로 조정합니다. 즉 네거티브는 "원하는 것 목록"이 아니라 매 스텝마다 샘플링 방향을 실제로 바꾸는 강력한 도구입니다.
포지티브
"이렇게 그려라"
masterpiece, 1girl, smile네거티브
"이렇게 그리지 마라"
low quality, blurry, bad anatomy팁: 숙련 사용자 다수는 좋은 네거티브가 포지티브 토큰을 두 배로 늘리는 것보다 최종 품질에 더 큰 영향을 준다고 보고합니다.
2. 기본 세트 — 범용 baseline
모든 프로젝트를 이 세트로 시작하세요. 가장 흔한 3대 실패 모드 (저품질 샘플, 해부학 오류, 원치 않는 오버레이)를 커버합니다.
범용 기본
low quality, worst quality, normal quality, poorly drawn, blurry, lowres, jpeg artifacts, watermark, signature, text, error, logo, username, artist name
해부학 추가 (캐릭터)
bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra fingers, fused fingers, extra limbs, missing limbs, deformed, disfigured, mutation, mutated, cross-eyed, bad proportions
크기: 기본 세트는 20 토큰 이하로 유지. 더 많아지면 오히려 창의성을 제한 — 모델이 갈 수 있는 방향이 말 그대로 줄어듭니다.
🚫 부정 프롬프트 — 태그 예시
poorly_drawn — 못 그린
none안전 가드만 (사실상 없음)
guard only+ 해부 오류
quality terms+ 품질 어휘
full stack풀스택모델
rinFlanimeIllustrious_v30 · euler_ancestral/normal · steps 28 · CFG 5 · 896×1152 · seed 777004
이 비교는 Stable Diffusion 계열 체크포인트 하나에서 측정한 결과입니다. NovelAI · Midjourney 등 다른 생성기나 다른 체크포인트에서는 같은 태그가 다르게 동작할 수 있으니, 정답표가 아니라 참고 자료로 보세요.
3. 고급 세트 — 기본이 부족할 때
특정 문제가 반복되면 추가합니다. 한 번에 다 쌓지 말고 한 그룹씩 추가.
얼굴 디테일
asymmetric eyes, cross-eyed, wonky eyes, misaligned eyes, ugly face, bad face, deformed face, distorted face, plastic face
손/발
bad hands, mutated hands, poorly drawn hands, extra fingers, missing fingers, bad feet, extra toes, fused toes, long fingers, short arms, long arms
프레이밍/자름
out of frame, cropped, cut off, off-center, bad framing, poorly cropped, head out of frame
중복
duplicate, clones, tiling, repeating pattern, multiple heads, twin body, fused bodies
미감 정리
oversaturated, overexposed, underexposed, harsh shadows, motion blur (unintended), grainy, noisy, purple fringing
🚫 부정 프롬프트 — 태그 예시
poorly_drawn — 못 그린
4. 상황별 템플릿 5종
바로 복사 가능. 각 템플릿은 기본 세트 + 해당 씬의 특수 위험을 결합합니다.
템플릿 1 — 초상화
low quality, worst quality, blurry, jpeg artifacts, watermark, text, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra fingers, cross-eyed, asymmetric eyes, plastic face, ugly, deformed, out of frame, cropped
주요 위험: 얼굴/손 해부학, 잘림.
템플릿 2 — 풍경
low quality, worst quality, blurry, oversaturated, cartoon, anime, watermark, text, logo, people, person, human, buildings (unless intended), duplicate, tiling, deformed terrain
주요 위험: 원치 않는 피사체, 과포화, 타일링.
템플릿 3 — 애니/일러스트
low quality, worst quality, normal quality, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra fingers, extra limbs, ugly, deformed, text, watermark, signature, artist name, username, realistic, photo, 3d
주요 위험: 실사 드리프트, 작가 서명, Booru 라벨 노이즈.
템플릿 4 — 실사
low quality, worst quality, blurry, jpeg artifacts, watermark, text, cartoon, anime, illustration, painting, 3d render, plastic skin, waxy skin, airbrushed, deformed, bad anatomy, bad hands
주요 위험: 일러스트 드리프트, 플라스틱 피부, 에어브러시 느낌.
템플릿 5 — 사이버펑크/네온
low quality, worst quality, blurry, watermark, text, daytime, clear sky, sunny, rural, nature (unless intended), medieval, fantasy armor, boring composition, flat lighting
주요 위험: 낮 시간/시골 드리프트, 평면 조명, 장르 오류.
5. 모델별 주의사항
- SDXL / A1111: 위 내용 모두 그대로 적용. 네거티브 필드에 입력.
- NovelAI: UC(Undesired Content) 필드. 프리셋 "Heavy"가 범용 기본을 대부분 커버.
- Animagine XL / Pony V6:
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry권장 프리셋. - Flux.1-dev / schnell: 네거티브 프롬프트 미지원. 대신 포지티브로 표현("blemishes" 대신 "clean skin").
- Midjourney:
--no플래그.--no text, watermark, blurry, low quality가 관용 표현.
6. 속성 누수 — 네거티브가 역효과 낼 때
네거티브가 포지티브 쪽으로 번지며 원하는 것을 제거하는 경우가 있습니다:
- 색 누수:
red hair가 목표라면 네거티브에red를 넣지 말 것 — 빨강이 통째로 제거될 수 있음. 구체적으로:red dress만. - 피사체 누수:
person을 네거티브에 넣으면 캐릭터가 사라짐. 구체적으로:crowd, background people. - 스타일 누수:
painting을 네거티브에 두면 회화적 속성이 모두 제거됨. 사진에는 적합, 일러스트에는 부적합.
7. 반복 워크플로우
- 기본 세트 + 상황 템플릿 1개로 시작.
- 4장 생성 → 가장 빈번한 문제 식별.
- 그 문제만을 타깃으로 네거티브 토큰 1~2개 추가.
- 같은 시드로 재생성. 문제가 남아 있다면 원인은 네거티브보다 포지티브에 있음.
- 성공 조합을 Promgrammer에 저장해 재사용.
8. 관련 자료
언제/왜 이 토큰들이 중요한지 더 자세히는: 품질 태그 심층 분석, 모델 비교.