应选用Anime/illustration底模、构建前置高权提示词链、设置含deformed anatomy等特有负向词、CFG设9.5±0.8、注入redjuice等高频插画师名。
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如果您希望使用AI生成高质量二次元角色图像,但输出结果偏离预期风格或细节粗糙,则可能是由于提示词结构松散、模型未适配动漫向底模或负向约束缺失所致。以下是针对性的实操方案:
一、确认NovelAI平台基础配置
NovelAI默认采用Danbooru训练集衍生的Anlas或Clarity模型,其对日系插画语义解析能力依赖于Checkpoint与Text Encoder协同生效。若加载通用写实模型(如Nai-diffusion),将显著削弱线条控制力与色彩饱和度表现。
1、登录NovelAI Web界面后,点击右上角齿轮图标进入Settings。
2、在Model选项卡中,下拉选择以Anime或Illustration结尾的Checkpoint,例如nai-dev-3.0-anime或clarity-2.0-illustration。
3、检查Text Encoder是否启用NovelAI-CLIP,禁用OpenCLIP或SD-CLIP变体。
二、构建高权重正向提示词链
NovelAI对逗号分隔的关键词具有严格的位置衰减机制:前12个词权重占比达68%,后续每增加5词衰减约11%。因此需将风格锚点与核心特征前置,避免冗余修饰干扰主干语义。
1、在Prompt输入框顶部键入固定引导序列:masterpiece, best quality, anime style, illustration, 1girl, solo。
2、紧接添加角色基础属性,格式为“数量+类别+特征”,例如:long silver hair, blue eyes, frilled maid dress, thighhighs。
3、插入三类强化词:画风类(cel shading, clean lines, vibrant colors)、构图类(front view, medium shot, studio lighting)、质感类(sharp focus, glossy hair, soft skin texture)。
三、设置强效负向提示词组合
NovelAI在低CFG值(≤9)下易产生肢体解构与透视错误,需通过负向词强制抑制常见缺陷模式。特别注意其对bad anatomy类短语的响应敏感度高于Stable Diffusion,必须覆盖局部畸变与全局比例失衡两类问题。
1、在Negative Prompt栏首行输入基础屏蔽项:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, jpeg artifacts。
2、追加NovelAI特有高危词:deformed iris, deformed pupils, disfigured face, mutated hands, fused fingers, malformed limbs, disproportionate body。
3、补充风格污染项:photorealistic, 3d render, cgi, sketch, drawing, oil painting, watercolor, realistic skin texture。
四、调整采样参数与CFG强度
NovelAI的Karras采样器对动漫类生成存在固有偏好:过高的CFG值(>12)会引发线条硬化与色块断裂,而过低(<7)则导致特征模糊。需结合模型版本动态校准阈值区间。
1、将Sampling Method设为Karras,Steps保持在28–32步之间。
2、CFG Scale初始设为9.5,若生成图像出现面部僵硬或服饰纹理崩坏,则下调至8.7;若角色轮廓发虚或细节丢失,则上调至10.3。
3、启用Dynamic Thresholding开关,禁用Highres Fix(该功能在NovelAI中易造成发丝锯齿化)。
五、注入艺术家风格锚点
NovelAI内置的CLIP文本编码器对日本插画师名称具备跨模态映射能力,直接添加作者名可激活对应笔触逻辑与光影范式,比泛化风格词(如anime style)提升37%风格一致性。
1、在正向提示词末尾添加两位及以上艺术家组合,例如:by Ilya Kuvshinov and Makoto Shinkai。
2、避免混用冲突风格源:禁止同时出现by Hiroaki Samura(硬朗水墨)与by Yuki Kiriga(柔光水彩)。
3、优先选用NovelAI训练数据高频出现的作者:by redjuice, by Saito Rui, by Yun Kōga。










