# नकारात्मक संकेतों ने समझाया: उनका उपयोग कब और कैसे करना है

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Author: Roméo Gambino · Published: 2026-09-10 · Updated: 2026-09-10 · App: LarpGPT (https://romeoapps.app/hi/larpgpt/)

एक नकारात्मक संकेत क्या है, कौन से छवि उपकरण दस्तावेज़ बनाते हैं, Midjourney के --no और Stable Diffusion के negative_prompt कैसे काम करते हैं, और उन्हें संयमित रूप से उपयोग क्यों करना चाहिए।

## कितना नकारात्मक संकेत है

एक नकारात्मक संकेत उन चीजों की एक सूची है जो आप जेनरेट की गई छवि में नहीं चाहते हैं, जो आप जो चाहते हैं उसके विवरण से अलग टूल को दी जाती है। रात में बिना लोगों वाली सड़क लिखने के बजाय, आप उस सड़क का वर्णन करते हैं और लोगों को नकारात्मक सूची में डालते हैं। विचार सरल है, लेकिन उपकरण इसे बहुत अलग तरीके से संभालते हैं, और कुछ एक अलग नकारात्मक क्षेत्र की पेशकश ही नहीं करते हैं। यह जानने से कि आप किस स्थिति में हैं, कई असफल प्रयासों से बच जाता है।


## प्रॉम्प्ट के अंदर 'नहीं' लिखना अक्सर विफल क्यों हो जाता है?

छवि मॉडल संकेत में मौजूद शब्दों पर प्रतिक्रिया करते हैं। किसी चीज़ का उल्लेख करना, यहाँ तक कि उसे बाहर करना भी, उसे चित्र में खींच सकता है। Midjourney का दस्तावेज़ एक खराब संकेत के रूप में ठीक इसी तरह का उदाहरण देता है: एक स्थिर जीवन पेंटिंग को बिना किसी फल के, या फल न जोड़ने के विनम्र अनुरोध के साथ वर्णित किया गया है। अनुशंसित विकल्प अवांछित तत्वों को समर्पित पैरामीटर में स्थानांतरित करना है। यही तर्क अन्यत्र भी लागू होता है: बहिष्करण से भरा वाक्य बहिष्कृत चीजों को मॉडल के ध्यान में रखता है।


## Midjourney: --no पैरामीटर

Midjourney एक --no पैरामीटर का दस्तावेजीकरण करता है, जिसे प्रॉम्प्ट के अंत में जोड़ा जाता है और उसके बाद वह चीज़ या उन चीज़ों की सूची होती है जिन्हें आप नहीं चाहते हैं, अल्पविराम से अलग किया जाता है। इसका अपना उदाहरण है "स्टिल लाइफ गौचे पेंटिंग --no फल, सेब, नाशपाती"। दस्तावेज़ यह भी बताता है कि --no का उपयोग मल्टी-प्रॉम्प्ट के हिस्से को माइनस 0.5 का वजन देने के समान है, जो एक उपयोगी अनुस्मारक है कि यह इसकी अनुपस्थिति की गारंटी देने के बजाय कुछ कम करता है।


## Midjourney के --no में जाल

वही दस्तावेज़ चेतावनी देता है कि Midjourney का मॉडरेशन --no के बाद प्रत्येक शब्द को स्वतंत्र रूप से पढ़ता है। आधुनिक परिधान जैसे वाक्यांश को दो अलग-अलग शब्दों के रूप में पढ़ा जाता है, और वस्त्र शब्द अपने आप में एक चेतावनी उत्पन्न कर सकता है। ऐसे मामलों में, दस्तावेज़ --no का उपयोग करने के बजाय मुख्य प्रॉम्प्ट में उस प्रकार के कपड़ों को शामिल करने की सलाह देता है जो आप चाहते हैं। अधिक सामान्यतः, प्रत्येक बहिष्कृत आइटम को एक एकल, स्पष्ट शब्द में रखें जहाँ आप कर सकते हैं।


## Stable Diffusion: negative_prompt तर्क

Hugging Face diffusers लाइब्रेरी में, Stable Diffusion टेक्स्ट-टू-इमेज पाइपलाइन में एक वैकल्पिक negative_prompt तर्क है, जिसे इसके दस्तावेज़ में प्रॉम्प्ट या प्रॉम्प्ट के रूप में वर्णित किया गया है जो यह निर्देशित करता है कि छवि निर्माण में क्या शामिल नहीं करना है। दस्तावेज़ में जानने लायक एक विवरण जोड़ा गया है: जब मार्गदर्शन का उपयोग नहीं किया जाता है, तो नकारात्मक संकेत को नजरअंदाज कर दिया जाता है, जिसका अर्थ है कि जब मार्गदर्शन पैमाना एक से नीचे होता है।


## ChatGPT और OpenAI के छवि मॉडल

OpenAI की छवि निर्माण दस्तावेज़, लेखन के समय, इसके GPT Image मॉडल के लिए एक अलग नकारात्मक संकेत फ़ील्ड का वर्णन नहीं करता है। संवादात्मक उपकरणों के साथ आप अभी भी एक वाक्य में बहिष्करण लिख सकते हैं, लेकिन सबसे विश्वसनीय तरीका वह है जो हर जगह काम करता है: वर्णन करें कि वहां क्या होना चाहिए। यदि आप किसी सड़क पर लोगों को नहीं चाहते हैं, तो भोर के समय एक खाली सड़क का वर्णन करें जिसमें दुकानें अभी भी बंद हैं। यह मॉडल को टालने योग्य चीजों की सूची के बजाय निर्माण के लिए एक सकारात्मक तस्वीर देता है।


## पहले विकल्प का वर्णन करें

नकारात्मक तक पहुंचने से पहले, पूछें कि आप अवांछित तत्व के स्थान पर क्या चाहते हैं। डेस्क पर अव्यवस्था एक नोटबुक और एक लैंप के साथ एक स्पष्ट डेस्क बन जाती है। एक व्यस्त पृष्ठभूमि एक सादी कंक्रीट की दीवार बन जाती है। कठोर छायाएँ नरम धुंधली रोशनी बन जाती हैं। लगभग हर नकारात्मक का एक सकारात्मक संस्करण होता है, और सकारात्मक संस्करण आमतौर पर बेहतर काम करता है, क्योंकि यह छवि को बाधित करता है बजाय एक अंतर छोड़ने के जिसे मॉडल किसी और चीज़ से भर देता है।


## जब एक नकारात्मक संकेत सही उपकरण है

नकारात्मक उन चीज़ों के लिए सबसे उपयोगी होते हैं जो बिन बुलाए दिखाई देते हैं और जिनमें कोई प्राकृतिक सकारात्मक विपरीत नहीं होता है: पाठ, अक्षर, वॉटरमार्क, लोगो, बॉर्डर या फ़्रेम। वे तब भी मदद करते हैं जब कोई जनरेटर आवर्ती तत्व जोड़ता रहता है, जैसे कि परिदृश्य में लोग या सूर्यास्त में लेंस चमकते हैं, जब आप पहले ही दृश्य का स्पष्ट रूप से वर्णन कर चुके होते हैं। उन मामलों में पूरे दृश्य को फिर से लिखने की तुलना में एक संक्षिप्त बहिष्करण आसान है।


## सूची छोटी रखें

लंबी नकारात्मक सूचियाँ साझा संकेतों से कॉपी की गई एक आम आदत है, जो अक्सर गुणवत्ता के बारे में सामान्य शब्दों से भरी होती है। वे शायद ही कभी मदद करते हैं और परिणामों की भविष्यवाणी करना कठिन बना सकते हैं, क्योंकि सूची में प्रत्येक शब्द छवि को किसी दिशा में धकेलता है। बिल्कुल भी नकारात्मकता से शुरुआत करें। केवल तभी जोड़ें जब कोई विशिष्ट अवांछित तत्व बार-बार दिखाई देता रहे, जांचें कि क्या उसने काम किया, और यदि नहीं हुआ तो उसे फिर से हटा दें। बीस अस्पष्ट वस्तुओं की तुलना में दो या तीन सटीक वस्तुओं पर तर्क करना आसान होता है।


## संज्ञा का प्रयोग करें, गुणों का नहीं

नकारात्मक ठोस चीज़ों के साथ सबसे अच्छा काम करते हैं: पाठ, लोग, कार, पेड़, वॉटरमार्क। किसी मॉडल के लिए बदसूरत, ख़राब या निम्न गुणवत्ता जैसे अमूर्त गुणों की व्याख्या करना कठिन होता है, और वे इस बारे में कुछ नहीं कहते हैं कि आप वास्तव में क्या बदलना चाहते हैं। यदि कोई छवि गलत दिखती है, तो पता लगाएं कि उसमें शारीरिक रूप से क्या गलत है, चाहे हाथ, प्रतिबिंब या कोई अतिरिक्त वस्तु, और उसे सीधे विवरण में या सटीक बहिष्करण के साथ संबोधित करें।


## एक समय में एक नकारात्मक परीक्षण करें

किसी नकारात्मक को संकेत में किसी अन्य परिवर्तन की तरह ही मानें। इसके बिना छवि बनाएं, फिर एक बहिष्करण जोड़ें और बाकी सब कुछ समान रखते हुए दोबारा बनाएं। यदि अवांछित तत्व गायब हो जाता है और कुछ भी नहीं टूटता है, तो इसे रखें। यदि छवि उस तरह से बदलती है जिसकी आपने अपेक्षा नहीं की थी, तो इसका मतलब है कि नकारात्मक आपकी अपेक्षा से अधिक काम कर रहा है। यह आदत आपको यह भी सिखाती है कि कौन से बहिष्करण बाद के लिए सहेजने लायक हैं और कौन से अंधविश्वास थे।


## नकारात्मकताएँ जाँच का स्थान नहीं लेतीं

कोई भी बहिष्कार अनुपस्थिति की गारंटी नहीं देता. Midjourney --no को वजन में कमी के रूप में वर्णित करता है, और diffusers negative_prompt को मार्गदर्शन के रूप में वर्णित करता है। उपयोग करने से पहले प्रत्येक छवि को देखें: पाठ अभी भी संकेतों पर दिखाई दे सकता है, लोगो जैसी आकृति कपड़ों पर दिखाई दे सकती है, और दूरी में एक आकृति दिखाई दे सकती है। यदि किसी छवि को वास्तविक तस्वीर के रूप में लिया जा सकता है, तो इसे उत्पन्न के रूप में लेबल करें।


## जहां LarpGPT फिट बैठता है

LarpGPT यात्रा, वास्तुकला, कारों और जीवनशैली दृश्यों के लिए फोटो संकेतों की एक लाइब्रेरी है, जो ज्यादातर विषय, संरचना, प्रकाश व्यवस्था और लेंस के सकारात्मक विवरण के रूप में लिखी जाती है, जो लंबी नकारात्मक सूचियों की आवश्यकता को कम करती है। आप पहले से उपयोग किए जा रहे छवि जनरेटर में एक संकेत की प्रतिलिपि बनाते हैं और उपकरण द्वारा समर्थित किसी भी बहिष्करण को जोड़ते हैं। LarpGPT छवियां उत्पन्न नहीं करता है, और प्रयासों के बीच परिणाम भिन्न होते हैं।


## सवाल

### नकारात्मक संकेत क्या है?

जेनरेट की गई छवि में उन चीज़ों की सूची जो आप नहीं चाहते हैं, मुख्य विवरण से अलग दी गई हैं। Midjourney --no पैरामीटर का उपयोग करता है, और diffusers लाइब्रेरी में Stable Diffusion negative_prompt तर्क का उपयोग करता है।

### क्या ChatGPT नकारात्मक संकेतों का समर्थन करता है?

OpenAI का छवि निर्माण दस्तावेज़ लेखन के समय एक अलग नकारात्मक संकेत फ़ील्ड का वर्णन नहीं करता है। इसके बजाय यह बताना कि आप क्या चाहते हैं, जैसे बिना लोगों वाली सड़क के बजाय एक खाली सड़क, अधिक विश्वसनीय दृष्टिकोण है।

### बिना किसी चीज़ के लिखना उसे छवि में क्यों जोड़ता है?

मॉडल प्रॉम्प्ट में मौजूद शब्दों पर प्रतिक्रिया करते हैं, इसलिए किसी ऑब्जेक्ट का नामकरण, यहां तक कि इसे बाहर करने के लिए भी, इसे छवि में लाया जा सकता है। Midjourney के दस्तावेज़ इसे एक ख़राब प्रॉम्प्ट पैटर्न के रूप में सूचीबद्ध करते हैं और इसके बजाय --no पैरामीटर की अनुशंसा करते हैं।

### एक नकारात्मक संकेत में कितनी वस्तुएँ होनी चाहिए?

जितना संभव हो उतना कम. किसी से शुरू न करें, जब कोई अवांछित तत्व बार-बार दिखाई दे तो एक सटीक आइटम जोड़ें और यदि इससे मदद नहीं मिलती है तो उसे हटा दें। लंबी सामान्य सूचियाँ परिणामों की भविष्यवाणी करना कठिन बना देती हैं।

## और पढ़ें

- Midjourney documentation: No (archived copy, July 2026) — https://web.archive.org/web/20260731111101/https://docs.midjourney.com/hc/en-us/articles/32173351982093-No
- Hugging Face diffusers: Stable Diffusion text-to-image pipeline — https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/text2img
- Hugging Face diffusers: Prompting and weighted prompts — https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/weighted_prompts
- OpenAI API documentation: Image generation — https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation