[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-negative-prompt::tr":3,"gloss-cluster-negative-prompt::tr":20,"gloss-next-negative-prompt::tr":57},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"negative-prompt","prompt-eng","Negatif Prompt","Negatif prompt, ana (pozitif) promptun yanında yer alan ve modelin çıktısına dahil etmekten kaçınması gereken kavramları, stilleri veya öğeleri açıkça listeleyen ayrı bir girdidir. Negatif promptlar, difüzyon modellerinin belirtilen görsel kavramlardan uzaklaşacak şekilde gürültü giderme (denoising) sürecini yönlendiren özel bir negatif prompt alanı kabul ettiği yapay zeka görsel üretim araçlarında (Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E benzeri iş akışları) ortaya çıkmıştır ve en güçlü şekilde bu araçlarla ilişkilendirilmeye devam eder -genellikle kalite kusurlarını (\"bulanık, düşük çözünürlük, fazladan parmak, filigran, yazı\") veya istenmeyen stilistik öğeleri (\"çizgi film tarzı yok, siyah beyaz yok\") hariç tutmak için kullanılır. Bazı görsel araçları, negatif promptları üretim sırasında pozitif promptlar kadar güçlü şekilde ağırlıklandırır ve bu da onları sonradan akla gelen bir ek değil, birinci sınıf, oldukça etkili bir kontrol kolu haline getirir. Kavram, daha az resmi bir şekilde metin tabanlı LLM promptlamasına da yayılmıştır: özel bir API alanı yerine, metin promptları genellikle doğal dilde açık hariç tutma talimatları içerir (\"Herhangi bir kod örneği ekleme,\" \"Pazarlama dilinden kaçın,\" \"Fiyatlandırmadan bahsetme\"), bunlar ayrı bir negatif prompt parametresi olmasa bile kavramsal olarak aynı işlevi görür. Görsel üretim API'leriyle çalışan SaaS geliştiricileri için (örneğin bir logo üreticisi, bir yapay zeka ürün fotoğrafı aracı, bir tasarım varlığı özelliği), son kullanıcılara bir negatif prompt alanı sunmak -veya perde arkasında akıllı bir varsayılan negatif prompt tutmak- genellikle çıktı kalitesi için tek en büyük kaldıraçtır, çünkü difüzyon modelleri iyi ayarlanmış bir negatif promptun güvenilir şekilde bastırdığı belirli, tekrarlayan artefaktlara (bozuk eller, çarpık yazı, fazladan uzuvlar) eğilimlidir. Somut örnek: bir yapay zeka profesyonel fotoğraf üreticisi SaaS aracı, \"profesyonel LinkedIn fotoğrafı\" özelliği için altta yatan görsel modeline şu çifti gönderir - Pozitif prompt: \"profesyonel kurumsal vesikalık, stüdyo aydınlatması, nötr gri arka plan, iş kıyafeti, yüksek çözünürlük, keskin odak.\" Negatif prompt: \"bulanık, çizgi film, illüstrasyon, fazladan parmak, deforme yüz, güneş gözlüğü, sert gölgeler, düşük kalite, filigran, yazı, logo.\" Buradaki negatif prompt önemli bir kalite kontrol işi görür -olmasaydı model zaman zaman çarpık yüzler üretebilir veya eğitim verisinden öğrendiği stok fotoğraf filigranı benzeri bir artefaktı yanlışlıkla ekleyebilirdi; negatif prompt özellikle binlerce üretim boyunca bu kusurları bastırmak üzere ayarlanmıştır. Birçok üretim görsel aracı ayrıca, kullanıcının ne girdiğinden bağımsız olarak her üretime perde arkasında uygulanan bir \"varsayılan\" negatif prompt tutar (en yaygın kusurları kapsayan yerleşik bir kalite tabanı), ardından kullanıcının girdiği negatif terimleri bunun üzerine ekler -bu da sıradan son kullanıcılara varsayılan olarak iyi sonuçlar verirken, ileri düzey kullanıcıların da kendi hariç tutmalarını eklemesine izin verir; bu, difüzyon API'leri üzerine kurulu yapay zeka profesyonel fotoğraf üreticilerinde, logo yapıcılarında ve ürün fotoğrafı araçlarında yaygın bir desendir.","Negatif prompt, üretken bir modele çıktısında neyi hariç tutması gerektiğini söyler; en yaygın kullanım alanı yapay zeka görsel üretimidir.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":15,"name":16},"prompt","Prompt (İstem)",{"slug":18,"name":19},"prompt-engineering","Prompt Mühendisliği",[21,25,28,31,35,38,41,44,47,48,51,54],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":34},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":34},{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)",{"pairs":58,"alternatives":66},[59,60,61,62,63,64,65],"airtable-vs-notion","bubble-vs-webflow","copy-ai-vs-jasper","framer-vs-webflow","frase-vs-surfer-seo","make-vs-zapier","jasper-vs-writesonic",[67,68,69,70,71,72],"copy-ai","jasper","webflow","bubble","zapier","airtable"]