Age Slider - Young Negative V2
Verwandte Schlüsselwörter & Tags
Empfohlene Prompts
(AS-YoungV2),(AS-YoungerV2),(AS-YoungestV2),(AS-Adult),(AS-MidAged),(AS-Elderly)
Empfohlene Negative Prompts
(AS-YoungV2-Neg:1.0 to 1.3),(AS-Adult-Neg:1.0 to 1.3)
Empfohlene Parameter
samplers
steps
cfg
resolution
other models
Empfohlene Hires (Hochauflösungs-) Parameter
upscaler
upscale
denoising strength
Tipps
Nutze Embeddings mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3, indem du sie am Anfang deines Prompts mit Klammern platzierst, z. B. (AS-YoungerV2:1.0).
Embeddings sind stapelbar, kombiniere mehrere, um bessere Ergebnisse zu erzielen, besonders bei starren Modellen oder LoRAs.
Ein negatives Embedding ist ebenfalls für zusätzliche Kontrolle enthalten und wird generell im negativen Prompt mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 eingesetzt.
Ersteller-Sponsoren
Update vom 13. Juni mit aktualisierten jungen Versionen... V2
Ich habe diesen Age Slider entwickelt, um mit meinem Children's Stories Modell zu arbeiten. Einige Stable Diffusion Modelle haben Schwierigkeiten, jüngere Menschen zu generieren. Dieses Embedding behebt das für dich. Es kann jeden, in jedem Lora, bei jedem Modell, jünger machen. Sogar Tiere und Fantasiewesen.
Folge mir, um sicherzugehen, dass du neue Styles, Posen und Nobodys siehst, wenn ich sie poste. Auf dieser Seite geht alles schnell, da kann man leicht etwas verpassen.
Anwendung:
Verwende einfach einen der aufgelisteten positiven Prompts, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Nutze sie mit einer Stärke von 1. Das bedeutet, setze sie am Anfang deines Prompts oder stelle sicher, dass sie die passenden Modifikator-Klammern haben. Zum Beispiel bei automatic1111 wäre das (AS-YoungerV2) oder (AS-YoungerV2:1.0), die Klammern sind erforderlich. Sie sind stapelbar, also kannst du sie kombinieren, um schwierigen Modellen zu helfen. Ein negatives Embedding ist ebenfalls für extra Kraft dabei, falls nötig. Es gibt 4 Dateien zum Download für jünger, und 4 für älter, siehe die Version-Reiter oben.
Diese Embeddings machen Menschen/Wesen/Charaktere jünger.
AS-YoungV2-Neg: Setze es mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 im negativen Prompt ein, entfernt generell erwachsene Personen aus der Szene.
AS-YoungV2: Setze es am Anfang deines positiven Prompts mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 ein. Konzeptuell Teenager, kann je nach Modell, Lora oder Prompts variieren.
AS-YoungerV2: Setze es am Anfang deines positiven Prompts mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 ein. Konzeptuell Kind, kann je nach Modell, Lora oder Prompts variieren.
AS-YoungestV2: Setze es am Anfang deines positiven Prompts mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 ein. Konzeptuell Kleinkind/Baby, kann je nach Modell, Lora oder Prompts variieren.
Diese Embeddings machen Menschen/Wesen/Charaktere erwachsen oder älter.
AS-Adult-Neg: Setze es mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 im negativen Prompt ein. Entfernt junge Menschen und/oder Jugendliche aus der Szene.
AS-Adult: Setze es am Anfang deines positiven Prompts mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 ein. Konzeptuell voll ausgereifter Erwachsener 20er bis 30er, kann je nach Modell, Lora oder Prompts variieren.
AS-MidAged: Setze es am Anfang deines positiven Prompts mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 ein. Konzeptuell mittelalter Erwachsener 40er bis 60er, kann je nach Modell, Lora oder Prompts variieren.
AS-Elderly: Setze es am Anfang deines positiven Prompts mit einer Stärke von 1.0 bis 1.3 ein. Konzeptuell älterer Erwachsener 70+, kann je nach Modell, Lora oder Prompts variieren.
Das sind die Konzepte hinter den Embeddings. Manche Modelle, Charakter-LoRAs oder Embeddings sind zu starr, erhöhe dann die Stärke oder kombiniere mehrere, um das gewünschte Ergebnis zu erhalten. Zusätzliche Prompts können ebenfalls helfen.
Hast du Wünsche? Ich habe in letzter Zeit viel mehr Zeit investiert. Das ist mein Problem, nicht deins. Aber wenn du mir einen Tipp geben möchtest, kauf mir ein Bier. Bier motiviert mich, Arbeit zu ignorieren und stattdessen KI-Modelle zu bauen. Gib einen Tipp ab und mach eine Anfrage. Ich versuche es, wenn ich kann. Hier bei Ko-Fi
Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
Trainierte Wörter
Ersteller
Diskussion
Bitte log in um einen Kommentar zu hinterlassen.






