Negfeet verbessern Fußqualität - V2
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Empfohlene Negative Prompts
NegfeetV2
naked
Empfohlene Parameter
samplers
steps
cfg
resolution
other models
Empfohlene Hires (Hochauflösungs-) Parameter
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Tipps
Verwenden Sie Gewicht 1,5 oder höher für bessere Ergebnisse ohne Qualitätsverlust.
NegfeetV2 kann als einzige negative Einbettung verwendet werden, um die Bildqualität zu verbessern.
Diese Einbettung ist besonders effektiv zur Verbesserung von Füßen und Beinen in verschiedenen Modellen.
Versions-Highlights
+ Jetzt können Sie Gewicht 1,5 oder höher verwenden, ohne die Bildqualität zu verlieren.
+ Verbesserte Fähigkeit, schlechte Füße und Beine zu verhindern, probieren Sie ein höheres Gewicht.
+ Verringerte Beeinflussung des ursprünglichen Stils mancher Modelle.
+ Verbesserte Bildqualität, jetzt können Sie NegfeetV2 als einzige negative Einbettung verwenden.
- Kann bei manchen Seeds schlechter abschneiden als Negfeet.
NegfeetV2 ist da! Die Beschreibung wie folgt:
+ Jetzt können Sie Gewicht 1,5 oder höher verwenden, ohne die Bildqualität zu verlieren.
+ Verbesserte Fähigkeit, schlechte Füße und Beine zu verhindern, probieren Sie ein höheres Gewicht.
+ Verringerte Beeinflussung des ursprünglichen Stils mancher Modelle.
+ Verbesserte Bildqualität, jetzt können Sie NegfeetV2 als einzige negative Einbettung verwenden.
- Kann bei manchen Seeds schlechter abschneiden als Negfeet.
Verwenden Sie diese negative Einbettung, um in mehreren Modellen viel bessere Füße und Beine zu erhalten!
Dies ist eine negative Einbettung, also bitte NegfeetV2 im negativen Prompt einsetzen.
Dieses Modell wurde mit Hunderten von Bildern mit schlechten Füßen und Beinen über Dutzende von Stunden auf einer 3090 trainiert. Außerdem habe ich einige Schritte mit Überwachung trainiert.
Um mit dieser Einbettung erzeugte Bilder zu veröffentlichen, hoffe ich, dass Sie diese Seite erwähnen, damit mehr Leute sie sehen!
用这个负面嵌套在多种模型中获得显著更好的腿脚质量!
我使用了数百张错误的腿脚图片,在3090上训练了几十个小时,并且加入了一部分有我在屏幕前监督的训练。
如果要发布使用此模型生成的图片,我希望提及此发布页,让更多人看到!
Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
Trainierte Wörter
Ersteller
Diskussion
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