SDXL Negative - XL_NEG
Verwandte Schlüsselwörter & Tags
Empfohlene Prompts
a photo of a colorful parrot
SDXL_POSâââ
Empfohlene Negative Prompts
<XL_Neg> for effective negative prompting, avoiding use with other negative embeddings or SD 1.5 on SDXL
XL_Negâââ
Empfohlene Parameter
samplers
steps
cfg
clip skip
resolution
vae
other models
Empfohlene Hires (Hochauflösungs-) Parameter
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Tipps
Verwende keine anderen negativen Embeds mit XL_Neg.
Verwende das Stable Diffusion 1.5 Modell nicht auf SDXL, um Fehler zu vermeiden.
Experimentiere mit Prompts und Einstellungen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
XL_Neg könnte implizite Vorurteile aus den ursprünglichen negativen Schlüsselwörtern haben.
Verwende es kreativ und ethisch.
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Kontakt:
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Earth & Dusk Media: https://discord.gg/5t2kYxt7An
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1. Kurze Beschreibung:
Was es ist: XL_Neg ist eine spezielle Datei (ein "Embedding"), die du zu deinen Stable Diffusion negativen Prompts hinzufügst. Sie hilft dabei, unerwünschte Elemente aus deinen generierten Bildern zu entfernen, was zu klareren und qualitativ besseren Ergebnissen führt.
Was es bewirkt: Es hilft, Dinge wie Unschärfe, geringe Details, Verzerrungen und andere häufige Bildprobleme zu reduzieren. Es funktioniert mit allen Arten von SDXL-Checkpoints und Stilen.
Wie es erstellt wurde: Es wurde nicht mit Bildern trainiert! Es entsteht durch die Kombination der "digitalen Codes" (Token), die SDXL für Wörter wie "niedrige Qualität", "unscharf" usw. verwendet, um einen neuen, effektiveren negativen Token zu schaffen.
Dateityp: .safetensors
2. Wie man es benutzt:
Herunterladen: Lade die XL_Neg.safetensors-Datei herunter.
Installieren: Lege sie in den Embeddings-Ordner deiner Stable Diffusion-Installation (z. B. bei AUTOMATIC1111/webui).
Zum Prompt hinzufügen: Verwende <XL_Neg> im negativen Promptfeld (wo du Dinge auflistest, die du nicht möchtest). Das war's!
Beispiel:
Positiv: ein Foto eines bunten Papageis
Negativ: XL_Neg (Das ist im Wesentlichen alles, was du brauchst) + weitere Modifikatoren, falls du Animationen möchtest. Verwende KEINE anderen negativen Embeds zusammen damit und bitte benutze aus Vernunftgründen KEIN Stable Diffusion 1.5 auf SDXL. Es enthält nicht den größeren Clip und verursacht VIELE Fehler bei deiner Generierung.
3. Was du erwarten kannst:
Sauberere Bilder: Reduziert häufige Probleme wie Unschärfe, Artefakte und Verzerrungen.
Verbesserte Details: Hilft, klarere und schärfere Bilder zu erstellen.
Bessere Negative: Es ist wie eine Abkürzung für stärkere und umfassendere negative Prompts, ersetzt viele negative Schlüsselwörter.
Funktioniert mit vielen SDXL-Modellen: Sollte Bilder über verschiedene SDXL-Checkpoints und Stile hinweg verbessern.
Experimentieren: Die Ergebnisse können je nach Modell, Prompt und Einstellungen variieren.
Könnte Anpassungen benötigen: Möglicherweise musst du andere Dinge in deinen Prompts oder Einstellungen anpassen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
4. Wichtige Punkte:
Gemischte Token: Entstanden durch die Kombination spezieller digitaler "Wörter", die SDXL bereits für negative Konzepte kennt.
Kein Training: Dies ist kein auf Bildern trainiertes Modell; es ist eine Abkürzung basierend auf dem bestehenden SDXL-Vokabular.
Kann unvorhersehbar sein: Aufgrund der Erstellung kann es sich nicht immer wie eine perfekte Kombination seiner Token verhalten und unerwartete Ergebnisse liefern.
Dateigröße: Kleine Dateigröße, benötigt nicht viel Speicherplatz.
Dateityp: .safetensors
5. Dinge, die du beachten solltest:
Bias: Es kann implizite Vorlieben basierend auf den ursprünglichen negativen Schlüsselwörtern haben.
Ethische Nutzung: Sei dir bewusst, dass Bildverbesserungen sowohl für gute als auch schlechte Zwecke verwendet werden können.
Ausprobieren: Probiere verschiedene Prompts und Einstellungen aus. Es geht darum, kreativ zu sein und zu sehen, was du erreichen kannst.
Rezept:
1 Tasse Frechheit
3 Tassen WHOOPS.
5 Tassen WO SIND DIE CHEETOS?
Backe bei 450 für 24 Stunden und rufe dann die nächste Feuerwehr.
Lies ein paar Memes, während du wegen schwerer Verbrennungen in der Notaufnahme bist
(SPASS.)
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Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
Trainierte Wörter
Ersteller
Diskussion
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