Embeddings de Calidad Útiles - deformityv6
Palabras Clave y Etiquetas Relacionadas
Prompts Recomendados
by dino, by yoneyama mai, 1girl, solo, jewelry, necklace, chain, long hair
Prompts Negativos Recomendados
badv4
low quality and bad anatomy
Parámetros Recomendados
samplers
steps
cfg
resolution
Consejos
Coloque los archivos de embeddings de texto negativos descargados en la carpeta embeddings de su directorio de Stable Diffusion.
Use 'badv4' como prompt negativo para activar los embeddings de texto negativos.
Menos vectores en los embeddings dejan más espacio para el prompt, ya que se ignoran los tokens de prompt que superan los 75.
La intensidad del vector generalmente varía entre [-0.05, 0.05]; una intensidad mayor significa un efecto más fuerte.
Aspectos Destacados de la Versión
Evaluación subjetiva: deformityv6 es un embedding de texto negativo que hice anteriormente. No funciona tan bien como otros embeddings negativos en esta página. Se usa principalmente para reproducir imágenes con parámetros conocidos.
Alcance: calidad y anatomía
Cantidad de vectores: 2
Intensidad de vectores: 0.19
Desventaja: cambia ligeramente el estilo de la imagen.
Subjective evaluation: deformityv6 is a negative text embedding I made earlier. It doesn't work as well as other negative text embeds under this page. It is mainly used to reproduce images with known parameters.
Scope: quality and anatomy
Vector count: 2
Vector strength: 0.19
Disadvantage: slightly change the image style
介绍(中文)
基本信息
该页面为推荐用于 AnimeIllustDiffusion [1] 模型的所有文本嵌入(Embedding)。您可以从版本描述查看该文本嵌入的信息。
使用方法
您应该将下载到的负面文本嵌入文件置入您 stable diffusion 目录下的 embeddings 文件夹内。之后,您只需要在填写负面提示词处输入 badv4 即可。
评价参数
每个文本嵌入将从以下参数描述其特性:
正/负面文本嵌入:如果一个文本嵌入是正面文本嵌入,则您应该将它填写在正面提示词内发挥作用;反之,如果一个文本嵌入是负面文本嵌入,则您应该将它填写在负面提示词内发挥作用。
作用范围:一个文本嵌入主要影响的画面内容。
向量数:代表该文本嵌入占多少个词元。通常来说,您输入提示词中超过 75 个词元的部分会被忽略。因此,一个文本嵌入的向量数越少,您填入它之后剩余输入提示词的空间越多。
向量强度:一个词元向量值的大小。向量强度越高,效果越强。普通词元的向量强度为[-0.05,0.05]。不可将用括号增强提示词等效于增强向量强度。
Introducción (Español)
Información básica
Esta página contiene todos los embeddings de texto recomendados para usar con el modelo AnimeIllustDiffusion [1]. Puede ver información sobre los embeddings de texto en la descripción de la versión.
Uso
Debe colocar el archivo de embedding de texto negativo descargado en la carpeta embeddings de su directorio de Stable Diffusion. Después de eso, solo necesita ingresar "badv4" en el campo de prompts negativos.
Parámetros de evaluación
Cada embedding de texto se describe con los siguientes parámetros:
Embedding de texto positivo/negativo: Si un embedding de texto es positivo, debe usarse en prompts positivos. Por el contrario, si un embedding de texto es negativo, debe usarse en prompts negativos.
Alcance: El contenido principal de la imagen que un embedding de texto afectará principalmente.
Cantidad de vectores: El número de tokens que representa el embedding de texto. Generalmente, la parte de un prompt que contiene más de 75 tokens será ignorada. Por lo tanto, mientras menos vectores tenga un embedding de texto, más espacio tendrá para ingresar el prompt.
Intensidad de vectores: La magnitud del vector de un token. Mientras mayor sea la intensidad del vector, más fuerte será el efecto. La intensidad del vector de un token usualmente está entre [-0.05, 0.05]. Usar paréntesis para potenciar prompts no equivale a aumentar la intensidad del vector.
Referencias
[1] Página del modelo AnimeIllustDiffusion: https://civitai.com/models/16828/animeillustdiffusion
Detalles del Modelo
Tipo de modelo
Modelo base
Versión del modelo
Hash del modelo
Palabras entrenadas
Creador
Discusión
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