SDXL Negative - XL_NEG
Mots-clés et tags associés
Prompts recommandés
a photo of a colorful parrot
SDXL_POSâââ
Prompts négatifs recommandés
<XL_Neg> for effective negative prompting, avoiding use with other negative embeddings or SD 1.5 on SDXL
XL_Negâââ
Paramètres recommandés
samplers
steps
cfg
clip skip
resolution
vae
other models
Paramètres haute résolution recommandés
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Conseils
Ne pas utiliser d’autres embeddings négatifs avec XL_Neg.
Ne pas utiliser le modèle Stable Diffusion 1.5 sur SDXL pour éviter les erreurs.
Expérimentez avec les prompts et les réglages pour obtenir les meilleurs résultats.
XL_Neg peut présenter des biais implicites issus des mots-clés négatifs d’origine.
Utilisez-le de manière créative et éthique.
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1. Description rapide :
Qu'est-ce que c'est : XL_Neg est un fichier spécial (un « embedding ») que vous ajoutez à vos prompts négatifs de Stable Diffusion. Il aide à supprimer les éléments indésirables dans les images générées, donnant des résultats plus clairs et de meilleure qualité.
Ce qu'il fait : Il aide à réduire des problèmes comme le flou, le manque de détails, les distorsions et autres problèmes courants d’image. Il fonctionne avec toutes sortes de checkpoints et styles SDXL.
Comment il a été créé : Il n'a pas été entraîné sur des images ! Il est créé en combinant les « codes digitaux » (tokens) que SDXL utilise pour des mots comme « basse qualité », « flou », etc., afin de créer un nouveau token négatif plus efficace.
Type de fichier : .safetensors
2. Comment l'utiliser :
Télécharger : Récupérez le fichier XL_Neg.safetensors.
Installer : Placez-le dans le dossier embeddings de votre installation Stable Diffusion (comme dans AUTOMATIC1111/webui).
Ajouter aux prompts : Utilisez <XL_Neg> dans la zone de prompt négatif (où vous listez ce que vous ne voulez pas). C’est tout !
Exemple :
Positif : une photo d’un perroquet coloré
Négatif : XL_Neg (c'est principalement ce dont vous avez besoin) + d’autres modificateurs si vous voulez une animation. NE PAS utiliser d’autres embeddings négatifs avec celui-ci, et surtout NE PAS utiliser SD 1.5 sur SDXL. Il ne comprend pas le clip plus grand et cause BEAUCOUP d’erreurs lors de la génération.
3. À quoi s’attendre :
Images plus nettes : Réduit les problèmes courants comme le flou, les artefacts et les distorsions.
Détails améliorés : Aide à créer des images plus claires et plus précises.
Meilleurs prompts négatifs : C’est comme un raccourci pour un prompt négatif plus fort et plus complet, remplaçant de nombreux mots-clés négatifs.
Compatible avec de nombreux modèles SDXL : Il devrait améliorer les images sur divers checkpoints et styles SDXL.
Expérimentation : Les résultats peuvent varier selon le modèle, le prompt et les réglages.
Nécessite des ajustements : Il se peut que vous deviez modifier certains aspects de vos prompts ou paramètres pour de meilleurs résultats.
4. Points clés :
Tokens fusionnés : Créé en combinant des « mots » digitaux spéciaux connus de SDXL pour les concepts négatifs.
Pas d’entraînement : Ce n’est pas un modèle entraîné sur des images ; c’est un raccourci basé sur le vocabulaire SDXL existant.
Comportement potentiellement imprévisible : En raison de sa fabrication, il peut ne pas se comporter comme une simple combinaison parfaite de ses tokens et produire des résultats inattendus.
Taille de fichier : Petite taille, ne prend pas beaucoup d’espace.
Type de fichier : .safetensors
5. À garder en tête :
Biais : Il peut avoir des préférences implicites basées sur les mots-clés négatifs originaux.
Utilisation éthique : Soyez conscient que l’amélioration des images peut être utilisée à des fins positives ou négatives.
Expérimentez : Essayez différents prompts et réglages. Il s’agit de faire preuve de créativité et de voir ce que vous pouvez accomplir.
Recette :
1 tasse d’audace
3 tasses OUPS.
5 tasses MAIS OÙ SONT LES CHETOS ?
Cuire à 450 pendant 24 heures puis appelez les pompiers les plus proches.
Lisez quelques mèmes pendant que vous êtes aux urgences pour brûlures graves
(JE DÉCONNE.)
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Détails du modèle
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