モデル/Deep Negative V1x - V1 75T

Deep Negative V1x - V1 75T

10/21/2024

7:16:42 AM

推奨プロンプト

masterpiece,PureErosFace_V1,best quality,[highly detailed face:0.1],1girl,a full body portrait of a 21 years old beautiful gorgeous cute busty Korean kpop girl,pink eyes,(jieunc_kor:0.8),long hair,slender body,black hair,detailed face,(grapefruit),perfect anatomy,(temple in background),contrapposto,sitting,Cannon EOS 5D MARK III,kimono,50mm Sigma f/1.4 ZEISS lens,medium breasts,F1.4,light smile,1/800s,arms behind back,ISO 100,photorealistic,trending on instagram

推奨ネガティブプロンプト

disgusting,worst quality,low quality,logo,text,watermark,username

NG_DeepNegative_V1_75T,(worst quality,worst quality,low quality:1.4),low quality,logo,text,monochrome,nipples,nude

推奨パラメータ

samplers

Euler a

steps

20 - 40

cfg

resolution

512x768

ヒント

(worst quality, low quality, logo, text, watermark, username)のようなネガティブプロンプトと共に埋め込みを使用してください。

75トークン以上でトレーニングされたモデルの場合、エラーを避けるために小さいトークンバージョンの使用を検討してください。

この埋め込みは、本当に非常に不快🤢🤮なものを教えてくれます。

したがって、ぜひ ネガティブプロンプトに入れてください😜

⚠このモデルはSDXLでトレーニングされておらず、SDXL使用時に望ましくない結果を引き起こす可能性があります。

TOP Q&A

TIモデルの使い方は？

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Textual-Inversion

ネガティブプロンプトとは何ですか？

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Negative-prompt

[特別なリマインダー] 以下のエラーがWebUIに表示された場合:

- CUDA: CUDA error: device-side assert triggered

- Assertion -sizes[i] <= index && index < sizes[i] && "index out of bounds" failed

- XXXオブジェクトに'text_cond'属性がありません

75T以外のモデルバージョンを試してみてください。

> 多くのスクリプトが75トークンを超えるネガティブプロンプトワードを適切に処理しないため、小さいトークンバージョンを選択することでこの状況を改善することができます。

[更新:230120] それは何をするのですか？

これらの埋め込みは、本当に不快な構図やカラーパターン、誤った人体構造、不快な配色、上下逆の空間構造などを学習します。ネガティブに配置することで、これらのことを回避するのに役立ちます。

2T 4T 16T 32Tとは何ですか？

トークンあたりのベクターの数

[更新:230120] 64T 75Tとは？

64T: 混合データセットで30,000ステップにわたってトレーニングします。

75T: 埋め込み限界最大サイズ、特殊なデータセット（多くの異なるSDモデルと特殊なリバースプロセッシングによって生成された）で10,000ステップをトレーニングします。

どれを選ぶべきか？

75T: “使いやすい”埋め込みで、特別な方法で作成された正確なデータセットからトレーニングされ、副作用はほとんどありません。そして、さまざまな使用シナリオをカバーするのに十分な情報を含んでいます。ただし、「良くトレーニングされたモデル」には効果が難しいかもしれません。
さらに、変化は微妙で、劇的でないかもしれません。
64T: すべてのモデルで動作しますが、副作用があります。したがって、最適な重みを見つけるために多少の調整が必要です。おすすめ: [( NG_DeepNegative_V1_64T :0.9) :0.1]
32T: 有用ですが、多すぎます。
16T: 不正確な解剖学の描画を減少させますが、醜い顔を描く可能性があります。建築レベルを上げるのに適しています。
4T: 不正確な解剖学の描画を減少させますが、光と影ににほとんど影響がありません。
2T: T75のように使いやすいですが、わずかな効果のみ。