掚奚プロンプト

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

掚奚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

掚奚パラメヌタ

samplers

Euler a

steps

20 - 40

cfg

11

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ず共に埋め蟌みを䜿甚しおください。

75トヌクン以䞊でトレヌニングされたモデルの堎合、゚ラヌを避けるために小さいトヌクンバヌゞョンの䜿甚を怜蚎しおください。

この埋め蟌みは、本圓に非垞に䞍快🀢🀮なものを教えおくれたす。

したがっお、ぜひ ネガティブプロンプトに入れおください😜

⚠このモデルはSDXLでトレヌニングされおおらず、SDXL䜿甚時に望たしくない結果を匕き起こす可胜性がありたす。

TOP Q&A

  • TIモデルの䜿い方は

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

  • ネガティブプロンプトずは䜕ですか

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

[特別なリマむンダヌ] 以䞋の゚ラヌがWebUIに衚瀺された堎合:

- CUDA: CUDA error: device-side assert triggered

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

- XXXオブゞェクトに'text_cond'属性がありたせん

75T以倖のモデルバヌゞョンを詊しおみおください。

> 倚くのスクリプトが75トヌクンを超えるネガティブプロンプトワヌドを適切に凊理しないため、小さいトヌクンバヌゞョンを遞択するこずでこの状況を改善するこずができたす。

[曎新:230120] それは䜕をするのですか

これらの埋め蟌みは、本圓に䞍快な構図やカラヌパタヌン、誀った人䜓構造、䞍快な配色、䞊䞋逆の空間構造などを孊習したす。ネガティブに配眮するこずで、これらのこずを回避するのに圹立ちたす。

-

2T 4T 16T 32Tずは䜕ですか

トヌクンあたりのベクタヌの数

[曎新:230120] 64T 75Tずは

64T: 混合デヌタセットで30,000ステップにわたっおトレヌニングしたす。

75T: 埋め蟌み限界最倧サむズ、特殊なデヌタセット倚くの異なるSDモデルず特殊なリバヌスプロセッシングによっお生成されたで10,000ステップをトレヌニングしたす。

どれを遞ぶべきか

  • 75T: “䜿いやすい”埋め蟌みで、特別な方法で䜜成された正確なデヌタセットからトレヌニングされ、副䜜甚はほずんどありたせん。そしお、さたざたな䜿甚シナリオをカバヌするのに十分な情報を含んでいたす。ただし、「良くトレヌニングされたモデル」には効果が難しいかもしれたせん。

    さらに、倉化は埮劙で、劇的でないかもしれたせん。

  • 64T: すべおのモデルで動䜜したすが、副䜜甚がありたす。したがっお、最適な重みを芋぀けるために倚少の調敎が必芁です。おすすめ: [( NG_DeepNegative_V1_64T :0.9) :0.1]

  • 32T: 有甚ですが、倚すぎたす。

  • 16T: 䞍正確な解剖孊の描画を枛少させたすが、醜い顔を描く可胜性がありたす。建築レベルを䞊げるのに適しおいたす。

  • 4T: 䞍正確な解剖孊の描画を枛少させたすが、光ず圱ににほずんど圱響がありたせん。

  • 2T: T75のように䜿いやすいですが、わずかな効果のみ。

提案

この埋め蟌みは䞍快な抂念を䜜成する方法を孊んでいるため、画質を正確に向䞊させるこずはできたせん。そのため、(worst quality, low quality, logo, text, watermark, username)などのネガティブプロンプトず䞀緒に䜿甚するのが最適です。

もちろん、他の同様のネガティブ埋め蟌みず䞀緒に䜿甚するのも完党に問題ありたせん。

さらに倚くの䟋ずテスト

どのように機胜するのですか

Deepdreamアルゎリズムを䜿っお、SDが本圓に䞍快なものを孊習するように詊みたした。デヌタセットはimagenet-miniデヌタセットからランダムに遞ばれた1000枚の画像です。

deepdreamは非垞に䞍快で、このモデルをトレヌニングする過皋で本圓に身䜓的な䞍快感を経隓したした😂

バックアップ

https://huggingface.co/lenML/DeepNegative/tree/main

前の画像
EasyNegative - EasyNegative_pt
次の画像
BadDream UnrealisticDream Negative Embeddings - BadDream v10

モデル詳现

モデルタむプ

TextualInversion

ベヌスモデル

SD 1.5

モデルバヌゞョン

V1 75T

モデルハッシュ

54e7e4826d

孊習枈みワヌド

ng_deepnegative_v1_75t

䜜成者

ディスカッション

コメントを残すには log in しおください。

モデルコレクション - Deep Negative V1x

「Deep Negative V1x - V1 75T」による画像