veryBadImageNegative - veryBadImageNegative_v13
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cfg
resolution
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upscaler
upscale
steps
denoising strength
팁
veryBadImageNegative_v1.2 사용 시 일부 가중치를 낮춰 더 나은 유연성을 얻을 수 있습니다. 예시: (veryBadImageNegative_v1.2-6400:0.9)
학습 스텝 수 (1600 ~ 6400)는 훈련 단계 수를 의미하며, 이론적으로 스텝 수가 많을수록 효과가 좋습니다.
크리에이터 스폰서
v1.3
veryBadImageNegative_v1.3은 새로운 학습 아틀라스를 사용하며 AOM3와 viewer-mix_v1.7에서 사용할 때 좋은 성능을 보입니다.
veryBadImageNegative_v1.3 uses a new training atlas and performs well when used in AOM3 and viewer-mix_v1.7.
v1.2
veryBadImageNegative는 viewer-mix_v1.3에서 생성된 특수 아틀라스를 사용해 훈련된 네거티브 임베딩입니다.
따라서 veryBadImageNegative는 viewer-mix_v1.3 전용 네거티브 임베딩입니다.
다른 확산 모델에서도 좋은 효과가 있을 수 있으나 검증이 부족합니다.
veryBadImageNegative is a negative embedding trained from the special atlas generated by viewer-mix_v1.3.
So veryBadImageNegative is the dedicated negative embedding of viewer-mix_v1.3.
It may also have a good effect in other diffusion models, but it lacks verification.
v1.2에 대하여:
이미지 품질을 향상하고 스타일을 약화시켰습니다.
v1.2 사용 시, 일부 가중치를 낮춰 더 나은 유연성을 얻을 수 있습니다.
예시: (veryBadImageNegative_v1.2-6400:0.9)
About v1.2:
Enhance image quality and weaken style.
When using v1.2, you can reduce some weights to obtain better flexibility.
For example: (veryBadImageNegative_v1.2-6400:0.9)
v1.0과 v1.1의 차이:
거의 차이가 없으며 훈련에 사용된 아틀라스의 생성 파라미터에 약간의 미묘한 차이가 있습니다.
1600~6400의 차이에 대하여:
숫자는 학습 스텝 수를 나타내며 이론상 스텝이 많을수록 효과가 더 좋습니다.
About the difference between v1.0 and v1.1:
There is almost no difference. The atlas used for training only has some subtle differences in the generation parameters.
About the difference between 1600 ~ 6400:
The number represents the number of training steps. In theory, the more steps, the better the effect.
