Embeddings de Qualidade Útil - deformityv6
Palavras-chave e Tags Relacionadas
Prompts Recomendados
by dino, by yoneyama mai, 1girl, solo, jewelry, necklace, chain, long hair
Prompts Negativos Recomendados
badv4
low quality and bad anatomy
Parâmetros Recomendados
samplers
steps
cfg
resolution
Dicas
Coloque os arquivos de embeddings de texto negativo baixados na pasta embeddings do seu diretório Stable Diffusion.
Use 'badv4' como prompt negativo para ativar as embeddings de texto negativas.
Menos vetores nas embeddings deixam mais espaço para o prompt, pois tokens além de 75 são ignorados.
A força do vetor normalmente varia entre [-0.05, 0.05], força maior significa efeito mais forte.
Destaques da Versão
Avaliação subjetiva: deformityv6 é uma embedding de texto negativo que fiz anteriormente. Seu efeito não é tão bom quanto outros embeddings negativos nesta página. É usada principalmente para reproduzir imagens com parâmetros conhecidos.
Escopo: qualidade e anatomia
Contagem de vetores: 2
Força do vetor: 0.19
Desvantagem: altera levemente o estilo da imagem.
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。
Introdução (Português)
Informações Básicas
Esta página contém todas as embeddings de texto recomendadas para uso com o modelo AnimeIllustDiffusion [1]. Você pode ver informações sobre as embeddings de texto na descrição da versão.
Uso
Você deve colocar o arquivo de embedding de texto negativo baixado na pasta embeddings do seu diretório Stable Diffusion. Depois disso, basta digitar "badv4" no campo para prompts negativos.
Parâmetros de Avaliação
Cada embedding de texto é descrita pelos seguintes parâmetros:
Embedding de Texto Positivo/Negativo: Se uma embedding de texto for positiva, ela deve ser usada em prompts positivos. Por outro lado, se for negativa, deve ser usada em prompts negativos.
Escopo: O conteúdo principal da imagem que a embedding de texto irá afetar.
Contagem de Vetores: O número de tokens que a embedding representa. Geralmente, a parte do prompt com mais de 75 tokens será ignorada. Portanto, quanto menor o número de vetores, mais espaço sobrará para o prompt.
Força do Vetor: A magnitude do vetor do token. Quanto maior a força, mais forte é o efeito. A força do vetor normalmente varia entre [-0.05, 0.05]. Usar parênteses para reforçar o prompt não é equivalente a aumentar a força do vetor.
Referências
[1] Página do Modelo AnimeIllustDiffusion: https://civitai.com/models/16828/animeillustdiffusion
Detalhes do Modelo
Tipo de modelo
Modelo base
Versão do modelo
Hash do modelo
Palavras treinadas
Criador
Discussão
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