不会写 SD WebUI 反面提醒词? 用Embedding模型一键搞定!

大家好,这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 上一期为大家介绍了 Stable Diffusion WebUI 中「VAE 模型」的相关知识,它能解决生成图象时颜色发白发灰的问题。今天我们继续了解另一种 Embedding 模型,能帮我们一键搞定 WebUI 中反面提醒词的写作,有效提升出图质量。 上期回顾:一、Embedding 模型简介 Embedding(嵌入) 也叫 textual inversion (文本反转),它的作用是通过训练少量的图象,让大模型快速学会一个新的概念。 比如你想在 WebUI 中

不会写 SD WebUI 反面提醒词?  用Embedding模型一键搞定!

大家好,这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~

上一期为大家介绍了 Stable Diffusion WebUI 中「VAE 模型」的相关知识,它能解决生成图象时颜色发白发灰的问题。今天我们继续了解另一种 Embedding 模型,能帮我们一键搞定 WebUI 中反面提醒词的写作,有效提升出图质量。

上期回顾:

一、Embedding 模型简介

Embedding(嵌入) 也叫 textual inversion (文本反转),它的作用是通过训练少量的图象,让大模型快速学会一个新的概念。

比如你想在 WebUI 中生成一张《电锯人》中玛奇玛(Makima)这个角色的图象,选择一个动漫风大模型(比如 anything),即使在提醒词中准确描述“一个女孩,粉色的长发,扎着辫子,白衬衫,黑色领带,黑色裤子”等角色形象特征,生成的图象与人物原型也并不相似。

不会写 SD WebUI 反面提醒词?  用Embedding模型一键搞定!

这个时候我们可以用少量玛奇玛的图象,训练出一个 embedding 模型,这个模型可以在大模型生成玛奇玛形象的时候,将对应的特征关键词嵌入到大模型的词汇库中,从而让大模型“学会”玛奇玛长什么样,这就是 embedding 模型的作用原理。将模型的名称命名为“Makima”,在写提醒词的时候加上这个模型名称,WebUI 就能自动生成准确的形象,而不须要我们再写一大串的描述词了。

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利用这种方式,我们无需重新训练大模型就能生成个性化的图象,成本很低,而且一款 embedding 模型也只有几十到几百 KB,利用方便,在生成特定的人物形象、画风、姿势动作上应用广泛。但也因为训练数据量小,所以生成的图象精度有限,在个性化特征的表现上远不如同主题的 lora 模型稳定,所以在正面提醒词中利用并不广泛。

二、反面提醒词 Embedding

在 WebUI 中生成一张图象时,往往须要在反面提醒词中输入很多词语,如“低分辨率、模糊、歪曲的五官、错误的手指、多余的数字,水印”等,以避免生成低质量的图象。而 embedding 可以将大段的描述性提醒词整合打包为一个提醒词,并产生同等甚至更好的效果,因此 embedding 模型在反面提醒词中很受欢迎。

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三、Embedding 资材下载

在 C 站的 embedding 模型: https://civitai.com/models

在 LiblibAI 上下载 embedding 模型: https://www.liblibai.com/ (国内可用)

我们依旧可以去 Civitai 上寻找 embedding 模型。进入网站后,点击右上角的筛选工具,选择 embedding 或 textual inversion,就能看到所有可以下载的 embedding 模型了。直接以“最多下载”进行排序,排名靠前的就是目前最好用的一些 embedding 模型,进入模型详情页可以看到模型利用介绍和下载按钮。

不会写 SD WebUI 反面提醒词?  用Embedding模型一键搞定!

我也为大家整理了目前比较常用的 6 款反面提醒词 embedding 模型,大家可以根据自己的须要下载,文末有打包好的模型资材包:

① EasyNegative

下载中转: https://civitai.com/models/7808/easynegative (文末有资材包)

EasyNegative 是目前利用率极高的一款反面提醒词 embedding 模型,可以有效提升画面的精细度,避免模糊、灰色调、面部歪曲等情况,得当动漫风大模型。

② Deep Negative_v1_75t

下载中转: https://civitai.com/models/4629/deep-negative-v1x (文末有资材包)

Deep Negative 可以提升图象的构图和色彩,减少歪曲的面部、错误的人体结构、颠倒的空间结构等情况的出现,无论是动漫风还是写实风的大模型都适用。

③ badhandv4

下载中转: https://civitai.com/models/16993/badhandv4-animeillustdiffusion (文末有资材包)

badhand 是一款专门针对手部进行优化的反面提醒词 embedding 模型,能够在对原画风影响较小的前提下,减少手部残缺、手指数量不对、出现多余手臂的情况,得当动漫风大模型。

④Fast Negative

下载中转: https://civitai.com/models/71961/fast-negative-embedding (文末有资材包)

Fast Negative 也是一款非常强大的反面提醒词 embedding 模型,它打包了常用的反面提醒词,能在对原画风和细节影响较小的前提下提升画面精细度,动漫风和写实风的大模型都适用。

⑤ BadDream + UnrealisticDream

下载中转: https://civitai.com/models/72437/baddream-unrealisticdream-negative-embeddings (文末有资材包)

这两款 embedding 模型是专门为写实风大模型 DreamShaper 制作的,开发者是同一个人。BadDream 得当“dreamshaper 风格”的图象;UnrealisticDream 更得当写实逼真的图象,并且须要与 BadDream 或其他常规反面提醒词一起利用。这两款模型也可以和前面的 Fast Negative Embedding 模型结合利用。

四、Embedding 安装与利用

Embedding 模型文件下载后,须要放进根目录的 embeddings 文件夹里,想删除一款 embedding 模型时也是在这个文件夹内操作。

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Embedding 模型须要配合大模型利用。打开 WebUI,设置好大模型、写好基础提醒词后,点击「生成」按钮下方的小图标,会弹出一个窗口,选择窗口内的「嵌入式 T.I. Embedding」版块,点击右侧的「刷新」按钮,所有安装好的 embedding 模型都会以卡片的形式排列在里面。

如果须要调用某一个 embedding 模型时,直接点击对应的卡片,模型的名字就会出现在文本框,表示启用成功。模型名称要用半角逗号与其他提醒词隔开,且反面提醒词 embedding 模型不能用于正面提醒词中。

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