DeepNegative v1 2t-75t全套深度负面提示 stable diffusion必备插件

前言：

这个嵌入会告诉你什么是真正令人作呕的错误图像🤢🤮

所以请把它放在负面提示😜中。

它有什么作用？

Deep Negative是一个负面提示训练模型，可以帮助减少图像内明显错误发生的机率，可以在绘图模型里使用。推荐作为基础的负面提示使用！

这些嵌入了解了什么是令人作呕的构图和颜色模式，包括错误的人体解剖结构、令人反感的配色方案、颠倒的空间结构等等。将其置于负面状态可以大大有助于避免这些事情。

什么是 2T 4T 16T 32T？

每个令牌的向量数

什么是64T 75T？

64T：在混合数据集上训练超过 30,000 个步骤。

75T：嵌入极限最大大小，在特殊数据集上训练 10,000 步（由许多不同的 SD 模型和特殊逆向处理生成）

应该选择哪一个？

• 75T：最“易于使用”的嵌入，它是从以特殊方式创建的精确数据集训练出来的，几乎没有副作用。它包含足够的信息来涵盖各种使用场景。但对于一些“训练有素的模型”可能很难实现而且，变化可能是微妙的，不够剧烈。
• 64T：它适用于所有型号，但有副作用。因此，需要进行一些调整以找到最佳重量。建议： [ (NG_DeepNegative_V1_64T:0.9) :0.1]
• 32T：有用，但太多了
• 16T：减少绘制不良解剖结构的机会，但可能会绘制丑陋的面孔。适合提高架构水平。
• 4T：减少绘制不良解剖结构的机会，但对光影有一点影响
• 2T：像T75一样“易于使用”，但效果很小

建议

因为这种嵌入正在学习如何创建令人作呕的概念，所以它不能准确地提高图片质量，所以最好与（最差质量、低质量、徽标、文本、水印、用户名）这些负面提示一起使用。

当然，与其他类似的负嵌入一起使用是完全可以的。

使用方法

更多示例和测试

• 绘制建筑：https://imgur.com/5aX9yrP
• 手固定：https://imgur.com/rDlsrgS
• 肖像（带PureErosFace）：https://imgur.com/1Lqq595 https://imgur.com/V5kXBXz
• 融合体修复：

它是如何工作的？

我试图让SD学习deepdream算法真正令人作呕的东西，数据集是imagenet-mini（再次从数据集中随机选择1000张图像）

Deepdream是令人作呕🤮的，训练这个模型的过程真的让我感到身体不适 😂

接下来呢？

期待您的反馈和建议🤗

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