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【SD】常用负向提示词Embedding介绍

📗

作者:白马少年

介绍:SD实践派,出品精细教程

发布时间:2023-06-29 20:00

原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/dmeFi7qfR8eP2hGXVOVq-A

在Stable Diffusion中,Embedding相当于是一个提示词打包的功能,它能够把很多的提示词汇总到一个文件里。这时候,我们只需要调用这一个embedding文件,就相当于输入了很多的提示词,非常的方便。

那什么时候会用到文本量很大且固定不变的提示词呢?很多小伙伴可能猜到了,那就是我们的负向提示词。

这是我们最常见的负向起手式,可以排除掉一些低质量、坏手、姿态错误等等情况。我见过有人最夸张的是在负向提示词中使用词汇达几百个,密密麻麻的十几行,然后弹幕中有人就问他:你是在辟邪么……

如果不想把提示词搞得这么复杂,我们就可以使用一些打包好的负向提示词Embedding,就可以达到一词顶一百词的效果。

一,EasyNegative

这个embedding官方推荐是搭配二次元模型使用的,比如“Counterfeit”,或者“AbyssOrangeMix2”。

我们先使用“CounterfeitV30”模型,正向提示词描述一个“坐在树干上的小女孩”,然后在不使用任何负向提示词的情况下试试看。

可以看到画面有很多奇怪的地方,树的结构有问题,光影也有问题,人物姿态也有问题。

这时,我们在负向提示词中引入这个Embedding,再生成试试看。

可以看到,画面的效果好了很多,树的结构和人物姿势都合理了,光影也有了层次,可惜,手部的问题依然存在。这个也没有办法,手的问题是AI绘图的千古难题,不能指望仅靠负向提示词就能修好。

二、badhandv4

这个embedding是专门用于修复手的。 还是刚才这个画面,我们加一个近景的提示词,把手部放大一点来观察一下,手部的问题还是挺明显的。

接着,在负面关键词中添加“badhand”的Embedding,试试看。

官方建议说,这个embedding的CFG值最好≥11。这个时候,就需要用到我们之前讲过的一个插件【Stable Diffusion】提示词服从度增强插件,CFG值修复,来避免因为CFG值太高导致画面崩坏。CFG值设为14,开启动态阈值。

生成一下看看,手的效果好了很多。

三、Deep Negative

这个embedding更常用在真实系的模型中,官方解释是可以避免一些错误的构图和颜色模式,包括错误的人体解剖结构、不好看的配色方案、颠倒的空间结构等等。使用它可以让图像变得更加合理一些。

四、veryBadImageNegative

这个embedding是槽糕图像的负面提示词集合,官方推荐的模型是AOM3。我们对比一下,在不使用这个embedding和在使用的情况下,出图的差别,可以说是显而易见的。

当然,这些负向Embedding的使用,不局限在官方推荐的模型里,大家使用的时候也可以自己去尝试。将下载好的Embedding放在这个文件夹下【……sd-webui-aki-v4\embeddings】,点击刷新,就可以看到这些文件了。使用的时候,直接点击想用的embedding,就会自动加入了负向提示词当中了。

以上就是关于几个常用负向Emedding的用法介绍,如果想要这些文件的话,可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。

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