d3caricature

你是否想创建具有大耳朵、低额头、突出鼻子和夸张面部表情的角色？没错，d3caricature 就是为了实现这一目标而生！

这是我首次尝试为 Stable Diffusion 创建嵌入（Textual Inversion 永垂不朽！），在过去一个月左右的陡峭学习曲线中，这就是最终成果。

该嵌入适用于“原版”Stable Diffusion 2.1 768，同时也兼容众多其他 2.1 模型。它对动物影响很小（几乎无影响），仅针对人物，且在许多情况下会产生非常极端的效果。

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因此，我提供了该嵌入的三个版本：

d3caricature-beta-x —— 一个均匀分布的单向量版本（影响最小）
d3caricature-beta-y —— 一个六向量“半权重”均匀分布版本（中等影响）
d3caricature-beta-z —— 一个六向量全权重均匀分布版本（高影响）

你可以尝试将它们置于提示词的开头、中间或结尾，调整权重高低，或使用更高的/更低的 CFG 值进行实验。

这些版本已在 stable-diffusion-2.1-768 上经过充分测试，但我强烈建议你将其与其它 2.1 模型配合使用，例如 perpetualDiffusion10_v10Moon（及 sun）和 illuminatiDiffusionV1_v11。

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所有嵌入版本均基于同一训练集——68 张精心挑选并微调的图像，训练过程如下：

• 500 步 @ 学习率 0.375-0.5（带预热的线性衰减）
• 1000 步 @ 学习率 0.075-0.1（带预热的线性衰减）
• 1000 步 @ 学习率 0.015-0.02（带预热的线性衰减）
• 2000 步 @ 学习率 0.003-0.004（线性）
• 2500 步 @ 学习率 0.0006-0.0008（线性）
• 2500 步 @ 学习率 0.00016

所有训练均在 invokeai 2.3.5 中使用 4 个 gradient_accumulation_steps 完成，之后使用 a1111 的 Embedding Inspector 扩展进行整合。

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我真的希望你发现这个嵌入很有用，并能从中获得无穷乐趣！目前该嵌入仍处于 beta 阶段，但我完全不知道它是否能进入“候选发布”阶段，也从未期待过它会如此。

我只是因为有一个挥之不去的想法，必须将它实现出来而已；）

感谢你的支持，尽情享受吧！

满心爱意