SDXL Negative
세부 정보
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모델 설명
1. 빠른 설명:
무엇인가: XL_Neg는 Stable Diffusion의 부정적 프롬프트에 추가하는 특수 파일(“임베딩”)입니다. 이는 생성된 이미지에서 원치 않는 요소를 제거하여 더 선명하고 품질이 높은 결과를 도출하는 데 도움을 줍니다.
기능: 흐릿함, 낮은 디테일, 왜곡 및 기타 일반적인 이미지 문제를 줄이는 데 도움을 줍니다. 모든 유형의 SDXL 체크포인트 및 스타일과 호환됩니다.
제작 방법: 이미지를 기반으로 학습되지 않았습니다! SDXL이 “저품질”, “흐릿함” 등의 단어에 사용하는 “디지털 코드”(토큰)를 결합하여 더 효과적인 새로운 부정적 토큰을 만들었습니다.
파일 유형: .safetensors
2. 사용 방법:
다운로드: XL_Neg.safetensors 파일을 받으세요.
설치: Stable Diffusion 설정의 임베딩 폴더에 넣으세요(예: AUTOMATIC1111/webui).
프롬프트에 추가: 부정적 프롬프트 박스에 <XL_Neg>를 입력하세요(원하지 않는 요소를 나열하는 곳입니다). 끝입니다!
예시:
긍정적: 다양한 색상의 앵무새의 사진
부정적: XL_Neg(이것만으로 대부분의 필요조건을 충족합니다) + 애니메이션 효과가 필요할 경우 다른 수정자 추가. 이 도구와 함께 다른 부정적 임베딩을 사용하지 마세요. 그리고 분명히, SDXL에 SD 1.5를 사용하지 마세요. SD 1.5는 더 큰 CLIP을 포함하지 않으며, 생성 과정에서 수많은 오류를 일으킵니다.
3. 기대할 수 있는 결과:
더 깨끗한 이미지: 흐릿함, 아티팩트, 왜곡과 같은 일반적인 문제를 줄입니다.
개선된 디테일: 더 선명하고 날카로운 이미지를 생성하는 데 도움을 줍니다.
더 나은 부정적 프롬프트: 여러 부정적 키워드를 사용할 필요 없이 더 강력하고 포괄적인 부정적 프롬프팅을 위한 단축경로 역할을 합니다.
다양한 SDXL 모델과 호환: 여러 SDXL 체크포인트 및 스타일에서 이미지 품질을 향상시킵니다.
실험 필요: 모델, 프롬프트, 설정에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
조정이 필요할 수 있음: 최적의 결과를 얻기 위해 프롬프트나 설정의 다른 요소를 조정해야 할 수 있습니다.
4. 핵심 포인트:
통합된 토큰: SDXL이 이미 알고 있는 부정적 개념에 대한 특수 디지털 “단어”를 결합해 제작되었습니다.
학습되지 않음: 이는 이미지를 기반으로 학습된 모델이 아니라, 기존 SDXL 어휘를 활용한 단축경로입니다.
예측 불가능할 수 있음: 제작 방식상, 토큰들의 완벽한 조합처럼 동작하지 않으며 예상치 못한 결과가 나타날 수 있습니다.
파일 크기: 작은 파일 크기로 공간을 많이 차지하지 않습니다.
파일 유형: .safetensors
5. 유의사항:
편향: 원래 부정적 키워드에 기반해 암묵적인 선호도가 존재할 수 있습니다.
윤리적 사용: 이미지 향상은 좋은 목적과 나쁜 목적 모두에 사용될 수 있음을 인지하세요.
실험해보세요: 다양한 프롬프트와 설정을 시도해보세요. 창의적으로 실험하고 무엇을 달성할 수 있는지 확인하는 것이 핵심입니다.
레시피:
1 컵 사스
3 컵 우와
5 컵 체토스는 어디갔지?
450도에서 24시간 굽고, 가장 가까운 소방서에 전화하세요.
심한 화상으로 응급실에 간 채로 몇 개의 미임을 읽어보세요.
(농담입니다.)
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