SDXL Negative
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模型描述
1. 简要说明：
这是什么： XL_Neg 是一个特殊文件（“嵌入”），您将其添加到 Stable Diffusion 的负向提示中。它有助于从生成的图像中移除不需要的内容，从而获得更清晰、更高质量的结果。
它的作用： 它有助于减少模糊、低细节、扭曲以及其他常见的图像问题。它适用于所有类型的 SDXL 检查点和风格。
它是如何制作的： 它并非通过图像训练而成！它是通过组合 SDXL 用于“低质量”、“模糊”等词的“数字编码”（标记）而创建的一种新的、更有效的负向标记。
文件类型： .safetensors
2. 使用方法：
下载： 获取 XL_Neg.safetensors 文件。
安装： 将其放入您的 Stable Diffusion 设置的 embeddings 文件夹中（例如 AUTOMATIC1111/webui 中）。
添加到提示中： 在负向提示框中使用
（即您列出不希望出现的内容的地方）。仅此而已！ 示例：
正向提示： 一只彩色鹦鹉的照片
负向提示： XL_Neg（仅此一项通常就已足够）+ 如需动画效果可添加其他修饰词。请勿与其他负向嵌入一起使用，并且请务必不要在 SDXL 上使用 SD 1.5。SD 1.5 不包含更大的 CLIP 模块，会导致生成过程中出现大量错误。
3. 期望效果：
更清晰的图像： 减少模糊、伪影和扭曲等常见问题。
增强细节： 帮助生成更清晰、更锐利的图像。
更强大的负向提示： 它相当于一种捷径，能实现更强、更全面的负向提示，替代大量关键词。
兼容多种 SDXL 模型： 应能提升多种 SDXL 检查点和风格下的图像质量。
需实验调整： 效果可能因模型、提示和设置不同而异。
可能需要微调： 为获得最佳效果，您可能需要调整提示中的其他内容或设置。
4. 关键要点：
合并标记： 由 SDXL 已知的用于表达负面概念的特殊“词”组合而成。
无需训练： 它不是基于图像训练的模型，而是一种基于现有 SDXL 词汇的捷径。
可能不可预测： 由于其构建方式，它可能不会完美地组合其各个标记，可能产生意外结果。
文件体积小： 文件体积很小，占用空间极少。
文件类型： .safetensors
5. 注意事项：
潜在偏见： 它可能隐含基于原始负向关键词的偏好。
道德使用： 请注意，增强图像既可用于正面用途，也可能被滥用。
大胆尝试： 尝试不同的提示和设置。关键在于发挥创意，探索你能实现的效果。
配方：
1 杯傲慢
3 杯哎呀
5 杯芝士脆饼在哪？
450度烤24小时，然后呼叫最近的消防队。
在急诊室治疗严重烧伤时，读几条梗图。
（开玩笑的。）
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