Negative Embeds for Pony XL - PonyXL_NegScore

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PonyXL_NegScore

세부 정보

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모델 설명

Stable Diffusion Pony XL용 텍스트 역전/임베딩

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백업: https://huggingface.co/EarthnDusk

N0R3AL_PDXL – 이 임베딩은 PnyXLno3dRLNeg의 개선 버전으로, “나쁜 해부학” 같은 추가 요소를 포함합니다. 다른 임베딩과 달리, SDXL의 이중 텍스트 인코더(OpenCLIP-ViT/G 및 CLIP-ViT/L)를 사용하기 때문에 G 및 L 레이어의 텍스트 역전을 별도의 두 파일로 제공합니다. 학습 데이터 섹션에는 두 레이어 모두에 대한 파일이 zip 파일로 포함되어 있습니다. 어떻게 작동하는지 확신하지 못하지만, 저는 여전히 배우고 있습니다. 이 임베딩은 이미 safetensors 형식이므로 걱정할 필요 없습니다.

VDiffPDXL_Neg – 사실적인 체크포인트용으로 제작되었으며, 애니메이션 없음, 말 없음, 나쁜 해부학, 추가 손가락과 같은 제약 조건을 부정 프롬프트에 추가하여 더 정제된 결과를 도출합니다. 이는 임베딩 병합 기능을 통해 달성됩니다. 이 임베딩도 이미 safetensors 형식이므로 걱정할 필요 없습니다.

SFWPnyNegXL – 명시적 콘텐츠를 제외하도록 설계되었으며, “RATING_EXPLICIT” 및 source_pony 태그를 제거하여 임베딩 병합 과정을 통해 작업 환경에 적합한 결과를 보장합니다. 이제 이 임베딩의 SAFETENSORS 버전도 포함되었습니다.

PnyXLno3dRLNeg – 3D 및 사실적 요소와 source_pony 참조를 제거하여 일관된 시각적 스타일을 유지합니다. 이 임베딩도 임베딩 병합 기법을 사용하여 제작되었습니다. 이제 이 임베딩의 SAFETENSORS 버전도 포함되었습니다.

PDXLneg-NoAniPny – 애니메이션 및 만화 스타일을 제거하고 더 일러스트레이티브한 미학을 선호합니다. 이는 임베딩 병합 기능을 통해 달성됩니다. 이제 이 임베딩의 SAFETENSORS 버전도 포함되었습니다.

PonyXL_NegScore – PurpleSmartAI가 제안한 점수를 기반으로 한 고유한 부정 임베딩으로, 프롬프트의 부정적 요소를 개선하여 더 나은 결과를 도출합니다. 이 임베딩은 임베딩 병합 방식으로 만들어졌습니다. 이제 이 임베딩의 SAFETENSORS 버전도 포함되었습니다.

학습 없이 텍스트 역전을 만드는 방법:

https://github.com/klimaleksus/stable-diffusion-webui-embedding-merge

StableDiffusion이 프롬프트를 토큰을 통해 읽는다는 것을 알고 계셨나요? 이러한 토큰은 다차원 수치 벡터로 구성되어 단어와 문구를 형성합니다. 서로 다른 벡터를 병합(덧셈)하여 새로운 단어를 생성할 수 있으며, 이는 결합된 의미를 만들어냅니다.

이 기술은 항상 예상한 결과를 내지는 않지만, 실험적인 가능성에 흥미로운 기회를 제공합니다. 이 확장 프로그램은 실제 이미지에 대한 학습 없이 토큰을 병합하여 텍스트 역전 임베딩을 생성합니다. 생성 중 자동으로 수행하거나 전용 탭을 통해 수동으로 수행할 수 있습니다.

SDXL은 기본 모델에 두 개의 텍스트 인코더(OpenCLIP-ViT/G 및 CLIP-ViT/L)를 사용합니다. 이 이중 인코딩은 N0R3AL_PDXL 임베딩에서 볼 수 있듯이 G 및 L 레이어의 텍스트 역전을 초래합니다.

자세한 지침은 모델 카드에 링크된 문서를 참조하세요.

경고:

이 새로운 기술의 이중(end)이 제가 항상 주장하는 것과 동일한 의미를 가질 가능성이 있습니다: SD 1.5 임베딩은 SDXL에서 작동하지 않습니다. L 변환은 SD 1/1.5 모델임을 의미하며, 사용자를 강제로 조작하거나 부정하는 상황을 재연하고 싶지 않습니다.

우리가 이미 알고 있는 것 외에 이중 프롬프트 박스에 대한 연구는 큰 문제가 아닙니다:
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/12141

이해해 주세요: 저는 기본적으로 Automatic1111 사용자이며, ComfyUI를 사용하신다면 이 논쟁은 상당히 다릅니다.

이 내용은 다음에서 확인할 수 있습니다: https://mybyways.com/blog/two-text-prompts-text-encoders-in-sdxl-1-0

SDXL 기술에 여전히 관심이 있으신가요?: https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/sdxl

그리고, 누구도 리파이너를 사용하지 않습니다. 우리는 2023년에 이미 이를 버렸습니다.

확장 프로그램:

  • ADetailer:

    • 링크: ADetailer GitHub

    • 사용법: 이 확장 프로그램은 이미지의 디테일과 정제를 도와줍니다. 예술 작품의 정밀도를 높이는 데 강력한 도구이지만, SDXL에서는 과도한 처리를 피하기 위해 가볍게 사용하는 것이 좋습니다.

  • Batchlinks:

VAE 및 업스케일러 선호 설정:

윤리적 사용 및 라이선스:

라이선스 정보: 이 임베딩은 단순히 단어만으로 학습되었습니다. 사용자는 관련 저작권 법 및 라이선스 계약을 준수해야 합니다. finetunes 및 LoRA 라이선스에 대해서는 Pony XL 가이드라인을 참조하세요.

책임 있는 사용: 이 모델은 인공지능 기반 생성 예술의 아름다움과 힘을 기념하는 긍정적이고 존중하는 용도로 사용되도록 설계되었습니다. 사용자는 창작 과정에서 윤리적 가이드라인을 준수하고, 모든 예술 활동에서 포용성과 존중을 촉진해야 합니다.

저자 소개: 우리는 300명이 넘는 성격을 가진 시스템으로, 분열성 정체장애, ADHD, 자폐증, 복합 외상후 스트레스 장애와 함께 삶을 힘차게 살아가고 있습니다. 인공지능이 정신 건강의 장벽을 허물고 그 측면을 강화할 수 있는 잠재력을 믿습니다. 비록 도전이 존재하더라도 말이죠. 우리의 창작 여정은 정체성과 표현에 대한 지속적인 탐색이며, 이 모험에 함께해 주시길 초대합니다.

이 모델로 만든 이미지

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