Negative Embeds for Pony XL - PnyXLno3dRLNeg Safetensor

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Stable Diffusion Pony XL 的文本反转/嵌入

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N0R3AL_PDXL - 此嵌入是 PnyXLno3dRLNeg 的增强版本,加入了“不良解剖结构”等额外元素。与其他嵌入不同,由于使用了 SDXL 的双文本编码器(OpenCLIP-ViT/G 和 CLIP-ViT/L),它被分为两个独立文件,分别对应 G 层和 L 层的文本反转。训练数据部分包含一个 ZIP 文件,内含两层的文件。我不太确定这是如何运作的,但我仍在学习中。此文件已是 safetensors 格式,无需惊慌。

VDiffPDXL_Neg - 专为真实感检查点设计,此嵌入在您的负面提示中添加了“无动漫、无小马、不良解剖、多余手指”等限制,以确保更精细的输出结果。它利用嵌入合并功能实现这一效果。此文件已是 safetensors 格式,无需惊慌。

SFWPnyNegXL - 专为排除露骨内容而设计,此嵌入通过嵌入合并过程移除“RATING_EXPLICIT”和 source_pony 标签,确保生成结果适合工作环境。现已包含此嵌入的 SAFETENSORS 版本。

PnyXLno3dRLNeg - 专注于消除 3D 和真实感元素以及 source_pony 相关内容,以保持一致的视觉风格。此嵌入同样使用嵌入合并技术创建。现已包含此嵌入的 SAFETENSORS 版本。

PDXLneg-NoAniPny - 此嵌入移除动漫与卡通风格影响,倾向更具插画感的美学风格,通过嵌入合并功能实现。现已包含此嵌入的 SAFETENSORS 版本。

PonyXL_NegScore - 基于 PurpleSmartAI 建议的评分创建的独特负面嵌入,旨在优化提示的负面部分以获得更佳效果。此嵌入使用嵌入合并方法创建。现已包含此嵌入的 SAFETENSORS 版本。


如何在不训练的情况下创建文本反转:

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

您是否知道 StableDiffusion 通过词元(tokens)读取您的提示?这些词元是多维数值向量,共同构成词语和短语。通过合并(相加)不同向量,可以创建新词,从而形成新的含义。

虽然这种方法并不总能产生预期效果,但它为实验提供了令人兴奋的可能性。此扩展程序通过合并词元创建文本反转嵌入,无需对真实图像进行训练。该过程可在生成时自动完成,也可通过专用标签页手动操作。

SDXL 的基础模型使用两个文本编码器(OpenCLIP-ViT/G 和 CLIP-ViT/L),这种双重编码导致如 N0R3AL_PDXL 所示的 G 层和 L 层文本反转。

更多详细说明,请参阅模型卡中链接的文档。


警告:

新方法的“双重”特性有可能印证我一直以来的观点:SD 1.5 的嵌入在 SDXL 上无法正常工作。我注意到,L 层转换意味着它本质上是 SD 1/1.5 模型——我不愿再回到强迫和心理操控用户的旧模式。

关于为何除了我们已有的之外还需双提示框的研究并不重要:
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/12141

请理性看待:我本质上是 Automatic1111 用户,若您使用 ComfyUI,这在讨论上会有很大差异。

详情可见:https://mybyways.com/blog/two-text-prompts-text-encoders-in-sdxl-1-0

若您仍对 SDXL 的技术细节感兴趣:https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/sdxl

另外,没人再使用 refiners 了,我们在 2023 年就已弃用。


扩展插件:

  • ADetailer:

    • 链接: ADetailer GitHub

    • 用途: 此插件辅助图像细节优化与精修,是提升作品精度的强力工具,但使用时应谨慎,避免在 SDXL 上过度处理。

  • Batchlinks:

VAE 与放大器偏好设置:

道德使用与授权:

授权信息:此嵌入仅基于词语训练而成。用户须确保其使用符合相关版权法与授权协议。请参阅 Pony XL 关于微调与 LoRa 授权的指南。

负责任使用:本模型旨在用于积极、尊重的应用,以颂扬人工智能生成艺术的美与力量。用户应在创作中遵守伦理准则,促进包容性与尊重。

关于我: 我们是一个由 300 多个不同人格组成的系统,自豪地应对解离性身份障碍、注意力缺陷多动障碍、自闭症与复杂性创伤后应激障碍。我们相信人工智能有能力打破障碍,增强心理健康,即便它也带来挑战。我们的创作旅程是对身份与表达的持续探索,诚邀您与我们一同踏上这段冒险。

此模型生成的图像

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