Negative Embeds for Pony XL - PnyXLno3dRLNeg Safetensor
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このバージョンについて
モデル説明
Stable Diffusion Pony XL 用のテキスト逆転 / エンベディング
さようならの際、私たちを支援する方法:
私たちがアーカイブした場合でも、すべてのコンテンツの権利は私たちにあります。プラットフォームに依存しない理由付けとして、今後非公表の理由でアーカイブまたは削除する権利を留保します。
私たちのコンテンツが必要な場合は、Ko-FIの場所と支払い方法をご存知のはずです！
プレリリースモデル、LoRAバックアップ – ピザを送ってください！ https://ko-fi.com/DUSKFALLcrew
ご要望や懸念がある場合、引き続きベータテスターを募集しています：Discordに参加して、私たちに要求してください： https://discord.gg/5t2kYxt7An
サブレディットに参加してください： https://www.reddit.com/r/earthndusk/
私たちのアートに合わせて作成した音楽をお聴きください：
https://open.spotify.com/playlist/00R8x00YktB4u541imdSSf?si=b60d209385a74b38
テストの様子をTwitchで多数配信しています： https://www.twitch.tv/duskfallcrew
バックアップ： https://huggingface.co/EarthnDusk
N0R3AL_PDXL – このエンベディングは、PnyXLno3dRLNegの強化版で、「Bad anatomy」などの追加要素を組み込んでいます。他のエンベディングとは異なり、SDXLの二重テキストエンコーダ（OpenCLIP-ViT/G および CLIP-ViT/L）の使用により、G層とL層の両方のテキスト逆転を別々のファイルとして提供しています。トレーニングデータのセクションには、両方の層用のファイルが含まれたzipファイルが添付されています。この仕組みを私は正確に理解していませんが、まだ学習中です。これはすでにsafetensors形式ですので、心配は不要です。
VDiffPDXL_Neg – リアリスティックなチェックポイント用に作成されたこのエンベディングは、negative promptに「アニメなし」「ポニーなし」「Bad anatomy」「余分な指」などの制約を追加することで、より洗練された出力を実現します。この機能はエンベディングマージ機能を利用して実現されています。これはすでにsafetensors形式ですので、心配は不要です。
SFWPnyNegXL – 明示的なコンテンツを排除するために設計されたこのエンベディングは、「RATING_EXPLICIT」と「source_pony」タグを削除し、エンベディングマージプロセスを通じて安全なワーク環境向けの結果を保証します。このエンベディングにはsafetensors版も追加されました。
PnyXLno3dRLNeg – 3D要素やリアルな要素、および「source_pony」の参照を排除し、一貫したビジュアルスタイルを維持することに焦点を当てたエンベディングです。このエンベディングもエンベディングマージ技術を使用して作成されました。このエンベディングにはsafetensors版も追加されました。
PDXLneg-NoAniPny – アニメやカートゥーンの影響を排除し、よりイラスト的な美意識を重視するエンベディングです。これはエンベディングマージ機能を用いて実現されています。このエンベディングにはsafetensors版も追加されました。
PonyXL_NegScore – PurpleSmartAIが提案したスコアに基づくユニークなネガティブエンベディングで、プロンプトのネガティブ要素を洗練し、より良い結果を得ることを目的としています。このエンベディングはエンベディングマージ手法で作成されました。このエンベディングにはsafetensors版も追加されました。
学習なしでテキスト逆転を生成する方法：
https://github.com/klimaleksus/stable-diffusion-webui-embedding-merge
StableDiffusionがプロンプトをトークンを通じて読み取ることをご存知ですか？これらのトークンは、複数次元の数値ベクトルであり、それらが組み合わさって単語やフレーズを形成します。異なるベクトルをマージ（加算）することで、新しい単語を生成することが可能です。
この手法は必ずしも期待される結果を生まない場合がありますが、実験の可能性を広げます。この拡張機能は、実際の画像によるトレーニングなしにトークンをマージしてテキスト逆転エンベディングを生成します。生成中に自動的に行うことも、専用タブを介して手動で行うことも可能です。
SDXLは、ベースモデルとして二つのテキストエンコーダ（OpenCLIP-ViT/G および CLIP-ViT/L）を使用しています。この二重エンコードにより、N0R3AL_PDXLエンベディングのように、G層とL層の両方のテキスト逆転が生成されます。
詳細な手順については、モデルカード内のリンク先ドキュメントをご参照ください。
警告：
この新しい仕組みの「デュアル」部分が、私がいつも主張していることと同じ意味を持つ可能性があります：SD 1.5用のエンベディングはSDXLでは動作しません。L層の変換がSD 1/1.5モデルであることを示していると気づきましたが、ユーザーを強制的に無理に押しつけたり、現実を歪めたりしたくありません。
我々がすでに持っているもの以外に、デュアルプロンプトボックスに関する研究はそれほど重要ではありません：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/12141
ここでは理解を示しましょう：私は本来Automatic1111ユーザーですが、ComfyUIをご使用の場合、この議論は非常に異なります。
これはこちらでも確認できます：https://mybyways.com/blog/two-text-prompts-text-encoders-in-sdxl-1-0
SDXLの技術的な詳細に引き続き興味がある方へ：https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/sdxl
また、誰もリファイナーを使用していません。2023年にはすでに廃止しました。
拡張機能：
ADetailer:
リンク: ADetailer GitHub
使用方法: この拡張機能は画像のディテール調整と精緻化を支援します。アートワークの精度を向上させる強力なツールですが、SDXLでは過剰な処理を避けるため、控えめに使用してください。
Batchlinks:
リンク: Batchlinks for A1111
説明: サーバーまたはローカルでA1111を実行する際、複数のリンクを管理するのに便利です。
アドオン: @nocrypt Addon
VAEおよびアップスケーラの推奨設定：
VAE:
- 推奨: ご自分のプロジェクトの要件に合ったSDXL用VAEを選択してください。
アップスケーラ:
手順: これらのアップスケーラは、Batchlinks拡張機能を使用してダウンロード・インストールするか、直接ドライブに保存できます。画像の解像度と品質を大幅に向上させます。
リンク:
倫理的利用とライセンス：
ライセンス情報：このエンベディングは、文字そのものだけで学習されています。ユーザーは、関連する著作権法およびライセンス契約に準拠して使用する責任を負います。ファインチューンとLoRAのライセンスについては、Pony XLのガイドラインをご参照ください。
責任ある使用：このモデルは、人工知能による生成アートの美しさと力を称賛する、前向きで尊重ある用途を目的としています。ユーザーは創造活動において倫理的ガイドラインに従い、すべての芸術的試みにおいて包括性と尊重を促進してください。
私について： 私たちは300人以上のエイリアスから構成されるシステムであり、解離性同一性障害（DID）、ADHD、自閉症、複雑性PTSDを抱えながら、人生を前に進んでいます。AIが精神的健康の障壁を乗り越え、その側面を強化する可能性を信じています。たとえそれが課題を伴うとしてもです。私たちの創造的な旅は、自己のアイデンティティと表現を継続的に探求するプロセスであり、皆さまをこの冒険にご招待します。