Anime Style Negative Embedding for DreamShaper 4

我为嵌入向量创建了不同数量的版本——从1个到5个向量，以及一个75向量版本。在进行了过多的x/y/z散点图分析后，我确定最适合预期用途的是5向量版本，该版本在批量大小为4的情况下，使用“d-adaptation”学习算法训练至第500步，学习率调度器采用余弦退火策略，周期为1000步，预热步数为50步。AdamW已启用并保持默认设置。我使用的训练嵌入的扩展是 这个扩展，用于 A1111 WebUI。

如果你靠近下载按钮，点击箭头，然后点击“训练数据”，就可以查看所有其他版本。5个向量在第500步时“胜出”，因为其他版本要么训练过度（步数过多），要么差异微乎其微。我曾尝试训练到5000步，但有时在4000到5000步之间Google Colab会出现错误，导致部分嵌入没有4500或5000步的版本。如果你有兴趣继续训练某个嵌入，请注意包含了对应的.optim文件。

总共使用了5000张训练图像，但由于“选定”版本是在批量大小为4的情况下训练到第500步，因此只有2000张图像实际参与了该嵌入的训练。如果你对训练图像感兴趣，我已经将它们作为单独的“版本”上传，名为“实际训练图像”。