Deep Negative V1.x
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このバージョンについて
モデル説明
この埋め込みは、本当に気持ち悪いものを教えてくれます🤢🤮
そのため、ぜひネガティブプロンプトに入れてください😜
⚠このモデルはSDXL用に訓練されておらず、SDXLで使用すると予期しない結果を招く可能性があります。
SDXLをお使いの場合は、以下のものをおすすめします👇
別のデュアルネガティブ：
ポニー版: /model/831971
SDXL版: /model/407448
トップQA
- TIモデルの使い方は？
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Textual-Inversion
- ネガティブプロンプトとは？
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Negative-prompt
[特別注意] WebUIで以下のエラーが報告された場合：
- CUDA: CUDA error: device-side assert triggered
- Assertion -sizes[i] <= index && index < sizes[i] && "index out of bounds" failed
- XXX object has no attribute 'text_cond'
75T以外のモデルバージョンを使ってみてください。
> 理由は、多くのスクリプトが75トークンを超える長すぎるネガティブプロンプトを適切に扱っていないためです。より小さなトークン数のバージョンを選べば、この状況が改善される可能性があります。
[更新:230120] 何をするのか？
この埋め込みは、不具合のある人体構造、不快な色合い、逆さの空間構造など、気持ち悪い構成や色のパターンを学習しています。ネガティブプロンプトに入れておくことで、こうしたものを避けるのにかなり有効です。
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2T 4T 16T 32T とは？
トークンあたりのベクトル数です。
[更新:230120] 64T 75T とは？
64T: 混合データセットで30,000ステップ以上で訓練。
75T: 埋め込みの最大サイズ、特殊なデータセット（多数の異なるSDモデルと特別な逆処理で生成）で10,000ステップ訓練。
どれを選ぶべきですか？
75T: 最も使いやすい埋め込み。特殊な方法で正確なデータセットから訓練されており、ほとんど副作用がありません。さまざまな使用状況に対応できる十分な情報を含んでいます。ただし、一部の「高品質なモデル」に対しては効果が弱く、変化が微妙で劇的ではない場合があります。
64T: 全てのモデルで動作しますが、副作用があります。最適なウェイトを見つけるための調整が必要です。推奨：[(NG_DeeepNegative_V1_64T :0.9) :0.1]
32T: 有用ですが、やや多すぎます。
16T: 不良な人体構造の描画確率を減らしますが、不格好な顔を描く可能性があります。建築物の描写に適しています。
4T: 不良な人体構造の描画確率を減らしますが、光と影への影響はわずかです。
2T: 75Tと同じく使いやすいですが、効果はわずかです。
推奨
この埋め込みは気持ち悪い概念を作り出す方法を学習しているため、画像の品質を正確に向上させることはできません。そのため、(最悪の品質、低品質、ロゴ、テキスト、透かし、ユーザー名)などのネガティブプロンプトと併用するのが最適です。
もちろん、他の類似のネガティブ埋め込みと併用しても問題ありません。
その他の例とテスト
ポートレート（PureErosFace使用）: https://imgur.com/1Lqq595 https://imgur.com/V5kXBXz
フュージョンボディ修正:
どうやって動くのか？
私はDeepDreamアルゴリズムを使って、SDに本当に気持ち悪いものとは何かを学ばせようとしたところ、データセットはImagenet-mini（ランダムに1000枚選んだもの）を使いました。
DeepDreamはまったく気持ち悪いものです🤮。このモデルの訓練プロセスは、実際に身体的な不快感を経験させました😂