🏎️ Embedding 提示词打包

模型简介

:::info Embedding 可以改变画面风格，快速得到你想要的画面特征的图片，常用于负向提示词，可有效提高出图质量。

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Embedding 又名 Texual Inversion ，中文名叫嵌入或者文本反转。Embedding 通常体积极小，只有 几十KB，相比于大模型动辄几 G 的大小而言，属于小模型或微调模型。其训练过程和 DreamBooth 一致，唯一的区别是在比较训练结果后，Gradient Update 将作用于关联词语言处理模型中对应的参数向量（Embedding Vector）上，详见： 🏕 SD 模型优化方案对比

通俗解释

通俗理解 Embedding是“提示词打包”，即通过触发词将相关的一组特征词描述打包在一起。在没有 Embedding 之前如果在不借助任何插件的情况你要生成一张想要的图片时需要大量的 tag 和描述词去描述，比如生成 dva：

在引入 embedding 之后只需要一个词作为触发词即可达到上面的效果：

Embedding 推荐

badhandv4

:::info 能够在对画风影响较小的前提下改善 AI 生成图片的手部细节

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veryBadImageNegative

:::info 在 AOM3 和 viewer-mix_v1.7 中使用时表现较好，显著改善出图质量

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Deep Negative V1.x

:::info

This embedding will tell you what is REALLY DISGUSTING🤢🤮

使用一系列不符合人类审美的图片模式训练而成，可显著提升出图质量，避免不符合审美。

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EasyNegative

:::info 通过 Counterfeit 大模型训练，在Counterfeit，AOM，anything 等二次元模型中有较好的效果

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bad-picture-chill-75v

:::info ChilloutMix 模型专用负向提示词，其他模型效果未知

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bad prompt

:::info 将负向提示词训练成一个 embdding

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bad-artist & bad-artist-anime

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• bad-artist: 参考 bad prompt，但没那么强
• bad-artist-anime: 二次元特化版本
• 推荐和 by 一起使用，比如 sketch by bad-artist

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参考

embedding的原理及实践 | 李乾坤的博客

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