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stable diffusion中embeddings的用法

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在Stable Diffusion中，embeddings是一种用于改善图像生成的关键词打包工具。由于训练embeddings所需的样本数量较少，通常只需要3-5个样本，因此embeddings文件的体积非常小，大部分只有100k左右，甚至只有几k。

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要下载embeddings文件，可以在Stable Diffusion的官方网站上选择“Textual Inversion”筛选条件，然后找到并下载所需的embeddings文件。

使用embeddings

下载完成后，将embeddings文件存放在Stable Diffusion根目录下的“\embeddings”文件夹中。

在Stable Diffusion中使用embeddings，首先点击“Show/hide extra networks”，然后选择“Textual Inversion”网络。在正向提示词输入框中选中需要加入的embeddings文件，如果需要在反向提示词中加入embeddings文件，也是同样的操作。

如果需要给某个embeddings添加权重，可以使用括号将其名称括起来，并在后面加上英文半角的冒号和数字来指定权重。例如：( EasyNegative:1.3）

负面嵌入

除了常规的embeddings，还有一些专门用于改善图像的负面嵌入。这些负面嵌入针对不良内容进行训练，可以在负面提示中使用它们来改善生成的图像。

badhandv4 – AnimeIllustDiffusion

这个负面嵌入主要针对二次元图片，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。在较高的提示词相关性下（>=11），表现更好。

EasyNegative

EasyNegative是人们常用的一个负面提示词embeddings，下载量超过了20万。

Deep Negative

Deep Negative是适用于写实类图片的负面嵌入，通过训练包含令人厌恶的构图和颜色模式的内容，可以避免生成具有错误人体解剖学、令人反感的配色方案和颠倒的空间结构等问题的图像。建议与“worst quality, low quality, logo, text, watermark, username”等负面提示一起使用。

原创文章，作者：SD中文网，如若转载，请注明出处：https://www.stablediffusion-cn.com/sd/sd-knowledge/964.html

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