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Steigerung der Qualität

Willkommen zurück zu den Grundlagen der stabilen Diffusion. In dieser Lektion werden wir das Mädchen aus dem Fluss in Lektion 2 erneut betrachten und die Qualität mit Einbettungen weiter verbessern.

VORAUSSETZUNGEN

Sie sollten eine fette Katze erstellt haben und wissen, wie man ein Modell lädt.

Um also das bestmögliche Bild zu erhalten, werden wir eine zusätzliche Verstärkung mit verschiedenen Modellen einführen.

Ziele der Lektion

  • Lernen Sie nützliche qualitätssteigernde positive und negative Prompts
  • Erfahren Sie, wie Sie mit negativen Umkehrungen die Qualität weiter steigern können

Einführung in negative Umkehrungen

In Lektion 1 haben Sie gelernt, dass das Hinzufügen von Wörtern wie [[niedrige Qualität]] eine höhere Qualität erzeugt images. Stellen Sie sich nun vor, ein ganzes kleines Modell würde Ihnen dabei helfen.

In Anlehnung an ein Spiel sind dies Cheat-Codes. Wenn Sie Ihrem Bild Negativmodelle hinzufügen, können Sie Ihre Ergebnisse ohne viel Aufforderung von durchschnittlich auf nahezu perfekt steigern. Deshalb ermutigen wir Sie, diese obskure Idee frühzeitig zu lernen.

Positive Aufforderung

A portrait of a beautiful 21 year old Swedish woman drinking a beer next to the river in Amsterdam

 

Negative Aufforderung

[[[<verybad-negative:-1.5><fast-negative:-1.5><bad-hands-v5:-1>]]]

 

Das Hinzufügen eines Negativmodells wie "schlechte Hände" lässt die Hände besser aussehen, es ist buchstäblich ein Modell, das darauf trainiert ist, verstümmelte Hände auszublenden. Sie können auch Ihre eigenen Wörter wie [große haarige Nase] hinzufügen, um alles zu unterdrücken, was Sie nicht wollen. Wir werden später in den Tutorials für Fortgeschrittene erklären, was die oben genannten "sehr schlechten" Codes bedeuten.

Klicken Sie auf render und Sie werden erstaunt sein, wie viel klarer das Bild ist.

Negativmodelle und wo man sie findet

Wenn Sie mehr über Negative erfahren möchten, lesen Sie diesen Tag in unserem Modellbereich. Sie können viele Negativmodelle stapeln, beachten Sie nur die spezielle Syntax oben. Das Modell wird innerhalb einer negativen Eingabeaufforderung mit einem negativen Gewicht aufgerufen. Wenn wir dies nicht tun, wird es die schlechten Muster verstärken, was schlecht wäre.

/concept /search:neg

Negativmodelle haben lustige Namen, um Sie zu warnen, wie Sie sie verwenden sollen. Wer würde schon ein Modell mit dem Namen "Bad Artist" verwenden wollen? Ach ja, das ist ein Negativ."

Placing [[<bad-artist-anime:-1.5>]] in the negative prompt box means “don’t give me bad artist results, by the power of 1.5x”.  Powerful stuff.

But you wouldn’t use something called “artist” to make a realistic picture.  The ones with more general-sounding names like [[<verybad-negative:-1.5>]] are recommended for realism.

 

Ein paar Lieblingsnegative, erklärt

[[<verybad-negative:-2>]]   – a powerful, general purpose choice

[[<fast-negative:-2>]] – similar to the above, seems to compliment it

[[<negative-hands:-1.5>]] – it’s not perfect, but it seems to help hands

 

Rezepte

Eine weitere praktische Möglichkeit, gute Negative zu finden, ist die Verwendung von Vorlagen, die von unserem community

/recipes

Ein beliebtes Beispiel ist #boost, das einfach eines der Negative ist, aber einfacher zu schreiben.

 

Glossar

Modelle (auch bekannt als Checkpoints, Loras, Inversionen oder concepts) sind ein Sammelbegriff für "KI-Modelle", die eine bestimmte Wirkung erzeugen können. Erfahren Sie mehr über Modelle in Lektion 2.

Es gibt mehrere Definitionen für die Gewichtung, aber in der Regel bedeutet sie, wie viel Prozent ein Modell das Bild beeinflussen soll. In unserem System ist die maximale Gewichtung eines Modells 2, während die totale Abwesenheit eines Modells -2 ist. Die Standardgewichtung ist 0,7. Durch Erhöhen oder Verringern der Gewichtung wird der Einfluss des Modells bestimmt. Wenn Sie mehrere Modelle verwenden, verringert eine geringere Gewichtung jedes Modells die Wahrscheinlichkeit von Konflikten. Eine Verringerung der Gewichtung ist der beste Weg, um Modelle zu überprüfen und Artefakte zu reduzieren.

Textual Inversions aka Embeddings - Fokussierte, kleine Modelle, die zusammen mit anderen Modellen verwendet werden können, wobei die Gewichtung (oder der Umfang des Einflusses) gesteuert werden kann. Sie haben weniger "Schichten", so dass sie eher für einfache Verstärkungen verwendet werden. Diese Dateien sind winzig, so dass es in der Regel kein Problem ist, mehr als zehn von ihnen hinzuzufügen, solange sie sich gegenseitig ergänzen und keinen Push-and-Pull-Effekt erzeugen. Wir haben scherzhaft ein recipe mit dem Namen #everythingbad, das etwa 20 negative Umkehrungen lädt, was zu einem schönen images führt! Versuchen Sie das bei Ihrem nächsten Prompt.