Renforcer la qualité
Bienvenue dans les bases de la diffusion stable. Dans cette leçon, nous reviendrons sur la fille de la rivière de la leçon 2, et nous améliorerons encore la qualité grâce aux embeddings.
CONDITIONS PRÉALABLES
Vous devez avoir créé un chat gras et comprendre comment charger un modèle.
Pour obtenir la meilleure image possible, nous introduirons donc un renforcement supplémentaire en utilisant plusieurs types de modèles.
Objectifs de la leçon
- Apprendre des messages positifs et négatifs utiles pour améliorer la qualité
- Apprenez à utiliser les inversions négatives pour améliorer la qualité de votre travail
Introduction aux inversions négatives
Dans la leçon 1, vous avez appris que l'ajout de mots tels que [[faible qualité]] permet d'obtenir une meilleure qualité à l'adresse images. Maintenant, imaginez qu'un petit modèle entier vous aide dans cette tâche.
Pour utiliser une analogie avec les jeux vidéo, il s'agit de codes de triche. Lorsque vous ajoutez des modèles négatifs à votre image, vos résultats passent de moyens à presque parfaits avec très peu d'indications. C'est pourquoi nous vous encourageons à vous familiariser très tôt avec cette idée obscure.
Promesse positive
A portrait of a beautiful 21 year old Swedish woman drinking a beer next to the river in Amsterdam
Invitation négative
[[[<verybad-negative:-1.5><fast-negative:-1.5><bad-hands-v5:-1>]]]
L'ajout d'un modèle négatif comme "mauvaises mains" améliorera l'aspect des mains, car il s'agit littéralement d'un modèle formé pour annuler les mains mutilées. Vous pouvez également ajouter vos propres mots comme [gros nez poilu] pour supprimer tout ce que vous ne voulez pas. Nous expliquerons la signification de ces codes "très mauvais" dans les tutoriels avancés.
Cliquez sur render et vous serez étonné de voir à quel point l'image est plus claire.
Modèles négatifs et où les trouver
Pour en savoir plus sur les négatifs, explorez cette balise dans notre section consacrée aux modèles. Vous pouvez empiler de nombreux modèles négatifs, en tenant compte de la syntaxe spéciale ci-dessus. Le modèle est appelé à l'intérieur d'une invite négative, avec un poids négatif. Si nous ne le faisons pas, les mauvais modèles seront renforcés, ce qui serait une mauvaise chose.
/concept /search:neg
Les modèles négatifs portent des noms amusants, afin de vous avertir de la manière dont ils doivent être utilisés. Qui voudrait utiliser un modèle appelé "Mauvais artiste ? Ah oui, c'est un négatif".
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.
Quelques négatifs préférés, expliqués
[[<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
Recettes
Un autre moyen pratique de découvrir de bons négatifs est d'utiliser les modèles d'invite, créés par notre équipe d'experts. community
/recipes
L'un des plus populaires est #boost, qui est simplement l'un des éléments négatifs, mais qui est plus facile à taper.
Glossaire
Les modèles (également appelés points de contrôle, loras, inversions ou concepts) sont un terme général pour les "modèles d'IA", qui peuvent produire un certain effet. Pour en savoir plus sur les modèles, reportez-vous à la leçon 2.
La notion de poids a plusieurs définitions, mais elle signifie le plus souvent le pourcentage d'impact d'un modèle sur l'image. Dans notre système, le poids maximal d'un modèle est de 2, tandis que l'absence totale de modèle est de -2. Le poids par défaut est de 0,7. L'augmentation ou la réduction du poids a un impact sur l'influence du modèle. Lors de l'utilisation de plusieurs modèles, l'abaissement de chaque poids réduit le risque de conflits. Réduire ou diminuer les poids est la meilleure façon de résoudre les problèmes liés aux modèles et de réduire les artefacts.
Inversions textuelles aka Embeddings - Petits modèles ciblés qui peuvent être utilisés avec d'autres modèles et dont les poids (ou la quantité d'influence) peuvent être contrôlés. Ils ont moins de "couches" et sont donc plus couramment utilisés pour de simples renforcements. Ces fichiers sont minuscules, de sorte que l'ajout de plus de dix d'entre eux ne pose généralement pas de problème, à condition qu'ils soient complémentaires et qu'ils ne créent pas d'effet de poussée et de traction. Nous avons en plaisantant un recipe appelé #everythingbad qui charge environ 20 inversions négatives, ce qui donnera un joli images! Essayez-le dans votre prochaine invite.