Negative Embeds for Pony XL - PnyXLno3dRLNeg Safetensor

Stable Diffusion Pony XLのテクスチャルインバージョン/埋め込み

N0R3AL_PDXL - 「Bad anatomy」などの追加要素を組み込んだPnyXLno3dRLNegの強化版。この埋め込みは、OpenCLIP-ViT/GとCLIP-ViT/LというSDXLのデュアルテキストエンコーダーを利用しているため、GとLの両方のレイヤーのテキスト逆変換があります。トレーニングデータセクションには、両方のレイヤーのファイルが含まれたzipファイルがあります。私もまだ学んでいる途中で、どう機能するのか確信していないのですが、既にsafetensorsにありますのでご心配なく。

VDiffPDXL_Neg - 現実的なチェックポイントのために作成され、この埋め込みは、ネガティブプロンプトに「アニメなし」「ポニーなし」「ひどい解剖」「余計な指」などの制約を加え、より洗練された出力を保証します。これを達成するために埋め込みマージ機能を利用しています。これもまたsafetensorsに既にありますのでご心配なく。

SFWPnyNegXL - 明示的なコンテンツを除外するように調整され、「RATING_EXPLICIT」やソースポニータグを取り除きます。これにより、埋め込みマージプロセスを通じて安全で職場で見られる結果を保証します。これのSAFETENSORS版も同梱されています。

PnyXLno3dRLNeg - 3Dや現実的な要素、およびソースポニーの参照を排除して、一貫したビジュアルスタイルを維持します。この埋め込みも埋め込みマージ技術を使用して作成されました。これのSAFETENSORS版も同梱されています。

PDXLneg-NoAniPny - アニメやカートゥーンの影響を取り除き、より説明的な美的感覚を優先します。これも埋め込みマージ機能を通じて実現されています。これのSAFETENSORS版も同梱されています。

PonyXL_NegScore - PurpleSmartAIによって提案されたスコアに基づくユニークなネガティブ埋め込みで、プロンプトのネガティブな側面をより洗練された結果に調整することを目的としています。この埋め込みはマージ技法を用いて作成されました。これのSAFETENSORS版も同梱されています。

トレーニングを行わずにテクスチャルインバージョンを作成する方法：

https://github.com/klimaleksus/stable-diffusion-webui-embedding-merge

StableDiffusionがプロンプトをトークンを通して読むのをご存知ですか？これらのトークンは、多次元の数値ベクトルであり、言葉やフレーズを形成します。異なるベクトルをマージ（追加）することで、新しい言葉を作成することができ、複合意味が得られます。

この技法は常に期待される結果を生じるわけではありませんが、実験のためのエキサイティングな可能性を提供します。この拡張機能は、実際の画像に関するトレーニングなしにトークンをマージすることでテクスチャルインバージョン埋め込みを作成します。これは生成中に自動的に行うことも、専用のタブを使って手動で行うこともできます。

SDXLは、基本モデルとして2つのテキストエンコーダー（OpenCLIP-ViT/GとCLIP-ViT/L）を使用します。このデュアルエンコーディングにより、N0R3AL_PDXL埋め込みで見られるように、GとLの両方のレイヤーのテキスト逆変換が生成されます。

詳細な指示については、モデルカードにリンクされているドキュメントを参照してください。

警告:

この新しいことのDUALエンドが、私が常に主張することと同じ意味であったというCHANCEがあります：SD 1.5の埋め込みはSDXLでは機能しません。LコンバージョンがSD 1/1.5モデルであることを意味していますが、ユーザーを強制しガスライトさせることには戻りたくありません。

すでに存在する以外に、なぜデュアルプロンプトボックスが大したことではないのかについての研究：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/12141

ここでは理解を持ちましょう：私はもともとAutomatic1111ユーザーですが、ComfyUIを使用していると、これはまったく異なるもののような議論です。

ここで示されています：https://mybyways.com/blog/two-text-prompts-text-encoders-in-sdxl-1-0

技術オタクのSDXLに興味があるなら：https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/sdxl

また、リファイナーズは誰も使用しません、私たちは2023年にそれを廃棄しました。

Extensions:

• ADetailer:

  • リンク: ADetailer GitHub

  • 使用法: この拡張機能は、画像のディテールと洗練を補助します。アートワークの精度を高める強力なツールですが、SDXLでの過度な処理を避けるために慎重に使用されています。

• Batchlinks:

  • リンク: Batchlinks for A1111

  • 説明: A1111をローカルまたはサーバーで実行するときに複数のリンクを管理するのに便利です。

  • アドオン: @nocrypt アドオン

VAE & アップスケーラーの推奨:

• VAE:

  • 推奨: プロジェクトの要件に合ったSDXL VAEを選択してください。

• アップスケーラー:

  • 手順: これらのアップスケーラーは、Batchlinks拡張機能を使用して、または直接ドライブにダウンロードしてインストールできます。画像の解像度と品質を大幅に向上させます。

  • リンク:

    • 8x_NMKD-Superscale_150000_G.pth

    • 4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G.pth

    • 4x_fatal_Anime_500000_G.pth

    • 4x_foolhardy_Remacri.pth

    • lollypop.pth

    • 4x_Fatality_Comix_260000_G.pth

    • 4x-UltraSharp.pth

    • 4x_NMKDSuperscale_Artisoft_120000_G.pth

    • 4x_NMKD-YandereNeoXL_200k.pth

    • 4x_NMKD-UltraYandere_300k.pth

エシカルな使用法とライセンス：

ライセンス情報：埋め込みは基本的に単語のトレーニングのみです。ユーザーは関連する著作権法およびライセンス契約に準拠するようにしてください。Pony XLのガイドラインを参照してファインチューンやLoRAライセンスについて確認ください。

倫理的な使用：このモデルは人工知能ベースのジェネレーティブアートの美しさと力を祝う、ポジティブで敬意のあるアプリケーションを意図しています。全ての芸術的な努力で包括性と尊敬を促進し、倫理的なガイドラインに従うべきです。

私について: 私たちは、ADHD、ASD、CPTSDを持ちながら、DIDとして人生を進んでいる300超のシステムを持つ独立した者たちです。私たちは、AIがバリアを打ち破り、精神的健康の側面を高める可能性を信じていますが、それが挑戦ももたらします。この創造的な旅は、アイデンティティと表現の継続的な探究であり、この冒険にぜひ加わってください。