第六课：AI绘画进阶模型

文章目录

  • Part.01 文本嵌入(Embeddings)
  • Part.02 低秩模型(LoRa)
  • Part.03 超网络(Hypernetwork)

Part.01 文本嵌入(Embeddings)

  • Embeddings(Textual Inversion)
  • Checkpoint如果是字典，Embeddings就是书签，让检索更加高效
  • 深度学习中Embeddings叫做嵌入式向量
  • 使用方法：下载Embeddings文件后缀一般是.pt，放在embeddings文件夹下，然后看Model card/Trigger Words(触发提示词)看怎么调用它，在正向提示词中加入提示词就可以了。
  • 反推提示词，将一张图片导入图生图，然后点击DeepBooru/CLIP反推提示词，前者更有优势，然后准确保留，不想要删掉或降低权重，加入文生图提示词里面。
  • 三视图使用Embeddings——CharTurnerV2
  • 解决AI不会画手，使用反向提示词包EasyNegative:针对二次元，DeepNegative:针对真人

Part.02 低秩模型(LoRa)

  • LoRa：Low Rank Adaptation Models
  • 作用：向AI传递、描述某一个特征准确，主体清晰的形象
  • LoRa就像字典中的彩页，直接写明了形象特点</

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