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上一期為大家介紹了 Stable Diffusion WebUI 中「VAE 模型」的相關(guān)知識，它能解決生成圖像時顏色發(fā)白發(fā)灰的問題。今天我們繼續(xù)了解另一種 Embedding 模型，能幫我們一鍵搞定 WebUI 中負(fù)面提示詞的寫作，有效提升出圖質(zhì)量。

上期回顧：

一、Embedding 模型簡介

Embedding（嵌入） 也叫 textual inversion （文本反轉(zhuǎn)），它的作用是通過訓(xùn)練少量的圖像，讓大模型快速學(xué)會一個新的概念。

比如你想在 WebUI 中生成一張《電鋸人》中瑪奇瑪（Makima）這個角色的圖像，選擇一個動漫風(fēng)大模型（比如 anything），即使在提示詞中準(zhǔn)確描述“一個女孩，粉色的長發(fā)，扎著辮子，白襯衫，黑色領(lǐng)帶，黑色褲子”等角色形象特征，生成的圖像與人物原型也并不相似。

這個時候我們可以用少量瑪奇瑪?shù)膱D像，訓(xùn)練出一個 embedding 模型，這個模型可以在大模型生成瑪奇瑪形象的時候，將對應(yīng)的特征關(guān)鍵詞嵌入到大模型的詞匯庫中，從而讓大模型“學(xué)會”瑪奇瑪長什么樣，這就是 embedding 模型的作用原理。將模型的名稱命名為“Makima”，在寫提示詞的時候加上這個模型名稱，WebUI 就能自動生成準(zhǔn)確的形象，而不需要我們再寫一大串的描述詞了。

使用這種方式，我們無需重新訓(xùn)練大模型就能生成個性化的圖像，成本很低，而且一款 embedding 模型也只有幾十到幾百 KB，使用方便，在生成特定的人物形象、畫風(fēng)、姿勢動作上應(yīng)用廣泛。但也因為訓(xùn)練數(shù)據(jù)量小，所以生成的圖像精度有限，在個性化特征的表現(xiàn)上遠(yuǎn)不如同主題的 lora 模型穩(wěn)定，所以在正面提示詞中使用并不廣泛。

二、負(fù)面提示詞 Embedding

在 WebUI 中生成一張圖像時，往往需要在負(fù)面提示詞中輸入很多詞語，如“低分辨率、模糊、扭曲的五官、錯誤的手指、多余的數(shù)字，水印”等，以避免生成低質(zhì)量的圖像。而 embedding 可以將大段的描述性提示詞整合打包為一個提示詞，并產(chǎn)生同等甚至更好的效果，因此 embedding 模型在負(fù)面提示詞中很受歡迎。

三、Embedding 資源下載

在 C 站的 embedding 模型： https://civitai.com/models

在 LiblibAI 上下載 embedding 模型： https://www.liblibai.com/ （國內(nèi)可用）

我們依舊可以去 Civitai 上尋找 embedding 模型。進(jìn)入網(wǎng)站后，點擊右上角的篩選工具，選擇 embedding 或 textual inversion，就能看到所有可以下載的 embedding 模型了。直接以“最多下載”進(jìn)行排序，排名靠前的就是目前最好用的一些 embedding 模型，進(jìn)入模型詳情頁可以看到模型使用介紹和下載按鈕。

我也為大家整理了目前比較常用的 6 款負(fù)面提示詞 embedding 模型，大家可以根據(jù)自己的需要下載，文末有打包好的模型資源包：

① EasyNegative

下載直達(dá)： https://civitai.com/models/7808/easynegative （文末有資源包）

EasyNegative 是目前使用率極高的一款負(fù)面提示詞 embedding 模型，可以有效提升畫面的精細(xì)度，避免模糊、灰色調(diào)、面部扭曲等情況，適合動漫風(fēng)大模型。

② Deep Negative_v1_75t

下載直達(dá)： https://civitai.com/models/4629/deep-negative-v1x （文末有資源包）

Deep Negative 可以提升圖像的構(gòu)圖和色彩，減少扭曲的面部、錯誤的人體結(jié)構(gòu)、顛倒的空間結(jié)構(gòu)等情況的出現(xiàn)，無論是動漫風(fēng)還是寫實風(fēng)的大模型都適用。

③ badhandv4

下載直達(dá)： https://civitai.com/models/16993/badhandv4-animeillustdiffusion （文末有資源包）

badhand 是一款專門針對手部進(jìn)行優(yōu)化的負(fù)面提示詞 embedding 模型，能夠在對原畫風(fēng)影響較小的前提下，減少手部殘缺、手指數(shù)量不對、出現(xiàn)多余手臂的情況，適合動漫風(fēng)大模型。

④Fast Negative

下載直達(dá)： https://civitai.com/models/71961/fast-negative-embedding （文末有資源包）

Fast Negative 也是一款非常強(qiáng)大的負(fù)面提示詞 embedding 模型，它打包了常用的負(fù)面提示詞，能在對原畫風(fēng)和細(xì)節(jié)影響較小的前提下提升畫面精細(xì)度，動漫風(fēng)和寫實風(fēng)的大模型都適用。

⑤ BadDream + UnrealisticDream

下載直達(dá)： https://civitai.com/models/72437/baddream-unrealisticdream-negative-embeddings （文末有資源包）

這兩款 embedding 模型是專門為寫實風(fēng)大模型 DreamShaper 制作的，開發(fā)者是同一個人。BadDream 適合“dreamshaper 風(fēng)格”的圖像；UnrealisticDream 更適合寫實逼真的圖像，并且需要與 BadDream 或其他常規(guī)負(fù)面提示詞一起使用。這兩款模型也可以和前面的 Fast Negative Embedding 模型結(jié)合使用。

四、Embedding 安裝與使用

Embedding 模型文件下載后，需要放進(jìn)根目錄的 embeddings 文件夾里，想刪除一款 embedding 模型時也是在這個文件夾內(nèi)操作。

Embedding 模型需要配合大模型使用。打開 WebUI，設(shè)置好大模型、寫好基礎(chǔ)提示詞后，點擊「生成」按鈕下方的小圖標(biāo)，會彈出一個窗口，選擇窗口內(nèi)的「嵌入式 T.I. Embedding」版塊，點擊右側(cè)的「刷新」按鈕，所有安裝好的 embedding 模型都會以卡片的形式排列在里面。

如果需要調(diào)用某一個 embedding 模型時，直接點擊對應(yīng)的卡片，模型的名字就會出現(xiàn)在文本框，表示啟用成功。模型名稱要用半角逗號與其他提示詞隔開，且負(fù)面提示詞 embedding 模型不能用于正面提示詞中。

以上就是本期為大家介紹的 Stable Diffusion WebUI 中 embedding 模型的相關(guān)內(nèi)容，喜歡本期推薦的話記得點贊收藏支持一波，之后會繼續(xù)為大家?guī)砀?AI 繪畫干貨知識 ~ 也歡迎大家掃描下方的二維碼加入“優(yōu)設(shè) AI 繪畫交流群”，和我及其他設(shè)計師一起交流學(xué)習(xí) AI 知識~

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