NEGATIVE EMBEDDINGを用いたAIイラストの補正
特定のテキストに絵のベクトルを条件付けする事が出来るってやつがありました。結構初期の頃に出た手法で、画風や物体とかを寄せる事が出来るやつ……だった気がします。多分。
これを用いて、『わざとヘンな絵をいっぱい学習させたものをネガティブプロンプトに埋め込んで使用する！』という手法が去年の11月くらい（多分）に出て話題になりました。
効果としては、絵のクオリティアップや手指の補正が見込めるとのこと。
最近使ってみて結構良かったので、使い方を説明しようという記事です。
使い方
NEGATIVE EMBEDDING を ダウンロード
"\stable-diffusion-webui\embeddings"に入れる
ネガティブプロンプトにトリガーとなる単語を入れる
場合により(トリガーワード:0.9)みたいに影響値を弄ってみよう
以上です！ とっても簡単！
学習データのダウンロード方法
Hugging Face
他のモデルダウンロードする時と同じですが一応ね。
CIVITAI
代表的な学習データのリンク
bad_prompt
多分一番最初に出たやつ。手を補正してくれるが、画風にも影響が出るらしい。verが２つあるのでお好みでどうぞ。
トリガーワードは "bad_prompt"
(bad_prompt:0.8)など、少し影響値を弄るべきとのこと。
bad-artist
多分二番目に出てきたやつ。Anything-v3でトレーニングされたらしい。
トリガーワードは"bad-artist"
ただし、"sketch by bad-artist" "photograph by bad-artist" など、"by bad-artist" で組み合わせての使用が推奨されている。
EasyNegative
Counterfeitのモデル作ってる人が提供してるもの。もちろんCounterfeit以外でも使える。絵柄がリッチになるが、多分abyss系列のリアル目な感じに引っ張られる。
トリガーワードは"EasyNegative"
Deep Negative
https://civitai.com/models/4629/deep-negative-v1x
bad anatomyとか変な色とかを学習してるらしいデータ。75Tを入れておけばとりあえず間違いない。ただし、適切な学習モデルでは上手く動作しない場合があるとのこと。いいモデルでは使わんほうがいいね。
64Tとかだとまたちょっと変わるらしいので、詳しくは上記ページを読もう。
トリガーワードは75Tの場合は "NG_DeepNegative_V1_75T"
多分、他verの場合は後ろの数字を弄ればいいだけだと思う。
比較とか
影響値変えただけでもめっちゃ絵や色が変わるので、結構扱い難しそう……
