Отрицательное приглашение

This page have been translated automatically. If you want to improve this translation and remove this warning, see project's repository

Отрицательное приглашение — это способ использования Stable Diffusion таким образом, чтобы пользователь мог указать то, что он не хочет видеть, без дополнительной нагрузки или требований к модели. Насколько я знаю, я был первым, кто использовал этот подход; коммит, который его добавляет, — 757bb7c4. Эта функция нашла огромную популярность среди пользователей, которые удаляют с ее помощью обычные деформации Stable Diffusion, такие как лишние конечности. В дополнение к возможности указать, что вы не хотите видеть, что иногда возможно с помощью обычной подсказки, а иногда нет, это позволяет вам сделать это без использования каких-либо ваших разрешенных 75 токенов, из которых состоит подсказка. .

Способ работы отрицательного приглашения заключается в использовании указанного пользователем текста вместо пустой строки для unconditional_conditioning при выполнении выборки.

Вот (упрощенный) код из txt2img.py:

# prompts = ["a castle in a forest"]
# batch_size = 1

c = model.get_learned_conditioning(prompts)
uc = model.get_learned_conditioning(batch_size * [""])

samples_ddim, _ = sampler.sample(conditioning=c, unconditional_conditioning=uc, [...])

Это запускает сэмплер, который многократно:

• убирает шумы с картинки, чтобы она больше походила на вашу подсказку (кондиционирование)
• устраняет шум изображения, делая его более похожим на пустую подсказку (unconditional_conditioning)
• смотрит на разницу между ними и использует ее для создания набора изменений для зашумленного изображения (разные сэмплеры делают эту часть по-разному)

Чтобы использовать отрицательную подсказку, все, что нужно, это:

# prompts = ["a castle in a forest"]
# negative_prompts = ["grainy, fog"]

c = model.get_learned_conditioning(prompts)
uc = model.get_learned_conditioning(negative_prompts)

samples_ddim, _ = sampler.sample(conditioning=c, unconditional_conditioning=uc, [...])

Затем сэмплер рассмотрит различия между изображением, очищенным от шума, чтобы оно выглядело как ваша подсказка (замок), и изображением, очищенным от шума, чтобы оно выглядело как ваша отрицательная подсказка (зернистость, туман), и попытается сдвинуть окончательные результаты к прежнему. и от последнего.

Примеры:

a colorful photo of a castle in the middle of a forest with trees and (((bushes))), by Ismail Inceoglu, ((((shadows)))), ((((high contrast)))), dynamic shading, ((hdr)), detailed vegetation, digital painting, digital drawing, detailed painting, a detailed digital painting, gothic art, featured on deviantart
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 749109862, Size: 896x448, Model hash: 7460a6fa

отрицательная подсказка	изображение
нет
туман
зернистый
туман, зернистый
туман, зернистый, фиолетовый