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大家好我是风雨无阻。 本期内容
什么是 HypernetworkHypernetwork 与其他模型的区别Hypernetwork 原理Hypernetwork 如何下载安装Hypernetwork 如何使用 在上一篇文章中我们详细介绍了 embedding 的定义、作用以及如何安装使用 相信看过的朋友都知道embedding 是属于一种将提示词打包的模型微调技术。感兴趣的朋友可以前往查看AI 绘画Stable Diffusion 研究十五SD Embedding详解。 其实今天要讲到的 Hypernetwork 和 embedding 甚至和后面我们即将介绍的 Lora 模型一样也属于一种模型微调技术。 Hypernetwork 其实并不是我们介绍的一个重点知识我们只需要了解这个微调技术的原理和使用方法即可 主要有以下原因 Hypernetwork是一个比Lora更早的模型微调技术现在使用的人数越来越少。 我们在c站筛选Hypernetwork只有33个Hypernetwork文件。 Hypernetwork使用效果并不理想甚至还不如体积只有几k的embeddings文件但是Hypernetwork的文件体积却可以与lora相提并论在几十M甚至上百M。 Hypernetwork可以实现的效果用其他的替代方式几乎都可以实现比如用embeddings或者用lora。 1、什么是 Hypernetwork
Hypernetwork 中文名超网络最初由stable diffusion 早期使用者 NovelAI开发它是一个附加到stable diffusion模型的小型神经网络用于修改其风格。 2、Hypernetwork 与其他模型的区别
Hypernetwork VS Checkpoint大模型
Checkpoint模型包含生成图像的所有必要信息我们可以通过其文件大小来识别Checkpoint 它们的体积范围从 2 GB 到 7 GB不等Hypernetwork通常低于 200 MB。
Hypernetwork无法单独使用它需要与checkpoint模型配合来生成图像。 Hypernetwork VS LoRA模型 Hypernetwork与LoRA 模型很相似它们的文件大小相似通常低于 200MB都比checkpoint模型小。 有一个事实是LoRA 模型比Hypernetwork模型效果更好。 Hypernetwork VS Embeddings Embeddings是一种称为Textual Inversion”文本反转”的微调方法它只是定义新的关键字来实现某些样式。与 HypernetworkEmbeddings一样 不会改变模型Embeddings和Hypernetwork适用于stable diffusion模型的不同部分。 Embeddings在文本编码器中创建新的嵌入。 Hypernetwork将一个小型网络插入噪声预测器的cross-attention模块中。 3、Hypernetwork 的下载安装
这里我们以c站下载Hypernetwork 模型为例进行说明。 第一步浏览器中打开c站搜索 Hypernetwork 第二步选择喜欢的 Hypernetwork模型下载即可
我们这里以下载这个 Hypernetwork模型演示如下 下载完成得到waterElemental_10.pt 文件 第三步将这个模型文件拷贝到 \sd-webui-aki-v4.2\models\hypernetworks 目录
\sd-webui-aki-v4.2\models\hypernetworks重新启动 stable diffusion 使其生效。 4、Hypernetwork 的使用
Hypernetwork的使用方式与Embeddings 类似区别是 Hypernetwork 用在正向提示词中而Embeddings 是用在反向提示词中。 我们的按钮使用的 Hypernetwork 模型是
Water Elemental(水元素)
Water Elemental(水元素)是一个独特的超网络可以将任何东西变成水!
在主题之前使用短语water elementa可以将此超网络与Stable Diffusion v1.5结合使用更改超网络权重以调整水效果。 (1)、设置正向提示词
water elemental woman walking across a busy street (2)、选择 Water Elemental Hypernetwork 模型 选择 Water Elemental Hypernetwork 模型后在正向提示词里面会自动添加 (3)、设置参数
采样算法DPM2M Karras迭代步数15CFG Scale: 7 4、点击按钮 效果如下 好了今天的内容就分享到这里后面我们将持续分享有关 Stable Diffusion 的干货喜欢的朋友请关注我我们下次再见。
