前几天和朋友一起测试一个模型，同样的配置（3060 12G），用同样的提示词，她画出来的是这样的：

而我画出来的是这样的：

我们用的负面提示词也是一样的，问题出在哪儿了？

我仔细看了看她的提示词，一拍脑袋，说想起来了，你没有安装embedding模型。

负面提示词里藏了几个embedding。

什么是embedding？

embedding，又名textual inversion，中文名“嵌入或文本反转”。

在计算机科学中，embedding是将高维数据映射到低维空间的过程。在图像处理中，embedding通常用于将图像转换为向量表示，以便进行机器学习和深度学习任务。在使用stable diffusion进行绘画时，embedding可以用于将输入的图像转换为向量表示，以便于算法对其进行处理和生成新的图像。这种技术可以使算法更加高效地处理图像数据，并提高生成图像的质量和准确性。

如果你看不懂这段定义也没关系，简单讲，可以把embedding理解为一种提前训练好的模型，在模型处理的过程中，告诉模型要如何操作，比如embedding里含有白发的信息，那么模型生成的所有图像都会体现出白发。

但正常操作时，只要提示词足够充分，嵌入式模型的意义不大，于是，“反向”使用它有了奇效。

比如，把画坏的手的信息放到embedding里，然后再填入到负面提示词，这样模型处理的时候，就不去生成embedding里提示的坏手。

以我常用的badhandv4为例，不使用embedding，容易生成坏手，使用了embedding，出现坏手的几率就大大下降（也不是完全不出现）。

常用的除了badhandv4外，还有EasyNegative、ng_deepnegative_v1_75t等。

使用方式很简单，将embedding文件下载，拷贝至根目录下的embedding目录里，文件扩展名一般为pt或safetensors。

然后在文生图的时候，负面提示词里输入文件名即可（不需输入扩展名）。

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