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上一期为大家介绍了 Stable Diffusion WebUI 中「VAE 模型」的相关知识，它能解决生成图像时颜色发白发灰的问题。今天我们继续了解另一种 Embedding 模型，能帮我们一键搞定 WebUI 中负面提示词的写作，有效提升出图质量。

上期回顾：

Embedding（嵌入） 也叫 textual inversion （文本反转），它的作用是通过训练少量的图像，让大模型快速学会一个新的概念。

比如你想在 WebUI 中生成一张《电锯人》中玛奇玛（Makima）这个角色的图像，选择一个动漫风大模型（比如 anything），即使在提示词中准确描述“一个女孩，粉色的长发，扎着辫子，白衬衫，黑色领带，黑色裤子”等角色形象特征，生成的图像与人物原型也并不相似。

这个时候我们可以用少量玛奇玛的图像，训练出一个 embedding 模型，这个模型可以在大模型生成玛奇玛形象的时候，将对应的特征关键词嵌入到大模型的词汇库中，从而让大模型“学会”玛奇玛长什么样，这就是 embedding 模型的作用原理。将模型的名称命名为“Makima”，在写提示词的时候加上这个模型名称，WebUI 就能自动生成准确的形象，而不需要我们再写一大串的描述词了。

使用这种方式，我们无需重新训练大模型就能生成个性化的图像，成本很低，而且一款 embedding 模型也只有几十到几百 KB，使用方便，在生成特定的人物形象、画风、姿势动作上应用广泛。但也因为训练数据量小，所以生成的图像精度有限，在个性化特征的表现上远不如同主题的 lora 模型稳定，所以在正面提示词中使用并不广泛。

在 WebUI 中生成一张图像时，往往需要在负面提示词中输入很多词语，如“低分辨率、模糊、扭曲的五官、错误的手指、多余的数字，水印”等，以避免生成低质量的图像。而 embedding 可以将大段的描述性提示词整合打包为一个提示词，并产生同等甚至更好的效果，因此 embedding 模型在负面提示词中很受欢迎。

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

在 LiblibAI 上下载 embedding 模型： https://www.liblibai.com/ （国内可用）

我们依旧可以去 Civitai 上寻找 embedding 模型。进入网站后，点击右上角的筛选工具，选择 embedding 或 textual inversion，就能看到所有可以下载的 embedding 模型了。直接以“最多下载”进行排序，排名靠前的就是目前最好用的一些 embedding 模型，进入模型详情页可以看到模型使用介绍和下载按钮。

我也为大家整理了目前比较常用的 6 款负面提示词 embedding 模型，大家可以根据自己的需要下载，文末有打包好的模型资源包：

① EasyNegative

下载直达： /uploads/pic/20230919/easynegative （文末有资源包）

EasyNegative 是目前使用率极高的一款负面提示词 embedding 模型，可以有效提升画面的精细度，避免模糊、灰色调、面部扭曲等情况，适合动漫风大模型。

② Deep Negative_v1_75t

下载直达： /uploads/pic/20230919/deep-negative-v1x （文末有资源包）

Deep Negative 可以提升图像的构图和色彩，减少扭曲的面部、错误的人体结构、颠倒的空间结构等情况的出现，无论是动漫风还是写实风的大模型都适用。

③ badhandv4

下载直达： /uploads/pic/20230919/badhandv4-animeillustdiffusion （文末有资源包）

badhand 是一款专门针对手部进行优化的负面提示词 embedding 模型，能够在对原画风影响较小的前提下，减少手部残缺、手指数量不对、出现多余手臂的情况，适合动漫风大模型。

④Fast Negative

下载直达： /uploads/pic/20230919/fast-negative-embedding （文末有资源包）

Fast Negative 也是一款非常强大的负面提示词 embedding 模型，它打包了常用的负面提示词，能在对原画风和细节影响较小的前提下提升画面精细度，动漫风和写实风的大模型都适用。

⑤ BadDream + UnrealisticDream

下载直达： /uploads/pic/20230919/baddream-unrealisticdream-negative-embeddings （文末有资源包）

这两款 embedding 模型是专门为写实风大模型 DreamShaper 制作的，开发者是同一个人。BadDream 适合“dreamshaper 风格”的图像；UnrealisticDream 更适合写实逼真的图像，并且需要与 BadDream 或其他常规负面提示词一起使用。这两款模型也可以和前面的 Fast Negative Embedding 模型结合使用。

Embedding 模型文件下载后，需要放进根目录的 embeddings 文件夹里，想删除一款 embedding 模型时也是在这个文件夹内操作。

Embedding 模型需要配合大模型使用。打开 WebUI，设置好大模型、写好基础提示词后，点击「生成」按钮下方的小图标，会弹出一个窗口，选择窗口内的「嵌入式 T.I. Embedding」版块，点击右侧的「刷新」按钮，所有安装好的 embedding 模型都会以卡片的形式排列在里面。

如果需要调用某一个 embedding 模型时，直接点击对应的卡片，模型的名字就会出现在文本框，表示启用成功。模型名称要用半角逗号与其他提示词隔开，且负面提示词 embedding 模型不能用于正面提示词中。

以上就是本期为大家介绍的 Stable Diffusion WebUI 中 embedding 模型的相关内容，喜欢本期推荐的话记得点赞收藏支持一波，之后会继续为大家带来更多 AI 绘画干货知识 ~ 也欢迎大家扫描下方的二维码加入“优设 AI 绘画交流群”，和我及其他设计师一起交流学习 AI 知识~

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