【StableDiffusion】Embedding導入方法・おすすめについて

StableDiffusionを便利に使うためのツールってあるの？

今回はStableDiffusionでの画像生成クオリティをアップ、また作業効率化を図れる「Embedding」について説明します。

モデルをダウンロードするのと同じように、Embeddingもいくつかの種類があり、自身で導入する必要があります。

初心者にとって難しいネガティブプロンプトもEmbeddingを使えば簡単に挿入できますので、悩んだりする前に早めに導入したいツールです。

Embeddingについては随時更新していきます

こんな方におすすめ

StableDiffusion初心者
「Embedding」を知らない方
効率よい画像生成を行いたい方
ネガティブプロンプトの作成が苦手な方

embeddingsとは

上記の画像は「embeddings」を未使用/使用の違いを表しています。

よく見ると陰影や、歪み（背景がわかりやすい）など違いがでています。

embeddingとは「埋め込み」という意味

StableDiffusionの「embeddings」とはモデルに対して追加学習結果を適応させる機能

プロンプトをまとめたファイルで、これを使うと長文のプロンプトを直接入力する手間が省けます。

主にネガティブプロンプトをまとめたものが多く、

「embeddings」を使用することで画像が良くなったり、特徴を出すことができます。

容量も軽く使いやすいと言われています。

embeddingsの注意点

「embeddings」はデータをダウンロードし、指定のファイルに入れる必要があります。

モデルによっては、「embeddings」の利用を推奨していますので、モデルの詳細ページで確認するようにします。

指定のものをダウンロードしましょう。

必ず使わなくてはいけないというものではなく、好みによっては使わなくてもいいですし、モデルによっては「embeddings」の相性もあるので１つだけでなく、いくつか比較してみた方がいいでしょう。

また、モデルと同じくバージョンもありますので、推奨されるものがある場合はバージョンも間違えないようにしましょう。

embeddingsのダウンロード

embeddingsはcivitaiかHugging Faceからダウンロードできます。

Civitaiの場合、フィルターで「Textual Inversion」を指定すると、embeddingsファイルだけを検索することができます。

huggingfaceの場合、モデルによっては作者の作ったEmbeddingがあります。

embeddingsを入れるファイル

embeddingsのファイルを入れる場所は

[stable-diffusion-webui]ファイル内にある[embeddings]ファイルです

stable-diffusion-webui_embeddingsファイルの場所

定番のembeddings

モデルと同じくembeddingsも沢山の種類がありますので、どれを使えばよいのか初心者は迷ってしまいます。

定番と言われるembeddingsは

EasyNegative（アニメ系に効果あり）
veryBadImageNegative
Ulzzang-6500（韓国人女性風生成に特化）

EasyNegative

クオリティをアップするためのネガティブプロンプトがすでに埋め込まれています

イラスト系のモデルに効果があると言われるembeddingsです。

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VeryBadImageNegative

｢EasyNegative｣と似たようなもので、こちらもネガティブプロンプトがすでに埋め込まれています。

特にモデルにembeddingsの指定が無い場合は、｢EasyNegative｣と比較して使うのもありです。

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手や指の奇形を抑えるembeddings

手の奇形を抑えるためのembeddingsです。

badhandv4
negative_hand Negative Embedding

bad-hands-5

よく使われるembeddingsです。

使用、未使用の比較画像を使って説明しています。

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身体の奇形を抑えるembeddings

画像生成で難しい身体に関するembeddingsです。

足や指の奇形を抑えるembedding

Negfeet : improve feet quality (The Third post)

人間の解剖学的構造の欠陥を防ぐ

Deep Negative V1.x

まとめ

embeddingsを使うとプロンプトに慣れていない方でも簡単に挿入できます。作業時間効率を考えてもぜひ使いたいツールです。

embeddingsは複数利用することもできますし、全て使えばクオリティや生成確率が完璧になるものではありません。

モデルに合わせて組み合わせやembeddingsと通常のプロンプト入力を組み合わせたり、色々試してみるとよいでしょう

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