建一个网站大约多少钱,做社区网站怎么做,好看的网站首页欣赏,产品外观设计图片文章目录 Part.01 文本嵌入(Embeddings)Part.02 低秩模型(LoRa)Part.03 超网络(Hypernetwork)Part.01 文本嵌入(Embeddings) Embeddings(Textual Inversion)Checkpoint如果是字典，Embeddings就是书签，让检索更加高效深度学习中Embeddings叫做嵌入式向量使用方法：下载Embeddi… 文章目录 Part.01 文本嵌入(Embeddings)Part.02 低秩模型(LoRa)Part.03 超网络(Hypernetwork) Part.01 文本嵌入(Embeddings)
Embeddings(Textual Inversion)Checkpoint如果是字典，Embeddings就是书签，让检索更加高效深度学习中Embeddings叫做嵌入式向量使用方法：下载Embeddings文件后缀一般是.pt，放在embeddings文件夹下，然后看Model card/Trigger Words(触发提示词)看怎么调用它，在正向提示词中加入提示词就可以了。反推提示词，将一张图片导入图生图，然后点击DeepBooru/CLIP反推提示词，前者更有优势，然后准确保留，不想要删掉或降低权重，加入文生图提示词里面。三视图使用Embeddings——CharTurnerV2解决AI不会画手，使用反向提示词包EasyNegative:针对二次元，DeepNegative:针对真人Part.02 低秩模型(LoRa)
LoRa：Low Rank Adaptation Models作用：向AI传递、描述某一个特征准确，主体清晰的形象LoRa就像字典中的彩页，直接写明了形象特点/
