名称：Deep Negative V1.x
类型：Embedding
基模：SD 1.5
大小：Embedding (225.09 KB)
文件：420C78A48DDD621ED4941A95C950ACD9.other
页面：https://civitai.com/models/4629/deep-negative-v1x
网盘：https://pan.baidu.com/s/1cWznISxy-6gJhnUb5AXSiA?pwd=g9kw

Deep Negative V1.x 模型应用指南

模型概述

Deep Negative V1.x 是一款专注于优化文生图生成质量的辅助模型，主要用于提升图像的细节表现和减少生成过程中的常见瑕疵。这款模型以其独特的负面提示（Negative Prompt）增强能力而著称，能够有效抑制生成图像中的不理想元素，提升整体画面质量。模型适用于多种主流文生图框架，易于集成到现有的生成流程中。

技术特性

Deep Negative V1.x 的核心在于其对负面提示的深度优化。模型通过学习大量的图像缺陷特征，能够在生成过程中自动识别并避免低质量元素，比如模糊、畸形或不自然的细节。其参数设置灵活，支持用户根据具体需求调整负面提示的强度。此外，模型对计算资源的占用较低，适合不同硬件条件的用户使用。

适用场景

这款模型特别适合以下场景：

  • 高精度艺术创作：当需要生成细节丰富的插画或概念设计时，可通过负面提示减少画面瑕疵。
  • 风格化图像生成：在追求特定风格时，避免生成结果偏离预期。
  • 批量图像优化：适用于需要快速生成多张高质量图片的项目。

使用技巧

  1. 提示词设置：在使用时，建议在提示词中明确指出希望避免的元素，例如“避免模糊”或“减少畸形”。负面提示词应简洁且具体。
  2. 参数调整：将负面提示强度（Negative Prompt Strength）设置为0.6-0.8之间的值，可以在质量提升和生成自由度之间取得平衡。过高的强度可能限制图像的多样性。
  3. 配合主模型：Deep Negative V1.x 作为辅助工具，需与其他主生成模型搭配使用，确保主模型的风格特性不受影响。
  4. 测试迭代：初次使用时，建议小范围测试不同参数组合，观察对生成结果的具体影响，找到最适合当前项目的需求配置。

注意事项

  • 确保在使用前仔细阅读模型页面中的说明，了解其适用范围和限制。
  • 避免将负面提示词设置得过于复杂，以免影响生成效率。

Deep Negative V1.x 是一款实用性极高的辅助模型，能够显著提升图像生成的质量和稳定性。只要合理配置参数并结合实际需求使用，它将成为文生图创作中的得力助手。