Embeddings | LoRa | Hypernetwork概念简析，懂了才
# 定向丹方
其实就是将一系列提示词整合到一个提示词之中，相当于提示词词典中的一堆书签
关于画风：
对于一个大模型，其实训练集内部就已经包含了很多不同画风的原始图片。使用Lora或者Embeddings的作用便是通过外加资料使画风得以显现。
所以，如果只是想更换不同的画风，并不需要每次都挂载不同的模型进行大换血，Lora和权重的微调才是更为稳妥的方式
选用几个泛用性和最受好评的大模型打底，在此基础之上使用合适的lora和提示词，并多次调试，才是最具有性价比的炼丹方法
---
使用方法：
- 将下载好的丹方装入SD根目录文件夹中
- 点击生成按钮下方的紫色卡牌自选
(可以将对应Lora跑出来的图设置为其缩略图)
---
## Embeddings(词嵌入模型)
打包提示词
文件处理：后缀通常和VAE一致，为pt,放入embeddings文件夹中
原理：嵌入式向量，采用定向标签的方式来锁定特定形象的，直接在咒语中加入
案例：
- cornen_dva(用于生成DVA)
- CharTurnerV2(用于生成角色三视图)
- EasyNegative(防止产生错误结构)
## LoRA(低秩适应模型)
内置案例图+打包提示词(通常用于特定人物)
下载对应Lora后，将其放入对应的文件夹之中，并使用
<Lora:你所命名的Lora文件名:所需要的权重>
，即可装载对应的Lora
通常文件大小为Mb级别，使用时最好使用训练LoRa时使用的对应模型
相当于封装好了的图片克隆体
谁能想到呢，弄到最后，使用自己写的文生图咒语已经是很原始的作画方法了，这帮搞计算机的果然啥都想做成封装
