ComfyUIでのEmbeddings（Textual Inversion）モデルのインストール方法
Embeddings（Textual Inversion）モデルの原理
大きな玩具箱に、レゴブロックから大きなテディベアまで、さまざまなおもちゃが詰まっていると想像してください。しかし、玩具箱があまりにも散らかっているため、青いおもちゃの車のような特定のおもちゃを見つけるには、箱全体を探さなければならず、非常に時間がかかります。
Embeddingsモデルの役割
Embeddingsモデルは、玩具箱の各おもちゃに特別なラベルを付けるようなものです。このラベルはおもちゃの名前ではなく、おもちゃが何であるか、その色、サイズ、形状などをすばやく伝える特別なコードです。このようにして、青いおもちゃの車を見つけたいときは、その特別なコードを覚えておくだけで、すぐに玩具箱から見つけることができます。
Embeddingsモデルの原理
Embeddingsモデルの原理は、おもちゃを特別なコードに変換するようなものです。このプロセスは「埋め込み」と呼ばれます。数学的な方法を使用して、各おもちゃ（ここではおもちゃはデータ、例えば画像やテキストなどを表します）を数値のリストに変換します。このリストはおもちゃの「指紋」のようなもので、おもちゃの重要な情報をすべて含んでいます。
Embeddingsモデルを使用する理由
Embeddingsモデルを使用する利点はいくつかあります：
- 高速な検索: おもちゃのコードを覚えておくことでおもちゃをすばやく見つけられるように、Embeddingsモデルはコンピュータがデータをすばやく見つけて処理するのを助けます。
- スペースの節約: Embeddingsモデルは複雑なデータをより小さな数値のリストに変換でき、ストレージスペースを節約できます。
- 処理の容易さ: 数値のリストはコンピュータが処理しやすく、コンピュータは数値の処理が得意です。
Embeddingsモデルを通じて、コンピュータは画像認識、音声認識、自然言語処理の分野で、大量のデータをより効率的に処理できます。
Embeddings（Textual Inversion）モデルの役割
画像に特定の要素特性を埋め込むために使用され、例えば画像のスタイル、キャラクターの特徴、シーンの特徴など、モデルがこれらの特性に合った画像を生成するようにします。
Embeddings（Textual Inversion）モデルはどこでダウンロードできますか？
ほとんどのAI画像生成コミュニティはモデルのダウンロードを提供しており、対応するウェブサイトでEmbeddings / Textual Inversionをフィルタリングすることで、このタイプのモデルをすばやく見つけることができます。
- civitai: https://civitai.com
- liblib (中国): https://www.liblib.art/
以下の図に示すように、civitaiでモデルをフィルタリングする際に、Embeddingsを選択して埋め込みモデルをフィルタリングします。
Embeddings（Textual Inversion）モデルのインストール方法
ダウンロードしたモデルを”ComfyUI\models\embeddings”ディレクトリに保存し、ComfyUIインターフェースを再起動または更新して、対応する埋め込みモデルをロードします。
モデルはバージョンで区別する必要があるため、後での使用を便利にするために、モデルファイルに”SD1.5-モデル名”のようなモデルバージョンのプレフィックスを付けて名前を変更するか、名前を変更せずに対応するモデルディレクトリに新しいフォルダを作成し、主要なモデルバージョンにちなんで”SD1.5”と名付け、モデルファイルを”ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\embeddings\SD1.5”にコピーすることをお勧めします。
他のGUIとモデルファイルを共有する場合は、ComfyUIのインストールの共有モデルセクションを参照し、対応するモデルファイルを対応するフォルダにコピーしてください。
ComfyUIでのEmbeddingsモデルの使用方法
Embeddingsトリガーワード（トリガーワード）は通常、Embeddingsモデルの詳細紹介ページにあり、通常は対応するプロンプトに入力するだけでEmbeddingsの効果をトリガーできますが、多くのモデルのトリガーワードを覚えるのは難しいことが多いです。また、“CLIPTextEncode”で”embedding: モデルファイル名”、例えば”embedding:EasyNegative”と入力してモデルを使用することもできます。
さらに、Embeddingsはポジティブプロンプトワードで使用する場合とネガティブプロンプトワードで使用する場合に分かれており、具体的な使用法については対応するモデルの詳細紹介ページを参照してください。
- 関連するComfyUIノード
- 推奨補助プラグイン: ComfyUI-Custom-Scripts このプラグインを使用すると、CLIPテキストエンコーダーで”embedding:“と入力して、埋め込みモデルのパスをすばやく入力できます。
推奨Embeddingsモデル
以下のページでいくつかの推奨Embeddingsを更新しました。必要に応じてダウンロードしてください。