sd embedding和

大模型有什么关系？请解释一下它们之间的联系。

回答: Embedding是NPL领域最重要的发明之一，它可以将独立的向量关联起来。这就相当于你是你爸的儿子，你爸是A的同事，B是A的儿子，似乎跟你是八竿子才打得着的关系。结果你一看B，是你的同桌。Embedding层就是用来发现这个秘密的武器。\[2\]而大模型本身中有一些自带VAE（变分自编码器），但一些融合模型的VAE可能效果不佳，需要外置VAE来进行修正。有时候画面发灰就是因为这个原因。\[3\]因此，Embedding和大模型之间的联系在于，Embedding可以在大模型中发现和关联向量之间的关系，从而提高模型的表现和效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【AI折腾录】stable web ui基础【sd安装、lora vae embedding hyperwork等基础概念】](https://blog.csdn.net/weixin_44013533/article/details/130297373)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [彻底理解embedding](https://blog.csdn.net/github_37382319/article/details/106939006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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