sd Embedding

抱歉，您的问题似乎拼写有误，您提到的是 "sd Embedding"，可能是想问 "SE（Spherical Embedding）" 或者 "word embedding"。如果是指 Spherical Embedding（球面嵌入），它是一种将文本、图像或其他数据映射到高维空间的技术，特别是用于自然语言处理中的词向量表示。在传统词嵌入如 Word2Vec 和 GloVe 中，结果通常是欧几里得空间的，而 Spherical Embedding 限制了输出向量落在单位球面上，这样可以保持更好的方向性和稀疏性，有助于减少过拟合。

如果是指 "word embedding"（词嵌入），则是一种技术，通过学习词汇表中每个单词的密集向量表示，捕捉词语之间的语义和语法关系。常见的词嵌入模型有 Word2Vec、GloVe 和 FastText 等。

相关问题

sd embedding

引用\[1\]:在SD中，embedding是一种提示词打包的方式。通过给定一系列的prompt，可以让模型生成接近目标的人物形象或特定场景等。这种方式与Lora的分析素材信息进行学习再输出类似图片的方式不同。\[2\]在原版SD上生成DVA的例子就是通过给定一系列的prompt来实现的。\[2\]

引用\[3\]:在大模型中，一些融合模型的VAE可能会出现问题，导致画面发灰。因此，有时需要外置VAE来修复这个问题。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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]
[ .reference_list ]

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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