damian0815/compel
A prompting enhancement library for transformers-type text embedding systems
解决的问题
Compel 提供了一种精确控制图像生成模型中特定词语或短语影响的方法。标准文本编码器通常对所有词语赋予相等权重，这使得在不重写整个提示的情况下强调或弱化图像的某些元素变得困难。
工作原理
该库实现了灵活的嵌入权重和混合语法。通过使用 ++ 等标记来提升某个词的权重，可以修改文本编码器生成的嵌入张量。它支持以下高级操作：
- 权重调整：增加或减少特定标记的重要性。
- 混合：使用
.and()语法连接不同的提示段落，以提升复杂提示的图像质量。 - 风格提示：对 SDXL 和 Flux 等模型，分别处理风格和内容提示。
- 长提示处理：对超过模型最大标记长度的提示进行分块和填充。
适用人群
专为使用 diffusers 基础系统（如 Stable Diffusion、SDXL 和 Flux）并需要对文本提示如何被模型解释进行细粒度控制的开发者和研究人员设计。
主要亮点
- 广泛模型支持：兼容 Stable Diffusion v1.5、SDXL 和 Flux。
- 直观语法：使用简单的字符串权重系统（例如
ball++）。 - 高级嵌入控制：支持负向提示、风格提示和文本反转管理器。
- 灵活分词：提供多种模式分割长文本，避免截断。
- 无缝集成：与 Hugging Face 的
StableDiffusionPipeline及其他diffusers流水线无缝集成。
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