# Negative Embedding / Textual Inversion
![Sample image of NE4Mitsua](Sample.png)
NE4Mitsua is a Negative Embedding for Mitsua Diffusion One.

NE4Mitsua は Mitsua Diffusion One用のネガティブEmbeddingです。日本語版READMEはページ下部にあります。

---

# English README
## NE4Mitsua:

With this Embedding I tried to achieve the following two goals.
- Increase realism and complexity of the paintings
- Slightly make it easier to generate anime-style illustrations

## Usage

To use this embedding you have to download the BIN file as well as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.

Please put the embedding in the negative prompt to get the right results.

## License
- Mitsua Open RAIL-M License (More restrictive variant of CreativeML Open RAIL-M)

This embedding is open access and available to all, with a Mitsua Open RAIL-M license further specifying rights and usage. The Mitsua Open RAIL-M License specifies:

1. You can't use the model to deliberately produce nor share illegal or harmful outputs or content
2. The authors claims no rights on the outputs you generate, you are free to use them and are accountable for their use which must not go against the provisions set in the license
3. You can't use the model to infringe any rights of other by feeding image sources or model weights to the model (e.g. using another person's copyrighted image for fine-tuning without permission, using another person's copyrighted image as a source for image2image without permission). 
4. You can't misrepresent that a generated image as not AI-generated.
   
 [Please read the full license here](https://huggingface.co/Mitsua/mitsua-diffusion-one/blob/main/MODEL-LICENSE)

## Dataset

NE4Mitsua was trained on 400 images generated by Mitsua Diffusion One. This dataset is also available under the Mitsua Open RAIL-M License.

The prompts for the images is as follows:

**A　100 images**
```txt
photo,ugly,bad quality,frame,abstract,oversaturated,grain,deformed,low-res,horror,monster,deformed face,extra face,double head,extra head,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,melting hands,bad anatomy,blur,simple
Negative prompt: best quality painting,beautiful concept art,elegant,atmospheric,color delicate illustration,wallpaper art,new,4k,beautiful
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras and Euler a CFG scale: 8, Size: 512x512
```

**B　100 images**
```txt
photo,ugly,bad quality,frame,abstract,oversaturated,grain,deformed,low-res,horror,monster,deformed face,extra face,double head,extra head,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,melting hands,bad anatomy,blur,simple,old man
Negative prompt: best quality portrait,beautiful oil painting,color manga character,youth,elegant,ultra detailed illustration,delicate outline,new,4k,beautiful
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras and Euler a, CFG scale: 8, Size: 512x512
```
**C　100 images**
```txt
psychedelic,liquid,text,article,color noise,error,rainbow sand,fluorescent colors,insanely intricated
Negative prompt: detailed portrait
Steps: 20, Sampler: DDIM, CFG scale: 9, Size: 512x512
```
**D　100 images**
```txt
ukiyo-e,photo,3d,detailed mosaic,tile,abstract,fish scale,monster,deformed face,extra face,too long face,extra eyes,double head,extra head,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,melting hands,bad anatomy,old man,blur,red lips,red cheeks,simple yellow
Negative prompt: (vector art:0.7),beautiful color sketch,oil painting,diffusion,soft,new
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 9, Size: 512x512
```
## Change History
May 5, 2023　Released NE4Mitsua.

---

# 日本語版README
## NE4Mitsua:

このネガティブEmbeddingは以下の2点を目標として作成されました。
- 絵画の質感を保ったまま写実性、複雑性を高める
- アニメ風のイラスト生成をちょっと簡単にする

## 使い方

NE4Mitsua.binをダウンロードして、stable-diffusion-webuiの"embeddings"フォルダに入れます。

NE4Mitsuaはネガティブプロンプトとして指定してください。

## ライセンス
- Mitsua Open RAIL-M ライセンス（制限を強化したCreativeML Open RAIL-Mの派生ライセンス）

NE4MitsuaはMitsua Open RAIL-Mライセンスによって権利と利用方法が規定されています。Mitsua Open RAIL-Mライセンスには次のような規定があります（意訳）。

1. 違法または有害なコンテンツを意図的に生成、共有することはできません。
2. 利用者はライセンスの規定に違反しない限り、生成された出力を自由に使用することができます。出力とその後の使用に対しては利用者が責任を負います。
3. 追加学習やimage2imageに、許諾のない他人の著作物や、無断で著作物を学習している他AIの出力を使用することはできません。
4. 生成した画像をAI生成ではないように偽ることはできません。
   
 [Mitsua Open RAIL-M ライセンスの全文はこちら（英語）](https://huggingface.co/Mitsua/mitsua-diffusion-one/blob/main/MODEL-LICENSE)

## データセット

NE4MitsuaはMitsua Diffusion Oneで生成した画像400枚で学習を行いました。全画像はデータセットとして公開しており、Mitsua Open RAIL-M ライセンス下で利用できます。

画像のプロンプトは以下の通りです。

**A　100枚**
```txt
photo,ugly,bad quality,frame,abstract,oversaturated,grain,deformed,low-res,horror,monster,deformed face,extra face,double head,extra head,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,melting hands,bad anatomy,blur,simple
Negative prompt: best quality painting,beautiful concept art,elegant,atmospheric,color delicate illustration,wallpaper art,new,4k,beautiful
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras and Euler a CFG scale: 8, Size: 512x512
```
**B　100枚**
```txt
photo,ugly,bad quality,frame,abstract,oversaturated,grain,deformed,low-res,horror,monster,deformed face,extra face,double head,extra head,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,melting hands,bad anatomy,blur,simple,old man
Negative prompt: best quality portrait,beautiful oil painting,color manga character,youth,elegant,ultra detailed illustration,delicate outline,new,4k,beautiful
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras and Euler a, CFG scale: 8, Size: 512x512
```
**C　100枚**
```txt
psychedelic,liquid,text,article,color noise,error,rainbow sand,fluorescent colors,insanely intricated
Negative prompt: detailed portrait
Steps: 20, Sampler: DDIM, CFG scale: 9, Size: 512x512
```
**D　100枚**
```txt
ukiyo-e,photo,3d,detailed mosaic,tile,abstract,fish scale,monster,deformed face,extra face,too long face,extra eyes,double head,extra head,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,melting hands,bad anatomy,old man,blur,red lips,red cheeks,simple yellow
Negative prompt: (vector art:0.7),beautiful color sketch,oil painting,diffusion,soft,new
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 9, Size: 512x512
```
## 更新履歴
2023/5/5　NE4Mitsuaを公開。
task_categories:text-to-image language:en language:ja license:other region:us
{"language": ["en", "ja"], "license": "other", "task_categories": ["text-to-image"]}
TAGS
#task_categories-text-to-image #language-English #language-Japanese #license-other #region-us 

# Negative Embedding / Textual Inversion
!Sample image of NE4Mitsua
NE4Mitsua is a Negative Embedding for Mitsua Diffusion One.

NE4Mitsua は Mitsua Diffusion One用のネガティブEmbeddingです。日本語版READMEはページ下部にあります。

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# English README
## NE4Mitsua:

With this Embedding I tried to achieve the following two goals.
- Increase realism and complexity of the paintings
- Slightly make it easier to generate anime-style illustrations

## Usage

To use this embedding you have to download the BIN file as well as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.

Please put the embedding in the negative prompt to get the right results.

## License
- Mitsua Open RAIL-M License (More restrictive variant of CreativeML Open RAIL-M)

This embedding is open access and available to all, with a Mitsua Open RAIL-M license further specifying rights and usage. The Mitsua Open RAIL-M License specifies:

1. You can't use the model to deliberately produce nor share illegal or harmful outputs or content
2. The authors claims no rights on the outputs you generate, you are free to use them and are accountable for their use which must not go against the provisions set in the license
3. You can't use the model to infringe any rights of other by feeding image sources or model weights to the model (e.g. using another person's copyrighted image for fine-tuning without permission, using another person's copyrighted image as a source for image2image without permission). 
4. You can't misrepresent that a generated image as not AI-generated.
   
 Please read the full license here

## Dataset

NE4Mitsua was trained on 400 images generated by Mitsua Diffusion One. This dataset is also available under the Mitsua Open RAIL-M License.

The prompts for the images is as follows:

A　100 images


B　100 images

C　100 images

D　100 images

## Change History
May 5, 2023　Released NE4Mitsua.

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# 日本語版README
## NE4Mitsua:

このネガティブEmbeddingは以下の2点を目標として作成されました。
- 絵画の質感を保ったまま写実性、複雑性を高める
- アニメ風のイラスト生成をちょっと簡単にする

## 使い方

NE4Mitsua.binをダウンロードして、stable-diffusion-webuiの"embeddings"フォルダに入れます。

NE4Mitsuaはネガティブプロンプトとして指定してください。

## ライセンス
- Mitsua Open RAIL-M ライセンス（制限を強化したCreativeML Open RAIL-Mの派生ライセンス）

NE4MitsuaはMitsua Open RAIL-Mライセンスによって権利と利用方法が規定されています。Mitsua Open RAIL-Mライセンスには次のような規定があります（意訳）。

1. 違法または有害なコンテンツを意図的に生成、共有することはできません。
2. 利用者はライセンスの規定に違反しない限り、生成された出力を自由に使用することができます。出力とその後の使用に対しては利用者が責任を負います。
3. 追加学習やimage2imageに、許諾のない他人の著作物や、無断で著作物を学習している他AIの出力を使用することはできません。
4. 生成した画像をAI生成ではないように偽ることはできません。
   
 Mitsua Open RAIL-M ライセンスの全文はこちら（英語）

## データセット

NE4MitsuaはMitsua Diffusion Oneで生成した画像400枚で学習を行いました。全画像はデータセットとして公開しており、Mitsua Open RAIL-M ライセンス下で利用できます。

画像のプロンプトは以下の通りです。

A　100枚

B　100枚

C　100枚

D　100枚

## 更新履歴
2023/5/5　NE4Mitsuaを公開。
# Negative Embedding / Textual Inversion
!Sample image of NE4Mitsua
NE4Mitsua is a Negative Embedding for Mitsua Diffusion One.

NE4Mitsua は Mitsua Diffusion One用のネガティブEmbeddingです。日本語版READMEはページ下部にあります。

--- # English README ## NE4Mitsua:

With this Embedding I tried to achieve the following two goals.
- Increase realism and complexity of the paintings
- Slightly make it easier to generate anime-style illustrations ## Usage

To use this embedding you have to download the BIN file as well as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.

Please put the embedding in the negative prompt to get the right results. ## License
- Mitsua Open RAIL-M License (More restrictive variant of CreativeML Open RAIL-M)

This embedding is open access and available to all, with a Mitsua Open RAIL-M license further specifying rights and usage. The Mitsua Open RAIL-M License specifies:

1. You can't use the model to deliberately produce nor share illegal or harmful outputs or content
2. The authors claims no rights on the outputs you generate, you are free to use them and are accountable for their use which must not go against the provisions set in the license
3. You can't use the model to infringe any rights of other by feeding image sources or model weights to the model (e.g. using another person's copyrighted image for fine-tuning without permission, using another person's copyrighted image as a source for image2image without permission). 
4. You can't misrepresent that a generated image as not AI-generated.
   
 Please read the full license here ## Dataset

NE4Mitsua was trained on 400 images generated by Mitsua Diffusion One. This dataset is also available under the Mitsua Open RAIL-M License.

The prompts for the images is as follows:

A　100 images


B　100 images

C　100 images

D　100 images ## Change History
May 5, 2023　Released NE4Mitsua.

--- # 日本語版README ## NE4Mitsua:

このネガティブEmbeddingは以下の2点を目標として作成されました。
- 絵画の質感を保ったまま写実性、複雑性を高める
- アニメ風のイラスト生成をちょっと簡単にする ## 使い方

NE4Mitsua.binをダウンロードして、stable-diffusion-webuiの"embeddings"フォルダに入れます。

NE4Mitsuaはネガティブプロンプトとして指定してください。 ## ライセンス
- Mitsua Open RAIL-M ライセンス（制限を強化したCreativeML Open RAIL-Mの派生ライセンス）

NE4MitsuaはMitsua Open RAIL-Mライセンスによって権利と利用方法が規定されています。Mitsua Open RAIL-Mライセンスには次のような規定があります（意訳）。

1. 違法または有害なコンテンツを意図的に生成、共有することはできません。
2. 利用者はライセンスの規定に違反しない限り、生成された出力を自由に使用することができます。出力とその後の使用に対しては利用者が責任を負います。
3. 追加学習やimage2imageに、許諾のない他人の著作物や、無断で著作物を学習している他AIの出力を使用することはできません。
4. 生成した画像をAI生成ではないように偽ることはできません。
   
 Mitsua Open RAIL-M ライセンスの全文はこちら（英語） ## データセット

NE4MitsuaはMitsua Diffusion Oneで生成した画像400枚で学習を行いました。全画像はデータセットとして公開しており、Mitsua Open RAIL-M ライセンス下で利用できます。

画像のプロンプトは以下の通りです。

A　100枚

B　100枚

C　100枚

D　100枚 ## 更新履歴
2023/5/5　NE4Mitsuaを公開。
TAGS
#task_categories-text-to-image #language-English #language-Japanese #license-other #region-us 
 # Negative Embedding / Textual Inversion
!Sample image of NE4Mitsua
NE4Mitsua is a Negative Embedding for Mitsua Diffusion One.

NE4Mitsua は Mitsua Diffusion One用のネガティブEmbeddingです。日本語版READMEはページ下部にあります。

--- # English README ## NE4Mitsua:

With this Embedding I tried to achieve the following two goals.
- Increase realism and complexity of the paintings
- Slightly make it easier to generate anime-style illustrations ## Usage

To use this embedding you have to download the BIN file as well as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.

Please put the embedding in the negative prompt to get the right results. ## License
- Mitsua Open RAIL-M License (More restrictive variant of CreativeML Open RAIL-M)

This embedding is open access and available to all, with a Mitsua Open RAIL-M license further specifying rights and usage. The Mitsua Open RAIL-M License specifies:

1. You can't use the model to deliberately produce nor share illegal or harmful outputs or content
2. The authors claims no rights on the outputs you generate, you are free to use them and are accountable for their use which must not go against the provisions set in the license
3. You can't use the model to infringe any rights of other by feeding image sources or model weights to the model (e.g. using another person's copyrighted image for fine-tuning without permission, using another person's copyrighted image as a source for image2image without permission). 
4. You can't misrepresent that a generated image as not AI-generated.
   
 Please read the full license here ## Dataset

NE4Mitsua was trained on 400 images generated by Mitsua Diffusion One. This dataset is also available under the Mitsua Open RAIL-M License.

The prompts for the images is as follows:

A　100 images


B　100 images

C　100 images

D　100 images ## Change History
May 5, 2023　Released NE4Mitsua.

--- # 日本語版README ## NE4Mitsua:

このネガティブEmbeddingは以下の2点を目標として作成されました。
- 絵画の質感を保ったまま写実性、複雑性を高める
- アニメ風のイラスト生成をちょっと簡単にする ## 使い方

NE4Mitsua.binをダウンロードして、stable-diffusion-webuiの"embeddings"フォルダに入れます。

NE4Mitsuaはネガティブプロンプトとして指定してください。 ## ライセンス
- Mitsua Open RAIL-M ライセンス（制限を強化したCreativeML Open RAIL-Mの派生ライセンス）

NE4MitsuaはMitsua Open RAIL-Mライセンスによって権利と利用方法が規定されています。Mitsua Open RAIL-Mライセンスには次のような規定があります（意訳）。

1. 違法または有害なコンテンツを意図的に生成、共有することはできません。
2. 利用者はライセンスの規定に違反しない限り、生成された出力を自由に使用することができます。出力とその後の使用に対しては利用者が責任を負います。
3. 追加学習やimage2imageに、許諾のない他人の著作物や、無断で著作物を学習している他AIの出力を使用することはできません。
4. 生成した画像をAI生成ではないように偽ることはできません。
   
 Mitsua Open RAIL-M ライセンスの全文はこちら（英語） ## データセット

NE4MitsuaはMitsua Diffusion Oneで生成した画像400枚で学習を行いました。全画像はデータセットとして公開しており、Mitsua Open RAIL-M ライセンス下で利用できます。

画像のプロンプトは以下の通りです。

A　100枚

B　100枚

C　100枚

D　100枚 ## 更新履歴
2023/5/5　NE4Mitsuaを公開。
passage: TAGS
#task_categories-text-to-image #language-English #language-Japanese #license-other #region-us 
# Negative Embedding / Textual Inversion
!Sample image of NE4Mitsua
NE4Mitsua is a Negative Embedding for Mitsua Diffusion One.

NE4Mitsua は Mitsua Diffusion One用のネガティブEmbeddingです。日本語版READMEはページ下部にあります。

---# English README## NE4Mitsua:

With this Embedding I tried to achieve the following two goals.
- Increase realism and complexity of the paintings
- Slightly make it easier to generate anime-style illustrations## Usage

To use this embedding you have to download the BIN file as well as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.

Please put the embedding in the negative prompt to get the right results.## License
- Mitsua Open RAIL-M License (More restrictive variant of CreativeML Open RAIL-M)

This embedding is open access and available to all, with a Mitsua Open RAIL-M license further specifying rights and usage. The Mitsua Open RAIL-M License specifies:

1. You can't use the model to deliberately produce nor share illegal or harmful outputs or content
2. The authors claims no rights on the outputs you generate, you are free to use them and are accountable for their use which must not go against the provisions set in the license
3. You can't use the model to infringe any rights of other by feeding image sources or model weights to the model (e.g. using another person's copyrighted image for fine-tuning without permission, using another person's copyrighted image as a source for image2image without permission). 
4. You can't misrepresent that a generated image as not AI-generated.
   
 Please read the full license here## Dataset

NE4Mitsua was trained on 400 images generated by Mitsua Diffusion One. This dataset is also available under the Mitsua Open RAIL-M License.

The prompts for the images is as follows:

A　100 images


B　100 images

C　100 images

D　100 images