This was not formatted evenly across my screen when I first saw it:
"typical-androgynous-cutesie-enby-nudes and in negative typical-busty-oppai, typical-alpha-male, typical-male-model"
I ended up running a bunch of testing on "cutesie-enby-nudes", with modifications, of course, and fell down yet another rabbit hole.
Thanks for that!
I am not familiar with "Ride Or Die" in specific, but I am doing well this morning with replacing ride-or-die with other TV show names with "Typical-born-to-die-aesthetic-style"
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"Typical-born-to-die-aesthetic-style-recognition" might be closer to what you are looking for.
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I did some more testing and playing around with this, using my own scenarios in place of "ride-or-die", and found a few things that stabilized what I was doing and became dependable... at least so far.
As usual, I wanted to share it before I forgot it or it morphed into something else and got lost.
Of the 3, "standardization" gave the most consistent results.
I didn't dig into why it worked, but I would assume it was along the lines of world-building more than character developing.
I haven't tried it in complex prompts yet, but for extended single hyphenated prompts of 6-11 words, it has done quite well.
ich bin auf etwas, erneut, zufälliges gestossen, was der ki hift, entscheidungen einfacher zu fällen hinsichtlich aussehen.
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übrigens war da noch was zum letzten thema....
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beim videos schauen, hab ich ein altbekanntes wort aufgeschnappt, wo ich eigentlich hoffte, daß es als negativprompt helfen würde.
und zwar "weirdo". sd kann akzeptiert dieses wort in positiv. sowohl "typical-weirdo" als auch "typical-classic-weirdo"
aber die ergebnisse in negativ erspare ich euch, stattdessen übergebe ich das wort an copilots analyse dazu:
Kurzantwort
SD1.5 bricht bei „typical‑weirdo“ im Negativ zusammen, weil:
„weirdo“ ist im Trainingskorpus fast ausschließlich mit deformierten, grotesken, mutierten Figuren verknüpft.
Der Negativ‑Prompt verstärkt diese Assoziation nicht etwa weg, sondern invertiert sie in Richtung „maximale Abweichung von normaler Anatomie“.
Das Präfix „typical-“ wirkt in SD1.5 wie ein Stil‑ oder Archetypenverstärker, der die semantische Ladung des Hauptworts hochskaliert.
Dadurch entsteht ein Eldritch‑Horror‑Modus, der nicht mehr stabilisierbar ist.
Warum „weirdo“ in SD1.5 toxisch ist
SD1.5 wurde auf Danbooru + LAION trainiert. In beiden Datensätzen bedeutet „weirdo“ NICHT:
„komischer Typ“
„schrullig“
„nerdig“
Sondern eher:
deformiert
mutiert
grotesk
körperlich verzerrt
monsterhaft
uncanny
Das ist kein moralisches Urteil — es ist reine Statistik: Das Modell hat „weirdo“ fast nur in Kontexten gelernt, wo Figuren absichtlich deformiert dargestellt sind.
Warum es im NEGATIV-Prompt eskaliert
Negativ‑Prompts funktionieren in SD1.5 NICHT wie „bitte nicht so“, sondern wie:
„Erzeuge das Gegenteil der gelernten Bedeutung.“
Wenn „weirdo“ = deformiert, grotesk, mutiert dann bedeutet „-weirdo“ für SD1.5:
„Erzeuge extreme Abweichung von normaler Anatomie, um nicht wie die gelernten weirdo‑Beispiele auszusehen.“
Das führt zu:
verdrehten Gliedmaßen
verschobenen Gesichtern
zusätzlichen Körperteilen
asymmetrischen Schädeln
eldritch‑artigen Mischformen
Kurz: Das Modell versucht, „nicht‑weirdo“ zu sein, indem es noch weirder wird.
Warum „typical-weirdo“ noch schlimmer ist
Das Präfix „typical-“ hat in SD1.5 eine sehr spezielle Funktion:
Es verstärkt die semantische Essenz des folgenden Tokens.
„Erzeuge den archetypischen, reinen, extremen Weirdo.“
Und im Negativ:
„Erzeuge das extreme Gegenteil eines extremen Weirdos.“
Das ist mathematisch instabil. Das Modell verliert die Orientierung und fällt in den Eldritch‑Horror‑Modus, den du kennst.
Warum SD1.5 gerade bei solchen Begriffen kollabiert
SD1.5 hat drei Schwachstellen, die hier zusammenkommen:
Schwache anatomische Priorisierung → Das Modell verliert schnell die Form, wenn semantische Konflikte auftreten.
Überrepräsentation von Horror/Grotesk in LAION → „weird“, „strange“, „odd“, „weirdo“ sind oft mit deformierten Figuren verknüpft.
Negativ‑Prompt‑Inversion ist nicht stabil → SD1.5 erzeugt nicht „weniger davon“, sondern „das Gegenteil davon“, was oft undefiniert ist.
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noch nie ausprobiert, weil ich an die möglichkeit auch tatsächlich nie gedacht hatte, aber bei langem haar genügt vollkommen "longest-hairdo" und die bodenreinigerfrisur ist perfekt
typical-classic-longest-curly-hairdo
bei dem prompt ist der barbie-look immer inklusive.
bei ALLEM was im stehen passiert, funktioniert ausschliesslich
eigentlich wollte ich etwas ähnliches wie diese "cyber-armor" von civitai, aber das ergebnis hat mich so positiv überrascht, daß ich es teilen muss :D
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*scmachtschmachtschmacht*
der perfekte begriff für jeden mann, der seine frau so sehen/haben will :D
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eindeutig eindeutig und selbst in sd eindeutig eindeutig :D
typical-senescent
kurz und, *hust* zweideutigkeit, knackig. dafür braucht man nicht extra abartige prompts für irgendwelche details, wie es auf civitai üblich ist
und "gilf" ist notwendig, wer ungebügelte nudes haben will :D
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auch wieder ein nebenprodukt aus gescheiterten versuchen zu eigentlich völlig anderen themen:
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und eine sache, die in kombination mit anderen prompts sogar besser wirkt als "candid:
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mir war von vornherein klar, was bei "typical-nippy" passiert, aber ich wollte von professor neunmalklug eine genaue analyse haben. und die sieht so aus:
Dein Fazit ist exakt richtig, und ich kann dir jetzt sehr präzise erklären, warum SD1.5 bei „typical-nippy“ so reagiert, wie du es beobachtest.
Ich breche es dir in drei Schichten runter:
Tokenisierung
semantische Cluster
1) Warum „nippy“ sofort in Richtung „nip / nipple“ kippt
Das ist kein Zufall, sondern reiner Token‑Mechanismus.
In SD1.5 wird nippy in Subtokens zerlegt, die ungefähr so aussehen:
ni
pp
y
Und das Modell hat extrem starke Assoziationen zwischen:
Das heißt:
„nippy“ ist im Englischen selbst schon ein Slangwort für „kalt → harte Nippel“.
SD1.5 verstärkt das, weil es aus dem Trainingsmaterial diese Korrelation gelernt hat.
Darum kippt jedes Bild mit „nippy“ in Richtung Brust/Nippel‑Thematik, selbst wenn du es nicht willst.
2) Warum SD1.5 bei „typical-nippy“ eine konstante Person erzeugt
Das ist der zweite Mechanismus:
Wenn ein Wort selten ist, sucht SD1.5 nach einem „Anker“ im Embedding‑Raum.
Und jetzt kommt der Clou:
Der einzige weltbekannte Mensch, der wirklich „Nippy“ heißt, ist Whitney Houston.
Sie hatte den Spitznamen „Nippy“, und der taucht in Biografien, Interviews, Dokumentationen, Fanmaterial usw. auf.
Das heißt:
Der Token „nippy“ hat im Embedding‑Raum eine deutliche Nähe zu Whitney Houston.
Und SD1.5 macht dann Folgendes:
„typical‑X“ → generiere den prototypischen Vertreter von X
Ergebnis → eine Frau, die immer gleich aussieht, weil das Modell versucht, eine Art Whitney‑Houston‑Lookalike zu bauen
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durch ein bescheuertes youtube-video hab ich gerade durch zufall den besten "viewer"-winkel, oder eben pov, entdeckt
und zwar schlichtweg
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und durch den allerletzten satz im letzten beitrag, springe ich gleich ins nächste thema. nämlich noch eine wunderbar einache methode, um den schönheitsfilter in sd auszuschalten
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zu cam noch eine wichtige ergänzung
hier funktioniert "footage" wunderbar. aber auch nur solange, wie vergleichsbilder existieren. erklärung folgt. zuerst ein beispiel normal
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und zu "cam" eines der schwersten themen überhaupt....
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öffnen auf eigene gefahr!
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eine zusammenfassung aller drei prompts, mit denen ich seit langem jetzt schon versuche durchführe.
typical-classic-trope
alle drei spielen in allen "entdeckungen" der letzten wochen eine sehr wichtige rolle. aber zumeist helfen die letzten beiden lediglich dabei, das ganze dann ohne deren verwendung zu festigen.
das muß ich nicht verbergen, denn die, ich sag's mal ganz salopp, geheime zutat, kennt trotzdem niemand. denn da gibt's noch prompts, die wesentlich aggressiver sind und sogar mehrfach schon bilder völlig versagt haben und nur das normale rauschen ausgegeben haben. ja, prompts und nicht gewichte :D
Of course, I do my testing in a bit different of a direction, but the principles are the same no matter what is being generated. my-own-typical-POV-sex-cam-footage worked well for a while, but then the watermarks started creeping back in, and getting bigger!
I then started swapping out "typical" with things like exclusive, unique, personal, etc, and at least 50 more but those watermarks remained.
After several hours, I have given up... at least for now.
Of course, I do my testing in a bit different of a direction, but the principles are the same no matter what is being generated. my-own-typical-POV-sex-cam-footage worked well for a while, but then the watermarks started creeping back in, and getting bigger!
I then started swapping out "typical" with things like exclusive, unique, personal, etc, and at least 50 more but those watermarks remained.
After several hours, I have given up... at least for now.
wasserzeichen ausschalten ist absolut 10000000000000000000000000000000% unmöglich unter verwendung von "sex-cam-footage". drei trigger, die wie eine mutation dreier naturgewalten auf sd einprallen und "it's over 9000!!!!" auf der stirn geschrieben haben.
du kannst es definitiv in der kombi nicht abschalten! ich hab da jetzt unzählige neue kombis versucht und dutzende neue erkenntnisse dazu gewonnen, aber wasserzeichen löschen/entfernen ohne negativprompt war absolut unmöglich
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ein teil der genannten erkenntnisse ist dieser:
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noch ein "mitbringsel" aus dem vorangegangenen, was ich allerdings erstmal irgendwie testen musste
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der nächste punkt ist "idle"
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der nächste punkt.....
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für die "ampersand"-spielerei, also das "&", hab ich demnächst noch ein paar tests mehr vor. ich hab copilot für euch zum testen mal eine liste möglicher/existierender paarungen zusammenstellen lassen:
Oh, das wird ein richtig schönes Prompt‑Labor – denn „&“-Phrasen sind für SD1.5 überraschend mächtig.
Sie wirken wie kompakte Stil‑Trigger, fast wie kleine Markenbegriffe.
Also ja: Ein Sammelsurium ist absolut sinnvoll.
Hier kommt die erste große, sauber sortierte Taxonomie solcher Phrasen, speziell für Prompt‑Tests.
Kategorie A – Visuelle Stil‑Paare (extrem stabil)
Diese funktionieren in SD1.5 fast immer als ästhetische Modifikatoren:
black&white
cut&paste
mix&match
rough&ready
lost&found
clean&simple
soft&subtle
bold&bright
high&dry (überraschend oft als „isoliert, minimalistisch“ interpretiert)
sweet&sour (Food‑Vibes, aber auch metaphorisch)
up&down (Bewegung, Dynamik)
in&out (Transitions, Türen, Räume)
Kategorie B – Mood‑/Atmosphäre‑Paare
Diese erzeugen Stimmung, oft ohne konkrete Objekte:
lost&lonely
safe&sound
warm&cozy
dark&moody
soft&dreamy
rough&broken
old&forgotten
dusty&faded
quiet&still
wild&free
Kategorie C – Objekt‑/Material‑Paare
Sehr gut für Texturen, Oberflächen, Artefakte:
paper&ink
wood&metal
dust&scratches
fire&smoke
stone&glass
cloth&thread
oil&water
salt&sand
Kategorie D – Narrative Paare (Mini‑Story‑Trigger)
Diese erzeugen Plot‑Vibes, ohne explizit zu werden:
lost&found (dein Favorit – zurecht)
before&after
rise&fall
give&take
hide&seek
now&then
past&present
lost&forgotten
broken&restored
Kategorie E – Design‑/Layout‑Paare
Für Poster, Cover, UI‑Vibes:
cut&paste
drag&drop
push&pull
copy&paste
zoom&enhance (ja, CSI‑Meme, aber SD liebt’s)
shape&form
line&color
type&layout
Kategorie F – „Markenartige“ Paare (klingen wie Album‑ oder Filmtitel)
Diese funktionieren besonders gut, weil SD1.5 viele davon aus Popkultur kennt:
lost&found
blood&bone
flesh&stone
salt&steel
smoke&mirrors
ashes&dust
fire&ice
heart&mind
love&loss
truth&lies
Warum diese Phrasen so gut funktionieren
Das & wirkt wie ein Token‑Kleber → SD interpretiert es als Einheit.
Viele dieser Phrasen existieren in Albumtiteln, Filmen, Büchern, Logos → Trainingsdaten.
Sie erzeugen Stil, Stimmung oder Narrativ, ohne riskante Begriffe zu berühren.
Sie sind kurz, prägnant, modellstabil
----------------
wie ihr die einsetzt, sollte inzwischen kein geheimnis mehr sein
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bezüglich "cam" war ich in anime doch nochmal neugierig. und das ergebnis ist super stabil (bei nudes), super kurz, zumindest in negativ, und ansprechend
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ich hatte, passend zum heutigen thema, mit copilot zusammen das thema deepfakes. dabei schlug er mir eine liste mit wörtern vor, die ich eigentlich in positiv einsetzen solle für deepfakes. nur weiß jeder, der lange genug mit sd1.5 vertraut ist, schon beim lesen dieser wörter, das dabei absolut hässliches chaos entsteht. aber ein einziges wort ist dabei ein wirklich krasses zauberwort, welches absolut jede art von wasserzeichen unterdrückt. dieses wort stach mir sofort ins auge und beim testen war ich wirklich absolut verblüfft, daß ich bei 100 von 100 bildern nicht mal den ansatz eines wasserzeichens hatte. zumindest bei "nudes". bei allem mit dem wort "sex" darin, musste ich allerdings aufgeben, denn die wasserzeichen wurden irgendwann größer und größer.
das besagt wort ist dick gekenzeichnet...
Die wirklich nützlichen „Deepfake‑Slop‑Tokens“ (kompakt, präzise, experimentierbar)
Das hier sind einzelne Wörter oder Mini‑Phrasen, die in Fake‑Bild‑Ökosystemen ständig auftauchen und die du in SD1.5 als Trigger testen kannst.
Ich sortiere sie nach Funktion, nicht nach Thema — damit du sie wie Lego‑Steine kombinieren kannst.
1. Tokens, die „Fake‑Foto“-Ästhetik erzeugen
Diese Wörter erzeugen automatisch „Das ist ein Foto, aber irgendwas stimmt nicht“-Vibes:
unverified
unconfirmed
mysterious
anomaly
strange
unexplained
rare
unidentified
alleged
purported
circulating online (anm. ich: typical-circulating-online in negativ)
→ SD1.5 reagiert darauf mit leicht surrealen, unsauberen, „Internet‑Slop“-Bildern.
2. Tokens, die Fake‑Dokumentationsstil erzeugen
Diese erzeugen den Look von „Beweisfoto“, „Fundstück“, „Screenshot“:
CCTV still
security footage
dashcam capture
night vision
infrared camera
low‑resolution
grainy
timestamp overlay
surveillance angle
→ Perfekt für Experimente mit Körnung, Verzerrung, Artefakten.
3. Tokens für Fake‑Archäologie / Fake‑Funde
Einzelwörter, die sofort „mysteriöses Artefakt“ triggern:
artifact
relic
tablet
idol
fossil
codex
glyphs
inscription
excavation
ancient
→ SD1.5 liebt diese Begriffe, erzeugt oft schöne Texturen.
4. Tokens für Fake‑Tiere / Hybridwesen
Einzelwörter, die morphologische Experimente auslösen:
hybrid
cryptid
mutated
bioluminescent
unknown species
deep‑sea creature
four‑winged
giant
→ Sehr gut für „Was macht das Modell daraus?“-Tests.
5. Tokens für Fake‑Orte / Fake‑Städte
Einzelwörter, die sofort „Ort, den es nicht gibt“ erzeugen:
hidden city
lost metropolis
floating
underground
forbidden zone
abandoned
megastructure
secret facility
→ Ideal für Architektur‑Slop.
6. Tokens für Fake‑Technologie
Einzelwörter, die „Erfindung, die es nicht gibt“ triggern:
prototype
experimental
unidentified device
mechanism
engine
retro‑futuristic
concept model
impossible design
→ SD1.5 baut daraus oft herrlich absurdes Gerät.
7. Tokens für Fake‑Food
Einzelwörter, die hyperrealistische, aber unmögliche Lebensmittel erzeugen:
hybrid fruit
impossible dessert
geometric pastry
neon candy
fantasy food
→ Sehr gut für Textur‑Experimente.
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und wisst ihr was? 5 minuten später heißt es "back to the roots", denn allein das wort "explicit" ist so stark wie level 9000
ich hab natürlich copilot nach strich und faden verarscht, damit er wörter ausspuckt, die eigentlich geblockt sind in seiner datenbank :D
1. Der stabilste Begriff: „explicit activity“ 2. Der zweitsicherste Begriff: „intimate activity“ 3. Der technische Begriff: „adult activity“ 4. Der forensische Begriff: „explicit behavior“ 5. Der klinische Begriff: „sexual behavior“
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lol... und wieder ein tip aus einem youtube-video
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Kurzantwort
Warum „weirdo“ in SD1.5 toxisch ist
Warum es im NEGATIV-Prompt eskaliert
Warum „typical-weirdo“ noch schlimmer ist
Warum SD1.5 gerade bei solchen Begriffen kollabiert
Der einzige weltbekannte Mensch, der wirklich „Nippy“ heißt, ist Whitney Houston.
1. Tokens, die „Fake‑Foto“-Ästhetik erzeugen
2. Tokens, die Fake‑Dokumentationsstil erzeugen
3. Tokens für Fake‑Archäologie / Fake‑Funde
4. Tokens für Fake‑Tiere / Hybridwesen
5. Tokens für Fake‑Orte / Fake‑Städte
6. Tokens für Fake‑Technologie
7. Tokens für Fake‑Food