v8

Texture Update: Verstärkung des Lernens folgender Tags:

realistisch, fotorealistisch, flache Farbe,

glänzende Haut, matte Haut, glänzendes Haar,

Bitte beachten Sie, dass im Danbooru-Datensatz viele Tags verwendet werden, um "Foto" oder "fotoähnliche Stile" zu beschreiben. Ich habe in meinem Trainingsdatensatz alle solchen Bilder einheitlich mit "fotorealistisch" gekennzeichnet. Allerdings können SDXL-Modelle, die mit dem Danbooru-Datensatz trainiert wurden, normalerweise keine realistischen Bilder gut erzeugen, daher wird empfohlen, den Tag "fotorealistisch" nur mit geringem Gewicht zu verwenden, um die Textur zu verändern. Der Tag "realistisch" funktioniert bei höherem Gewicht korrekt.

Bitte beachten Sie, dass der Danbooru-Datensatz mehrere Tags enthält, um "Foto" oder "fotoähnliche Stile" zu beschreiben. Ich habe alle solchen Bilder im Datensatz als "fotorealistisch" markiert.

Die meisten SDXL-Modelle, die auf dem Danbooru-Datensatz trainiert wurden, geben jedoch keine realistischen Bilder gut wieder. Das Tag "fotorealistisch" wird nur bei niedrigem Gewicht empfohlen, wo es die Textur anpassen kann, aber keine realistischen Bilder erzeugt. Das Tag "realistisch" kann bei höherem Gewicht korrekt funktionieren.

Schnellstart | Quick Start

Was ist das? | What is this?

• Pony: People's Works (ppw) ist eine experimentelle feinabgestimmte Modellserie, bei der etwa 85 % des Datensatzes aus von Nutzern auf CivitAI veröffentlichten KI-generierten Bildern stammen. Der frühere ppw-Datensatz basiert ursprünglich auf Bildern, die vom Pony v6 generiert wurden, weshalb diese Modellsammlung auch Merkmale von Pony Diffusion aufweist.

• Diese Modellserie verwendet standardmäßige Danbooru-Tags und ist hauptsächlich auf die Erzeugung stilisierter Porträts im mittleren bis nahen Bereich optimiert. Sie ermöglicht es dem Basismodell, eine relativ stabile Bildqualität zu erzielen, ohne Künstler-Schlüsselwörter oder lange Qualitäts-Prompts und spart Token-Speicher bei der Texteingabe.
  Diese Modelle sind keine Style-LoRAs. Je nach verwendetem Prompt und den Erzeugungsbedingungen können subtile stilistische Unterschiede auftreten.

Versionsinformationen | Version Info.

• Diese Seite veröffentlicht die hochdimensionale LoCon-Version von ppw und dient gleichzeitig als Hauptseite für dieses Projekt.

• Die LoCon-Versionen von ppw können flexibel mit verschiedenen Funktions-LoRAs und Basismodellen kombiniert werden und bieten eine höhere Kontrollierbarkeit der Wirkung. Die hochdimensionale Version hat eine stärkere Generalisierung und feinere Details, benötigt jedoch mehr Speicherplatz und Rechenressourcen.

• Sie sind hauptsächlich für Online-Generierungsdienste und Benutzer mit leistungsstarker Hardware für die lokale Nutzung gedacht.

Leichtgewichtige LoCon-Version | Lightweight LoCon ver.

Basismodell-Version | Checkpoint Versionen (Illustrious)

Basismodell-Version | Checkpoint Versionen (NoobAI)

Mehr | more

Verwendung | Usage

positive:

Meisterwerk, beste Qualität, sehr ästhetisch

negative:

niedrige Qualität, unangenehm

Änderungsprotokoll | Change log

v7

Die Version v7 hat eine umfassende Umstrukturierung des Datensatzes erfahren und verwendet unterschiedliche Trainingsparameter und -strategien, weshalb v7 möglicherweise nicht so stabil ist wie vorherige Versionen.

Das v-pred Modell zeigt auf dem CivitAI Online-Generator ein völlig anderes Verhalten als auf dem Online-Generator von TensorArt. Mit denselben Parametern ist dies nicht reproduzierbar. Ich weiß nicht warum...

TensorArt Version CivitAI Version mit gleichen Parametern auf CivitAI mit höherem Gewicht

Beschreibung der Version v7:

Dies ist ein auf dem Datensatz des vorherigen Werks basierender Qualitäts-LoCon, ca. 90%-95% der Bilddaten stammen von auf CivitAI veröffentlichten Bildern.

Es ermöglicht dem Modell eine relativ stabile Bildqualität ohne Künstler-Tags oder lange Qualitäts-Prompts, spart mehr Token-Speicher und behebt zusätzlich einige inhärente Generierungsfehler des Modells (nicht jedoch bei Händen).

Aufgrund der Datensatzwahl haben die generierten Bilder eine Pony-ähnliche Ästhetik. Da es keinen Bezug auf bestimmte Künstler, Stile oder Maltechniken gibt, können je nach Prompt und Modellzustand subtile stilistische Unterschiede auftreten.

Datensatzquelle und Lizenz | Dataset Source & License

• Jedes Bild im Datensatz wurde manuell vom Autor ausgewählt, kategorisiert und annotiert, mehrere hundert Bilder wurden zusätzlich manuell korrigiert.

• Dieses Modell ist ein kostenloses und Open-Source-Modell und kann von Nutzern auf privaten Geräten eigenständig eingesetzt werden. Der Autor erhält keinerlei Vergütung durch Modellverkäufe. Der Autor schränkt die Nutzung dieses Modells für kommerzielle Generierungsdienste oder die Generierung kommerzieller Bilder nicht ein, jedoch sollten die Lizenzbedingungen von Checkpoints und anderen LoRAs beachtet werden.

• Rund 90%-95% der Daten stammen von KI-generierten Bildern, jedoch wurden etwa 250+ Bilder aus öffentlichen Medien, Nachrichtenportalen und Publikationen zur konzeptuellen Ergänzung aufgenommen. Künftige Versionen werden diese Materialien schrittweise ersetzen. Nutzer mit kommerziellen Absichten sollten sich der Risiken bewusst sein.

  Der Datensatz enthält keine Trainingsdaten von individuellen Künstlern und es wurden keine Künstlerinformationen annotiert (eine falsche Tagging-Erkennung durch KI kann jedoch nicht ausgeschlossen werden).

• Außerdem ist die Nutzung dieses Modells für geschlossene kommerzielle Anwendungen, Modellverkäufe und die Integration in geschlossene kommerzielle Modelle untersagt. Für Open-Source-zusammengemischte Modelle für Generierungsdienste gibt es keine Beschränkungen, es wird jedoch empfohlen, die Herkunft der zusammengeführten Modelle anzugeben.