Número del grupo pequeño QQ personal 929721518, si tienes alguna duda sobre tpony puedes entrar y preguntar. Recuerda mencionar que vienes de c站

El modelo ya incluye vae, no es necesario añadir un vae adicional

The model already has included vae, there is no need to add additional vae

La mejor estrategia para generar imágenes es usar reparación de alta calidad en resolución moderada, en lugar de usar salida directa en alta resolución

The best generate strategy is to use high-fix at a moderate resolution, rather than directly using high-resolution direct output

[No verificado] Tonade está creando el modelo T-ponynai3, ID c站: Tonade, | 爱发电 (afdian.net)

Aquí está el canal de patrocinios de 爱发电, si te gusta el modelo y puedes apoyar, ¡por favor hazlo! No te sientas obligado, agradezco todo tu apoyo, seguiré explorando cómo mejorar el modelo!

(33) T-ponynai3-v5 - (versión modificada del peso) | Stable Diffusion Checkpoint | 吐司 tusi.cn (tusiart.com) Enlace para generación online tusiart (versión china tensor)

(Debido a que el modelo solo puede existir simultáneamente en Tusi y Tensor, es mejor usarlo en Tusi. Si hay problemas con su uso, por favor avísame más)

La versión v5 añadió 4 estilos nuevos, que pueden usarse para afinar los detalles de la imagen mediante style_1 a style_4 (teóricamente es así, pero el efecto real es más místico)

La versión V5 ha añadido 4 nuevos estilos, que pueden usarse para afinar los detalles de la imagen mediante style_1 a style_4 (teóricamente es así, pero el efecto real es más místico o menos)

Este modelo soporta perfectamente el Lora entrenado con ponyv6 como modelo base, y los Lora de ani3 y sdxl1.0 también pueden adaptarse en cierta medida.

This model perfectly supports lora trained with ponyv6 as the base model, and the Lora of ani3 and sdxl1.0 can also be adapted to some extent.

Prueba de pintura sobre imagen basada en v4.1 (parte previamente ignorada en versiones anteriores)

Image inpaint testing based on v4.1 (this is a previously overlooked part)

Pony es divino, compatibilidad perfecta. Este modelo soporta Loras de ani y pony.

Se requieren palabras clave previas esenciales igual que en ponydiffusion

positivo:(score_9,score_8_up,score_7_up,score_6_up,score_5_up,score_4_up)

O (score_9,score_8_up,score_7_up)

Se pueden añadir negativos:

negativo: (score_4,score_3,score_2,score_1),

También se pueden añadir palabras negativas comunes del sistema nai, por ejemplo:

negativo: worst quality, bad hands, bad feet

Espero que te guste ᕕ(◠ڼ◠)ᕗ basado en nai3 y ponyv6

Instrucciones de entrenamiento: v1 usó 94 imágenes, v2 usó 119, v3 usó 348, v3.5 usó 474 imágenes generadas con nai3 para entrenar Lora fusionándolo con el modelo base para ajuste fino. Se soportan todos los tags de artistas compatibles con ponyv6, pero no se añaden tags adicionales de nai3. Usar más de dos tags de artista puede causar fallos en el fondo. Actualmente se ha encontrado que puede generar personajes de Genshin Impact, otros no se saben. No he probado mucho este modelo, me maravilla la reproducción del estilo de nai3. El modelo base es una fusión de T-anime-xl, ponyv6 y ani3, aún no lanzado.

La tarjeta gráfica usada para el entrenamiento fue mi propia 3090, dedicando 7, 12, 35 y 47 horas para v1 a v3.5 respectivamente.

Instrucciones de entrenamiento: Se fusionó Lora usando 94 imágenes para v1, 119 para v2, 348 para v3, 474 para v3.5, generadas por NAI3 para entrenar el modelo base para ajuste fino. Pony soporta todos los tags de artistas que ponyv6 ya tiene, sin tags adicionales de nai3. Usar más de dos tags de artista puede causar fallos en el fondo. Se ha encontrado que puede generar personajes de Genshin Impact. No conozco los otros. No he probado mucho este modelo. Me maravilla su reproducción del estilo de NAI3. El modelo base es una fusión de T-anime-xl, ponyv6 y ani3. No ha sido lanzado.

La tarjeta gráfica usada fue mi propia 3090, usada para 7, 12, 35 y 47 horas desde v1 hasta v3.5, respectivamente.

v1

Un intento interesante

An interesting attempt

v2

Se aumentó ligeramente el conjunto de entrenamiento sobre la base de v1 y se realizó aproximadamente 30 horas de prueba y error de parámetros, pero el estilo entrenado aún presenta sobreajuste, como ombligos dobles y cabello desordenado

On the basis of v1, the training set was slightly increased and went through about 30 hours of trial and error, but the trained art style still had some overfitting, such as double navel eyes and messy hair

v3

Las extremidades de v3 son mejores que en v2. En cuanto a footfocus, v3 puede generar pies con mayor impacto visual y perspectivas más difíciles. La sensación AI del cabello de v3 es más débil que en v2, porque v2 tiene muy poco set de entrenamiento, por lo que el cabello puede presentar sobreajuste y desaparecen ocasionales ojos de ombligo doble. En general, el tamaño triplicado del set de entrenamiento de v2 y un valor dim mayor hacen que el estilo de arte sea más natural y el rendimiento bajo prompts largos es mucho mejor que v2.

The limbs of v3 are better than those of v2. In terms of understanding footfocus, v3 can generate feet with greater visual impact and higher difficulty perspective. The AI feeling of v3's hair is also weaker than that of v2, because v2 has too little training set, so the hair part may be slightly overfitting, and the occasional double navel eyes that appear in v2 are also gone. Overall, three times the size of the v2 training set and a larger dim parameter make the art style fit more natural, and the performance is much stronger than v2 under long prompts.

v3.5

En esta versión, los requisitos para las palabras de calidad no son tan estrictos, puedes generar sin usar palabras de calidad de la puntuación estética de pony. En pruebas ocasionalmente aparecen bloques de color sin sentido, solo hay que cambiar las palabras de calidad por palabras comunes como score_1, score_2 a worst quality. Añadí unas 150 imágenes al set para equilibrar y enriquecer el estilo, y reduje la pendiente inicial de la curva de aprendizaje, haciendo que el modelo no esté tan sobreajustado, pueda adaptarse a más loras y prompts imaginativos. En general, esta versión es más libre que la v3, y es mucho mejor en la representación de hombres, con colores y estilo menos brillantes y grasosos para ciertos prompts.

In this version, the requirements for quality words are not so strict, you can completely not to use the quality words of pony's aesthetic score to plot the picture, and occasionally there will be a situation where the picture generates meaningless color blocks in the test, you only need to replace the quality words of the aesthetic score with 1.5 commonly used quality words, such as score_1, score_2 replace it with worst quality. In this version, I added about 150 more training sets to balance and enrich the art style, and reduced the initial slope of the learning curve, which makes this model less overfitted and can be adapted to more lora and whimsical prompts. Overall, this version is a freer version than the v3 version, and this version is much stronger than the v3 version, and the colors and style of painting under some hints are not so bright and greasy.

v4

Esta versión usa 798 imágenes para entrenar, con 90 horas de entrenamiento en 3090. Comparado con v3.5 mejora la composición y representación de algunas partes en ciertos prompts, como el efecto fantasma de los dedos y la superposición de algunas partes del cuerpo. En prompts usé principalmente longitud media a corta porque nadie quiere escribir un prompt muy largo para obtener una buena imagen, ¿verdad? Quitando la palabra de calidad de la puntuación estética de pony, la calidad mejoró mucho respecto a v3.5, las imágenes tienden a ser más planas que tridimensionales, más al estilo anime clásico. Pruebas de ajuste fino con Ponyv6 y número de imágenes casi completas. Próximo paso: trabajar con etiquetas de entrenamiento para prompts y añadir más prompts ajustables al número limitado de materiales de Pony (por ejemplo añadiendo puntuaciones estéticas, ya que la lógica actual usa palabras de calidad comunes que ocultan las de pony), también seguir añadiendo nuevos materiales de entrenamiento adecuados, como escenas y más materiales de pies (los de v4 parecen escasos).

This version used 798 images as training materials and trained for 90 hours using a 3090 graphics card. This version has a more accurate composition and depiction of certain parts in certain prompts compared to v3.5, such as ghosting of fingers and overlapping of some body parts. In terms of prompts, my main training goal is to use medium and slightly shorter prompts, as nobody likes to write a long string of prompts to generate high-quality images, right? After removing the quality prompt of Pony's aesthetic score, the image quality has been significantly improved compared to v3.5, and the resulting quality tends to be more flat rather than three-dimensional, closer to the classic anime style. The testing of the fine-tuning effect of Ponyv6 on the number of images is nearing completion. The next step is to start with the training labels of prompts and try to add more adjustable prompts to Pony's limited number of single training materials (such as adding aesthetic scores, the current training logic still uses mainstream quality words to cover Pony's aesthetic score quality words), and continue to add suitable new training materials, such as scene training materials and more foot training materials (v4's foot training materials seem to be a bit scarce).

v4.1

Disculpen a los usuarios por sacar una nueva versión tan rápido, esto pone a prueba la memoria y velocidad de red de las computadoras. O_O

Firstly, I would like to apologize to all users for the release of a new version in such a short period of time, which greatly tests the computer's memory and network speed. O_O

Esta nueva versión es una depuración del cuerpo basada en v4, debido a que el efecto corporal de v4 era difícil de controlar y la perfección en manos no alcanzó mis expectativas en pruebas recientes. Mi amigo 木猫猫猫 y yo hicimos algunos ajustes y mejoras a v4, logrando que las extremidades de v4.1 cumplan mis expectativas. Publicaré algunos gráficos xy para mostrar claramente las mejoras respecto a v4 bajo los mismos parámetros.

This new version is based on the limb debugging version of v4. Due to the difficulty in controlling the limb effects of v4, the perfection rate of the hands did not meet my testing expectations in the past few days. So my friend 木猫猫猫 and I made some adjustments and improvements to v4, which ultimately made the limbs of v4.1 meet my expectations. I will release several xy graphs to clearly show the improvement of v4.1 compared to v4 under the same parameters.

v5

Esta versión redujo el material de entrenamiento. Debido a la derrota de v4, inicié otro proyecto para probar mi idea desde el punto de vista del bajo uso de memoria, entrenando cuatro estilos diferentes de Lora adaptados a T-ponynai3, claro que el modelo original también fue subido a Civitai. Tras probar la adaptabilidad, comencé a entrenar estos cuatro estilos como aditivos en T-ponynai3-v5. Sorprendentemente, la textura de líneas de v5 mejoró mucho, probablemente porque entrené material muy delicado. Usé prompts style_1 a style_4 para marcar estos estilos. Desafortunadamente, los cuatro estilos no se separaron claramente o su efecto fue débil, integrándose bien al estilo original. Aunque no cumple el objetivo de soportar múltiples estilos, elevó la textura del original nai3 a otro nivel, quizá en la siguiente versión se intente avanzar más. (Me gusta jugar juegos, y no poder jugar durante el entrenamiento me es muy difícil.)

The training materials for this version have been reduced. Due to the failure of v4, I launched another project to test my idea from a small perspective of memory usage, which is to train four different art styles of Lora adapted to T-ponynai3. Of course, the original model was also uploaded to Civitai. After testing the adaptability, I started training these four different art styles as additives into T-ponynai3-v5. Surprisingly, The line texture of v5 has improved to a high level, probably because I trained a very delicate material. For the marking of these four art styles, I used the prompt words from style_1 to style_4. Unfortunately, for some reason, these four art styles were not separated or the effect was weak, but rather integrated well into the original art style. Although it did not achieve the goal of supporting multiple art styles, it effectively elevated the texture of the original Nai3 art style to a higher level. Perhaps the next version can try to take it even further. (I really enjoy playing games, and it's too difficult for me to play computer games every time I train.)

Hago un resumen de algunos problemas de la versión v5.

1. Compatibilidad con lora, problemas con extremidades y ojos borrosos. La compatibilidad lora fue afectada porque usé un peso final alto en este entrenamiento, provocando a veces sobreajuste. Esta versión optimizada reduce ese peso para mejorar la tasa de colapsos en extremidades y compatibilidad con ciertas loras. Publiqué comparativas usando loras entrenadas en v4.1. El problema de ojos borrosos posiblemente sea por haber entrenado style_1, ya que el material original tiene ojos borrosos, se puede mejorar usando style_3 o 4.

2. Problema con exposición y luz volumétrica. No apareció en mis pruebas, pero puede deberse a que usé un parámetro de ruido offset que aumenta la sensibilidad del modelo a palabras clave de luz, haciendo la imagen más brillante con los mismos pesos. Recomiendo no usar paréntesis ni números para aumentar peso. Por la sensibilidad de sdxl a palabras clave, usa repetición para evitar resultados extremos. Este parámetro corrige la tendencia a tonos amarillos con pocos prompts. También publiqué comparativas al respecto.

3. Problema de reducción de complejidad del modelo. Teóricamente y en práctica, v5 es un modelo más limpio y diverso que versiones anteriores, que con ciertos prompts puede lograr un rendimiento más preciso. También publiqué comparativas para mostrar esto. El set de entrenamiento no usó materiales muy complejos por miedo al sobreajuste, lo que llevó a pérdida de detalles.

Objetivo: busco obtener un modelo con grandes diferencias respecto a versiones previas, no uno casi idéntico. El feedback de todos es una oportunidad invaluable para pruebas, no puedo asumir solo todos los costes. En la próxima versión intentaré aumentar la cantidad de materiales para distintos estilos, para lograr una buena integración y separación del estilo usando prompts específicos para cambiar estilo, quizá con nuevas técnicas de entrenamiento. ¡Gracias por su feedback!

Summarize some issues regarding the v5 version.

1, Lora compatibility and issues with limbs and blurred eyes. Lora compatibility is that I used too much final weight for this training, and in some cases, overfitting may occur. This optimized version is the one that reduces the corresponding weight, and the limb collapse rate and compatibility with some Loras should be better. I have run several comparison charts of Loras trained with v4.1 for reference. The problem of blurred eyes should be the reason why I trained style_1. The eyes in the original material used are blurry, and can be improved by using style_3 or 4.

2. Exposure issues with volume light. I did not encounter this issue during testing, and the reason for it should be that I used the noise offset training parameter to increase the sensitivity of the model to light related prompt words, resulting in brighter results when the same weight of light prompt words were used. I suggest trying not to use parentheses and numbers to increase the weight. Due to the sensitivity of sdxl to prompt words, you can try repeating the same prompt words multiple times to avoid extreme results. At the same time, using this parameter is to fix the problem of generating yellow results under a small number of prompt words. I have run several comparison graphs for reference.

3. The problem of reduced model complexity. In theory and in practice. V5 should be a cleaner and more diverse model than the previous version, and with the help of some prompts, it should be able to achieve more accurate performance. Similarly, I ran several comparison charts for comparison. This training set did not use overly complex materials because I believe that overly complex images tend to overfit the results, which inevitably leads to a certain degree of detail loss.

Purpose: I hope to obtain a model that is significantly different from the previous version, rather than releasing a model that is almost identical to the previous version. This feedback from everyone is a great opportunity for trial and error, and I really don't have any trial and error costs on my own. In the next version, I will try to increase the amount of materials for different art styles, so that the art styles of different materials can be well integrated and separated. Using specific prompts to switch art styles may require some new training techniques. Thank you for your feedback!