v8

Mise à jour de la texture : renforcement de l'apprentissage des tags suivants :

Texture Update: Les tags suivants ont été renforcés lors de l'entraînement :

realistic, photorealistic, flat color,

shiny skin, matte skin, shiny hair,

Veuillez noter qu’il existe de nombreux tags dans le dataset Danbooru pour décrire un style « photo » ou « proche de la photo ». Dans cet ensemble, j’ai uniformisé l’étiquette de toutes ces images en « photorealistic ». Cependant, la plupart des modèles SDXL entraînés sur Danbooru ne rendent pas bien les images réalistes, donc « photorealistic » est seulement recommandé à faible poids pour modifier la texture. Le tag « realistic » fonctionne normalement à poids élevé.

Please note that Danbooru dataset contains multiple tags to describe "photo" or "photo-like styles". I’ve tagged all such images as “photorealistic” in dataset.

However, most SDXL models trained on the Danbooru dataset do not render realistic images well. “photorealistic” is only recommended at low weight, where it can help adjust texture rather than create realism images. The “realistic” tag can work properly at higher weight.

Démarrage rapide | Quick Start

Qu'est-ce que c’est ? | What is this?

• Pony : People's Works (ppw) est une série de modèles expérimentaux finement ajustés, dont environ 85 % du dataset provient d'images générées par IA publiées par des utilisateurs sur CivitAI. Le ppw antérieur est basé à l'origine sur des images générées par Pony v6, de sorte que ce modèle conserve les caractéristiques du Pony Diffusion.

• Cette série utilise les tags standards Danbooru, principalement optimisés pour générer des portraits stylisés en plans moyens et rapprochés. Leur fonction principale est de permettre au modèle de base d’obtenir une qualité d’image relativement stable sans utiliser les mots-clés d'artiste ou avec peu de prompts de qualité, économisant ainsi de l’espace de token.
  Ce ne sont pas des modèles de style LoRA, des variations stylistiques subtiles peuvent apparaître selon les prompts et conditions de génération.

• Pony : People's Works (ppw) is a experimental fine-tuned model series, approximately 85% of the dataset comes from AI-generated images published by users on CivitAI. Since the earlier ppw dataset was built on images generated by Pony V6, the outputs of this series also carry some characteristics of Pony Diffusion.

• This series uses standard Danbooru tags and is mainly optimized for generating stylized portraits at medium and close range. The primary effect of this model series is to allow the basemodel to achieve relatively stable image quality, without artist keywords or long quality tags, freeing up token space for prompts.
  These models are not style LoRAs. There may be subtle stylistic variations depending on different prompts and generating conditions.

Informations sur la version | Version Info.

• La page propose la version LoCon haute dimension de ppw, qui est aussi la page principale de ce projet.

• Les versions LoCon de ppw peuvent être combinées de manière flexible avec différents LoRAs fonctionnels et checkpoints, offrant un meilleur contrôle de la force d'effet. Les versions haute dimension disposent d’une meilleure généralisation et d’un rendu plus détaillé, mais nécessitent plus d’espace de stockage et de ressources de calcul.

• Principalement destinées aux services de génération en ligne et aux utilisateurs locaux équipés de machines performantes.

• This page features the high dim LoCon version models of ppw, which also serves as the main page of this project.

• The LoCon versions of ppw can be flexibly combined with various functional LoRAs and checkpoints, offering greater controllability over effect weight. High dimension versions provide stronger generalization and more detailed rendering, but it requires more storage space and computational resources.

• They are mainly intended for online generation services and local use by users with high-performance PCs.

Version LoCon allégée | Lightweight LoCon ver.

Version de base du modèle | Checkpoint versions (Illustrious)

Version de base du modèle | Checkpoint versions (NoobAI)

Plus | more

Usage

positif :

masterpiece, best quality, very aesthetic

négatif :

low quality, displeasing

Journal des mises à jour | Change log

v7

La version v7 a subi des ajustements significatifs dans la structure du dataset et utilise des paramètres et stratégies d'entraînement différents, donc elle pourrait être moins stable que les versions précédentes.

The v7 version has undergone significant structural adjustments to the dataset, and utilizes different training parameters and strategies. As a result, v7 may be less stable than the previous versions.

Le modèle v-pred fonctionne différemment sur le générateur en ligne CivitAI comparé à la génération en ligne sur TensorArt, avec des résultats impossibles à reproduire avec les mêmes paramètres. Je ne sais pas pourquoi...

The v-pred model's performance on the CivitAI online generator is completely different from online generation on TensorArt. The results are entirely unreproducible with a same parameters. I have no idea why...

Version TensorArt Version CivitAI avec même paramètre sur CivitAI à poids plus élevé

Description de la version v7 :

Il s'agit d'un LoCon de qualité d’image développé à partir du dataset du travail précédent. Environ 90%-95% des images proviennent de CivitAI.

Il permet au modèle d’obtenir une qualité d’image stable sans utiliser les mots-clés d'artiste ni de longs prompts de qualité, économisant ainsi de l’espace token. Il corrige aussi certains défauts inhérents au modèle (sauf les mains).

En raison de la sélection du dataset, les images générées ont une texture liée à Pony. Cependant, n’étant pas dirigé vers un artiste, un style ou une technique spécifique, des variations stylistiques subtiles peuvent apparaître selon les prompts et conditions.

This is a generation quality LoCon developed based on the dataset from the previous work. About 90%-95% of the image data comes from CivitAI.

It allows models to achieve relatively stable image quality without artist tags or using long quality prompts, freeing up more token space. Additionally, it can fix some inherent generation flaws of the model. (except for hands)

Due to the dataset selection, the generated images exhibit a Pony-like style. However, since it does not reference any specific artist, style, or painting technique, there may be subtle stylistic variations depending on different prompts and checkpoint conditions.

Source du dataset et licence | Dataset Source & License

• Toutes les images du dataset ont été sélectionnées, catégorisées et annotées manuellement par l'auteur; plusieurs centaines ont été corrigées et éditées manuellement.

• Ce modèle est un modèle open-source et gratuit que les utilisateurs peuvent déployer sur leurs appareils personnels. L’auteur ne reçoit aucune compensation par la vente du modèle. L’auteur n’impose aucune restriction quant à l’usage de ce modèle pour des services commerciaux de génération ou pour générer des images à but commercial, mais veuillez respecter les limites de licence des checkpoints et LoRAs utilisés en complément.

• Environ 90%-95% des données sont générées par IA, mais environ 250+ images proviennent de médias publics, médias d’information et publications, pour enrichir les concepts. Les futures versions remplaceront progressivement ces matériaux. Les utilisateurs à visée commerciale doivent prendre en compte les risques associés.

  Le dataset ne comprend pas de données d'artistes individuels ni d’attributions explicites (même si des erreurs d’annotation IA ne sont pas exclues).

• De plus, ce modèle n’est pas autorisé pour un usage commercial fermé, la revente du modèle, ni la fusion dans des modèles commerciaux fermés. Aucun contrôle n’est appliqué sur l’usage pour des modèles fusionnés open-source en services de génération, mais il est conseillé de mentionner les sources de fusion.

• Toutes les images du dataset ont été sélectionnées, catégorisées et annotées manuellement par l'auteur. De plus, plusieurs centaines d'images ont été éditées et corrigées manuellement.

• Ce modèle est un modèle open-source et gratuit, permettant aux utilisateurs de le déployer sur leurs dispositifs personnels. L'auteur ne reçoit aucune rémunération provenant de la vente du modèle. L'auteur n'impose pas de restrictions à l'utilisation de ce modèle pour des services commerciaux de génération d'images ou pour la génération d'images à des fins commerciales. Cependant, merci de respecter les restrictions des licences des Checkpoints et autres LoRAs utilisés conjointement.

• Environ 90%-95% du dataset est constitué d'images générées par IA. Toutefois, environ 250+ images ont été collectées provenant de médias publics, d'organes de presse et de publications pour compléter les concepts. Les versions futures remplaceront ces matériaux progressivement. Les utilisateurs ayant des intentions commerciales doivent être conscients des risques potentiels.

  Ce dataset ne contient pas de données d'artistes individuels ni d'attributions explicites d'artistes (même si une erreur de marquage par IA ne peut être totalement exclue).

• De plus, ce modèle n'est pas autorisé pour une utilisation commerciale fermée, la revente du modèle ni la fusion dans des modèles commerciaux fermés. Aucune restriction n'est appliquée pour les modèles fusionnés open-source utilisés pour des services de génération, mais il est conseillé de créditer la source des modèles fusionnés.