v8

Aggiornamento della texture: Rafforzati i seguenti tag nell'addestramento:

Texture Update: The following tags have been reinforced in training:

realistic, photorealistic, flat color,

shiny skin, matte skin, shiny hair,

Si noti che nel dataset Danbooru ci sono diversi tag per descrivere "foto" e "stili simili a fotografie". Ho etichettato tutte queste immagini come “photorealistic”. Tuttavia, i modelli SDXL addestrati su Danbooru spesso non riproducono bene immagini realistiche, quindi “photorealistic” è consigliato solo a basso peso per modificare la texture senza creare immagini realistiche. Il tag “realistic” funziona correttamente a peso più alto.

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.

Guida rapida | Quick Start

Che cos'è? | What is this?

• Pony: People's Works (ppw) è una serie sperimentale di modelli fine-tuned, circa l’85% del dataset proviene da immagini generate da AI pubblicate dagli utenti su CivitAI. Il ppw precedente si basava sulle immagini generate da pony v6, quindi le immagini di questa serie conservano caratteristiche di Pony Diffusion.

• Questa serie usa tag standard Danbooru ed è ottimizzata per generare ritratti stilizzati a media e corta distanza. La funzione principale è consentire al modello base di ottenere una qualità dell’immagine relativamente stabile senza usare tag per artisti o lunghi tag di qualità, risparmiando spazio token nei prompt.
  Questi modelli non sono LoRA di stile; potrebbero esserci lievi variazioni stilistiche con prompt e condizioni di generazione diverse.

• 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.

Informazioni versione | Version Info.

• Su questa pagina è disponibile la versione high dim LoCon di ppw, che funge anche da pagina principale del progetto.

• Le versioni LoCon di ppw si possono combinare con varie LoRA funzionali e checkpoint, con maggiore controllo sull’intensità. Le versioni ad alta dimensione offrono migliore generalizzazione e dettagli ma richiedono più spazio e risorse di calcolo.

• Sono pensate principalmente per servizi di generazione online e uso locale da utenti con PC potenti.

• 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.

Versione LoCon leggera | Lightweight LoCon ver.

Versioni modello base | Checkpoint versions (Illustrious)

Versioni modello base | Checkpoint versions (NoobAI)

Altro | more

Uso | Usage

positive:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negative:

low quality, displeasing

Registro modifiche | Change log

v7

La versione v7 ha apportato modifiche significative alla struttura del dataset e usa parametri e strategie di addestramento differenti. Perciò potrebbe essere meno stabile delle versioni precedenti.

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.

Il modello v-pred ha un comportamento molto diverso sull’online generator di civitAI rispetto alla generazione online su TensorArt, lo stesso parametro non produce risultati ripetibili. Non so perché...

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...

Versione TensorArt Versione CivitAI con stesso parametro su CivitAI con peso più alto

Descrizione versione v7:

Si tratta di un LoCon per qualità d’immagine sviluppato basandosi sul dataset del precedente lavoro. Circa il 90%-95% delle immagini proviene da CivitAI.

Permette al modello di ottenere immagini di qualità relativamente stabile senza usare tag per artisti o lunghi prompt di qualità, risparmiando spazio token, e ripara alcuni difetti di generazione del modello (tranne le mani).

Dato il dataset scelto, le immagini prodotte presentano l’estetica Pony, ma essendo indipendente da specifici artisti, stili o tecniche pittoriche, ci possono essere leggere variazioni stilistiche con prompt e condizioni diversi.

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.

Fonte dataset e licenza | Dataset Source & License

• Ogni immagine del dataset è stata selezionata, classificata e annotata manualmente dall’autore. Centinaia di immagini sono state anche modificate e corrette manualmente.

• Questo modello è un modello gratuito e open-source, permettendo agli utenti di usarlo su dispositivi personali. L’autore non riceve alcun compenso per la vendita del modello. L’autore non impone restrizioni sull’uso del modello per servizi di generazione commerciale o generazione di immagini a fini commerciali, ma si raccomanda di rispettare le licenze dei Checkpoint e altre LoRA usate.

• Circa il 90%-95% dei dati è generato da AI, ma circa 250+ immagini provengono da media pubblici, notiziari e pubblicazioni a supporto concettuale. Versioni future sostituiranno gradualmente questi materiali. Utenti con intenti commerciali devono prestare attenzione ai rischi correlati.

  Il dataset non contiene dati di singoli artisti né attribuzioni specifiche (non si esclude un errato tagging AI).

• Inoltre, questo modello non è permesso per uso commerciale closed-source, vendita del modello o fusione in modelli commerciali closed-source. Per i modelli open-source fusi per servizi di generazione non ci sono restrizioni, ma è consigliata l’attribuzione delle fonti dei modelli fusi.

• Every image in the dataset has been manually selected, categorized, and annotated by the author. Additionally, hundreds of the images have been manually edited and corrected.

• This model is free and open-source model, allowing users to deploy it on their personal devices. The author does not receive any compensation from selling the model. The author does not impose restrictions on using this model for commercial image generation services or generating images for commercial purposes. However, please be mindful of the license restrictions of the Checkpoint and other LoRAs used alongside this model.

• Approximately 90%-95% of the dataset consists of AI-generated images. However, around 250+ images have been collected from public media, news outlets, and publications to supplement concepts. Future versions will gradually replace these materials. Users with commercial intentions should be aware of the potential risks.

  This dataset does not include training data from any individual artist, nor does it contain explicit artist attributions (though AI mistagging cannot be entirely ruled out).

• Additionally, this model is not permitted for use in closed-source commercial applications, model resales, or merged into closed-source commercial models. There are no restrictions on open-source merged models being used for image generation services, but it is recommended to credit the sources of any merged models.