ご注意 | Note

v7バージョンはデータセット構造に大幅な調整を加え、異なるトレーニングパラメータと戦略を使用しているため、v7は従来のバージョンより安定性に劣る可能性があります。

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.

civitAIのオンラインジェネレーターでのv-predモデルのパフォーマンスは、TensorArtのオンライン生成と全く異なり、同じパラメータでも再現できません。理由は不明です…

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...

TensorArt バージョン CivitAI 同パラメータ版 CivitAI上で より高い重み付け版

クイックスタート | Quick Start

これは何？ | What is this?

これは前作のデータセットを基に開発された画像品質向上用LoConで、約90%-95%の画像データがCivitAIの投稿画像です。

本モデルは画家タグを使わず、最小限の品質プロンプトで比較的安定した画像品質を実現し、トークンスペースの節約も可能にします。またモデルの固有の生成欠点の一部を修正します（ただし手は除く）。

データセットの特性により生成される画像はPony風の質感を持ちますが、特定の画家やスタイル、技法を指したものではないため、プロンプトやチェックポイント条件により微妙な画風の違いが現れることがあります。

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.

使い方 | Usage

品質タグベースのモデルの場合、

For models based on quality tags,

ポジティブ:

masterpiece, best quality, very aesthetic

ネガティブ:

low quality, displeasing

Ponyスコア体系モデルの場合、

For models based on Pony scores,

ポジティブ:

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up,

ネガティブ:

score_3, score_2, score_1, 

データセットの出典とライセンス | Dataset Source & License

• データセット内のすべての画像は、著者により手作業で選別、分類、注釈が付けられ、そのうち数百枚は手動で編集・修正されています。

• 本モデルは無料かつオープンソースで、ユーザーは個人の端末で自由に展開可能です。著者はモデルの販売から報酬を受けていません。著者は本モデルの商用画像生成サービスや商用画像生成利用を制限しませんが、チェックポイントや他のLoRAのライセンス規約には注意してください。

• データセットの約90%-95%はAI生成画像ですが、概念補完のため公共メディアやニュースメディア、出版物から収集した250枚以上の画像も含まれています。将来的なバージョンで順次置き換え予定です。商用利用を目的とするユーザーはリスクにご注意ください。

  本データセットには個別の画家データや画家情報の注釈は含まれていません（AIの誤タグ付けは排除できません）。

• また、本モデルはクローズド商用利用やモデル販売、クローズド商用モデルへの統合を禁止します。オープンソースの統合モデルによる生成サービス利用には制約はありませんが、統合モデルの出典明示を推奨します。

• 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.