ご注意 | Note

v7バージョンはデータセット構造を大幅に調整し、異なるトレーニングパラメータと戦略を採用したため、v7は従来より安定性が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.

v-predモデルはCivitAIオンラインジェネレーター上での性能がTensorArtの生成結果と全く異なり、同じパラメータでは再現不可です。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版 CivitAI版（同パラメータ） CivitAI上で より高い重み付けで

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LoConで、約90%-95%の画像データがCivitAI由来です。

本モデルは画師タグを使わず、品質プロンプトを短めにしても安定した画像品質を実現し、さらにトークン空間を節約します。また、モデルの固有の生成欠点の一部を修正します（手は除く）。

データセットの構成上、生成画像にはPony風の質感があり、特定の画師やスタイル、描画技法に依存しないため、プロンプトやモデル条件で微妙な画風の違いが生じる可能性があります。

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.

使用方法 | Usage

品質タグに基づくモデルの場合、

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スコア体系に基づくモデルの場合、

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

• データセット内の各画像は作者自らが手動で選別、分類、注釈付けを行い、数百枚は手動編集・修正されています。

• 本モデルは無料でオープンソースのため、ユーザーは自身の端末で自由に利用できます。作者はモデルの販売による報酬を得ていません。また本シリーズのモデルは商用生成サービスおよび商用画像生成での利用を制限していませんが、共に使用するCheckpointや他のLoRAのライセンスは遵守してください。

• データセットの約90%-95%はAI生成画像ですが、約250枚超は公共メディア、ニュース、出版物から収集した概念補完用の画像が含まれます。今後のバージョンで順次置き換える予定です。商用利用を検討する方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師データは含まれず、画師情報の注釈もありません（AIの誤ラベルが全くないとは言い切れません）。

• さらに、本モデルは非公開商用利用、モデルの再販売、非公開商用モデルへの統合を禁じます。オープンソースの統合モデルでの生成サービス利用には制限ありませんが、統合元の明記を推奨します。

• 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.