v8

肌理更新：以下のタグの学習を強化しました：

Texture Update: 以下のタグがトレーニングで強化されました：

リアリスティック、フォトリアリスティック、フラットカラー、

艶肌、マット肌、艶髪、

danbooruデータセットには、「写真」や「写真のようなスタイル」を表現する複数のタグがあります。これらの画像はすべて「photorealistic」として統一してラベル付けしています。しかし、danbooruで学習した多くのSDXLモデルは写実的な画像をうまく描けないため、 “photorealistic”は低い重みで使用することを推奨し、画像の質感調整に主に用いるべきです。「realistic」は高い重みで正常に機能します。

Danbooruデータセットには複数の「写真」や「写真風スタイル」を示すタグがあります。これらの画像はすべて「photorealistic」としてタグ付けしました。

しかし、Danbooruで学習したSDXLモデルは写実的な画像の描写があまり得意ではありません。“photorealistic”は低い重みでのみ推奨され、質感の調整に用い、写実的な画像生成には向きません。「realistic」は高い重みで正常に機能します。

快速上手 | クイックスタート

これは何？ | What is this?

• Pony: People's Works （ppw）は実験的な微調整モデルシリーズで、約85%のデータセットはCivitAI上でユーザーが投稿したAI生成画像から収集されています。初期のppwデータセットはpony v6によって生成された画像を基に構築されているため、本シリーズモデルの画像生成にはpony diffusionの特徴も含まれます。

• このシリーズは標準的なDanbooruタグを使用し、中・近景のスタイライズドポートレート生成に特化しています。主な効果はアーティストを指定せず、品質指示語を少なくした条件でも安定した画像品質を実現し、プロンプトのトークンスペースを節約できることです。
  本モデルはスタイルモデルではなく、異なるプロンプトや生成条件により微妙な画風の違いが生じる可能性があります。

• Pony: People's Works (ppw)は実験的な微調整モデルシリーズで、データセットの約85%はCivitAIで公開されたユーザー作成のAI生成画像です。初期のppwデータセットはPony V6によって生成された画像を基盤としているため、このシリーズの出力もPony Diffusionの特徴を持っています。

• このシリーズは標準的なDanbooruタグを使用し、主に中・近景のスタイライズされたポートレート生成に最適化されています。このモデルシリーズの主な効果は、基礎モデルで安定した画像品質をアーティストキーワードや長い品質タグなしで達成し、プロンプトのトークンスペースを節約することです。
  これらのモデルはスタイルLoRAではなく、異なるプロンプトや生成条件によって微妙なスタイルの変化が生じる可能性があります。

バージョン情報 | Version Info.

• 本ページで提供しているのはppwの高次元LoConバージョンであり、本プロジェクトのメインページも兼ねています。

• LoConバージョンのppwは様々な機能LoRAやベースモデルと柔軟に組み合わせ可能で、効果の強度もより高い制御が可能です。高次元バージョンのLoConはより強い一般化能力と詳細表現力を持ちますが、より多くのストレージと計算リソースを要します。

• 主にオンライン生成サービスや高性能PCを持つユーザーのローカル生成用として設計されています。

• このページではppwの高次元LoConバージョンモデルを提供し、本プロジェクトのメインページでもあります。

• ppwのLoConバージョンは各種機能LoRAやベースモデルと柔軟に組み合わせられ、効果の強さをコントロール可能です。高次元バージョンはより強力な一般化性能と詳細描写を持ちますが、より多くのストレージと計算資源を必要とします。

• 主にオンライン生成サービスや、高性能PCユーザーによるローカル使用を想定しています。

軽量版LoCon | Lightweight LoCon ver.

ベースモデル版 | チェックポイントバージョン (Illustrious)

ベースモデル版 | チェックポイントバージョン (NoobAI)

もっと見る | more

使い方 | Usage

ポジティブプロンプト:

masterpiece, best quality, very aesthetic

ネガティブプロンプト:

low quality, displeasing

更新履歴 | Change log

v7

v7バージョンはデータセット構造に大幅な調整を加え、異なる訓練パラメータや戦略を使用しています。そのためv7は従来のバージョン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.

civitAIのオンラインジェネレーターでのv-predモデルの性能は、TensorArtのオンライン生成とは全く異なり、同じパラメータで再現できません。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 同じパラメータのCivitAIバージョン 及びCivitAIでより高い重みの画像

v7バージョン概要：

これは前作のデータセットを基に開発された画質LoConで、90%-95%の画像はCivitAI公開データです。

画師のタグを使わず、少ない品質キーワードでも安定した画質を実現し、トークンスペース節約に貢献します。また、モデル固有の生成欠陥（手は除く）も一部改善します。

データ選択の影響で生成画像はPony風の質感を持ちますが、特定の画師やスタイル、技法には依存していないため、提示語や条件によって微妙なスタイル差異が現れ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.

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作者自身が手作業で選別・分類・注釈編集を行い、数百枚は手作業で修正されています。

• 本モデルは無料かつオープンソースモデルであり、ユーザーは個人のデバイスに自由に展開可能です。作者はモデル販売による報酬は一切得ていません。本シリーズモデルの商用生成サービスや商用画像生成利用に対して使用制限はありませんが、組み合わせるCheckpointや他のLoRAのライセンス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、約250枚以上は公共メディア、ニュース、出版物から収集されたコンセプト補完用の画像です。将来的にはこれらの素材は徐々に置き換えられます。商用利用を検討するユーザーはリスクに注意してください。

  本データセットは個別の画師データを含まず、画師情報の注釈もありません（AIによる誤タグ付けの可能性は排除できません）。

• さらに、本モデルは非公開商用利用、モデル販売、非公開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は制限がありませんが、統合モデルの出典表記を推奨します。

• データセット内のすべての画像は作者による手動で選定、分類、注釈付けが行われ、何百枚かは手動で編集・修正されています。

• 本モデルは無料でオープンソースのモデルであり、ユーザーは自身のデバイスで自由に活用できます。作者はモデルの販売から報酬を受け取っていません。作者は本モデルの商用画像生成サービス利用や商用目的での画像生成利用に制限を設けていませんが、使用されるCheckpointや他のLoRAのライセンス制限には注意してください。

• データセットの約90%-95%はAI生成画像で構成されていますが、約250枚以上は公共メディア、ニュース、出版物から収集されたコンセプト補完用の画像です。将来のバージョンでこれらの素材は段階的に置き換えられます。商用利用を検討している方は関連リスクにご注意ください。

  このデータセットには特定画家のデータは含まれておらず、画家情報の注釈はありません（AIによる誤タグ付けが完全には排除できません）。

• さらに、本モデルはクローズドソースの商用利用、モデル販売やクローズドソース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限がなく、統合モデルの出典を明記することが推奨されます。