Pony: People's Works + - v7_Animv4
추천 프롬프트
masterpiece, best quality, very aesthetic
score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up
masterpiece, best quality, very aesthetic, hatsune miku, 1girl, pink hair scrunchie, solo, (licking:0.8), dark hair, black nightgown, long hair, frills, blue eyes, short sleeves, holding candy apple, holding rose, glowing candy apple, half-closed eyes, black background, looking at viewer, white collared shirt, colorful, brown vest, glowing hair, pleated skirt, long skirt, portrait, sitting, from side, knees up, upper body, day, Eleanor \(people's works\), boat, river, cloud, blue sky, from below
추천 네거티브 프롬프트
low quality, displeasing
score_3, score_2, score_1
low quality, displeasing, hair intakes, shiny hair
추천 매개변수
samplers
steps
cfg
팁
v7 버전은 데이터 구조와 학습 전략을 조정해 이전 버전에 비해 안정성이 감소할 수 있습니다.
동일한 매개변수임에도 온라인 생성기마다 성능 차이가 크게 발생합니다.
아티스트 전용 데이터나 태그가 포함되지 않아 특정 미술 스타일 영향이 없습니다.
상업적 목적 사용자는 체크포인트 및 LoRA 라이선스를 반드시 확인해야 합니다.
주의 | Note
v7 버전은 데이터셋 구조에 큰 조정을 가했으며 다른 학습 매개변수와 학습 전략을 사용하기 때문에 v7이 이전 버전보다 안정성이 떨어질 수 있습니다.
v7 버전은 데이터셋에 대한 구조적 조정과 다른 교육 매개변수 및 전략을 사용했습니다. 결과적으로 v7은 이전 버전보다 안정성이 낮을 수 있습니다.
v-pred 모델은 CivitAI 온라인 생성기에서의 성능이 TensorArt의 온라인 생성과 완전히 다르며, 같은 매개변수로는 동일한 결과를 재현할 수 없습니다. 이유는 알 수 없습니다...
TensorArt 버전 동일 매개변수의 CivitAI 버전 CivitAI에서 가중치 상승 버전
빠른 시작 | Quick Start
이것은 무엇인가? | What is this?
이것은 전작 데이터셋을 기반으로 발전한 이미지 품질 LoCon이며, 약 90%-95%의 이미지 데이터가 CivitAI에서 가져왔습니다.
이 모델은 아티스트 태그 없이, 적은 품질 프롬프트를 사용하면서도 비교적 안정적인 이미지 품질을 얻을 수 있으며, 토큰 공간을 절약하고 동시에 일부 생성 결함도 수정합니다. (단, 손 부분은 제외됩니다)
데이터셋 선택 이유로 생성된 이미지에는 Pony 같은 스타일감이 있습니다. 그러나 특정 아티스트, 스타일, 또는 그림 기법에 의한 것이 아니어서 다양한 프롬프트나 모델 조건에 따라 미묘한 스타일 차이가 있을 수 있습니다.
이 모델은 전작 데이터셋에 기반한 이미지 품질 LoCon이며, 이미지 데이터의 약 90%-95%가 CivitAI에서 유래했습니다.
아티스트 태그 없이 긴 품질 프롬프트 사용 없이도 비교적 안정적인 이미지 품질을 제공하며, 더 많은 토큰 공간을 확보할 수 있습니다. 또한, 일부 생성상의 결함을 수정할 수 있습니다.(손 제외)
데이터셋 특성상 생성된 이미지는 Pony 스타일의 느낌이 있지만, 특정 아티스트나 스타일에 국한되지 않아 프롬프트 및 모델 조건에 따라 미묘한 스타일 변화가 나타날 수 있습니다.
사용법 | Usage
품질 프롬프트 기반 모델의 경우,
quality 태그 기반 모델의 경우,
긍정적:
masterpiece, best quality, very aesthetic부정적:
low quality, displeasingPony 점수 기반 모델의 경우,
Pony 점수 시스템 기반 모델의 경우,
긍정적:
score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up,부정적:
score_3, score_2, score_1, 데이터셋 출처 및 라이선스 | Dataset Source & License
데이터셋 내 모든 이미지는 저자가 직접 수작업으로 선별, 분류, 주석 편집하였으며, 수백 장은 수동 편집 및 수정을 거쳤습니다.
본 모델은 무료 오픈소스 모델로, 사용자는 개인 기기에서 자유롭게 배포 가능합니다. 저자는 모델 판매에서 아무런 보상도 받지 않습니다. 저자는 이 모델의상업적 생성 서비스 또는상업용 생성 이미지 이용에제한을 두지 않지만 체크포인트 및 기타 LoRA의 라이선스 제한은 반드시 확인해야 합니다.
데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지이며, 약 250장 이상의 이미지는 공개 매체, 뉴스, 출판물에서 수집된 보조 소재입니다. 향후 버전에서 점차 교체될 예정입니다. 상업적 이용을 고려하는 사용자께서는 관련 위험을 반드시 숙지하시기 바랍니다.
본 데이터셋은 개별 아티스트 데이터나 아티스트 정보 주석이 포함되어 있지 않습니다 (AI에 의한 잘못된 태그 가능성은 완전히 배제할 수 없습니다).
또한, 본 모델은 폐쇄 소스 상업적 용도, 모델 판매, 폐쇄 소스 상업 모델 통합에 대한 사용을 금지합니다. 오픈 소스 통합 모델이 이미지 생성 서비스에 사용되는 것은 제한하지 않으나, 통합 모델 출처 표기를 권장합니다.
이 데이터셋에 포함된 모든 이미지는 저자가 수작업으로 선택, 분류, 주석 작업을 하였으며, 수백 장은 수동으로 편집 및 수정되었습니다.
이 모델은 무료, 오픈소스 모델로 사용자 개인 기기에 배포할 수 있으며, 저자는 모델 판매에서 어떠한 보상도 받지 않습니다. 저자는 이 모델의 사용에 대해상업적 이미지 생성 서비스 및 상업용 이미지 생성에 제한을 두지 않지만, 체크포인트 및 기타 LoRA의 라이선스 제한은 반드시 준수해야 합니다.
약 90%-95% 데이터는 AI 생성 이미지이며, 약 250장 이상의 자료는 공개 매체, 뉴스, 출판물 등에서 수집되었습니다. 향후 버전에서 점진적으로 대체될 예정입니다. 상업적 목적으로 사용할 사용자께서는 관련 위험을 유념하세요.
이 데이터셋은 특정 아티스트 데이터를 포함하지 않으며, 아티스트 정보 태그도 없습니다. (AI에 의한 잘못된 태그 가능성은 배제할 수 없습니다.)
또한, 본 모델은 폐쇄 소스 상업 용도, 모델 판매 및 폐쇄 소스 상업 모델 통합 사용을 금지합니다. 오픈 소스 통합 모델을 이용한 생성 서비스에는 제한이 없으나, 출처 표기를 권장합니다.
모델 세부사항
토론
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