재킷을 입고 그네에 앉아 있는 소녀의 화려한 플랫 벡터 일러스트로, 생동감 있는 추상 형태와 별들로 둘러싸여 있습니다.
별무늬 잠옷을 입고 연청색 머리를 번으로 묶은 애니메 소녀가 다채로운 조명으로 밝혀진 어두운 게임룸에서 게임 의자에 앉아 Nintendo Switch를 하는 모습.

추천 프롬프트

masterpiece, best quality, very aesthetic

masterpiece, best quality, very aesthetic, hatsune miku, 1girl, pink scrunchie, solo, hair scrunchie, dark hair, (licking:0.8), long hair, black nightgown, blue eyes, frills, short sleeves, holding rose, holding candy apple, half-closed eyes, glowing candy apple, white collared shirt, looking at viewer, black background, brown vest, colorful, pleated skirt, glowing hair, long skirt, sitting, portrait, knees up, from side, upper body, day, Eleanor \(people's works\), boat, river, cloud, blue sky, from below

추천 네거티브 프롬프트

low quality, displeasing

low quality, displeasing, hair intakes, shiny hair

추천 매개변수

samplers

Euler a

steps

28 - 30

cfg

4

'photorealistic' 태그는 Danbooru로 학습된 SDXL 모델이 사실적인 이미지를 잘 렌더링하지 못하므로, 텍스처 조정 용도로 낮은 가중치에서 사용하기를 권장합니다.

'realistic' 태그는 더 높은 가중치에서 적절한 효과를 발휘할 수 있습니다.

ppw 모델 시리즈는 작가 또는 긴 품질 키워드를 사용하지 않고 안정적인 이미지 품질을 유지하여 토큰 공간을 절약합니다.

고차원 LoCon 버전은 더 나은 일반화와 세부 묘사를 제공하지만 더 많은 저장 공간과 계산 자원을 필요로 합니다.

본 모델은 클로즈드 소스 상업적 용도 사용과 재판매를 금지하지만, 오픈 소스 합병 모델 사용은 적절한 출처 표기와 함께 허용합니다.

v8

텍스처 업데이트: 다음 태그 학습이 강화되었습니다:

realistic, photorealistic, flat color,
shiny skin, matte skin, shiny hair,

Danbooru 데이터셋에는 "사진" 또는 "사진과 유사한 스타일"을 설명하는 여러 태그가 존재합니다. 저는 학습 데이터셋에서 이러한 이미지들을 모두 "photorealistic"으로 통일하여 표시했습니다. 하지만 Danbooru로 학습된 대부분의 SDXL 모델은 사실적인 이미지를 잘 그리지 못하므로 "photorealistic" 태그는 낮은 가중치에서만 텍스처 조정 목적으로 사용하는 것이 권장됩니다. "realistic" 태그는 높은 가중치에서도 정상 작동합니다.

Danbooru 데이터셋은 "photo" 또는 "photo-like styles"를 표현하는 여러 태그가 포함되어 있음을 참고하세요. 모든 해당 이미지는 "photorealistic"으로 태그를 달았습니다.

그러나 Danbooru 데이터셋으로 학습된 대부분의 SDXL 모델은 사실적인 이미지를 제대로 렌더링하지 못합니다. "photorealistic"은 낮은 가중치에서만 사용하여 텍스처를 조정하는 데 도움을 주는 용도로 권장됩니다. "realistic" 태그는 더 높은 가중치에서 적절한 효과를 냅니다.

빠른 시작 | Quick Start

이것은 무엇인가? | What is this?

  • Pony: People's Works (ppw)는 약 85%의 데이터가 CivitAI에서 사용자가 게시한 AI 생성 이미지로 구성된 실험적인 미세 조정 모델 시리즈입니다. 초기 ppw 데이터셋은 pony v6가 생성한 이미지를 기반으로 구축되어, 본 시리즈의 출력물 또한 pony diffusion 특성을 포함합니다.

  • 이 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며 중간 및 근접 촬영 스타일화된 인물 초상화 생성에 주로 최적화되어 있습니다. 주요 목적은 기본 모델이 작가 키워드 없이, 적은 품질 프롬프트로 안정적인 이미지 품질을 얻도록 하여, 프롬프트의 토큰 공간을 절약하는 것입니다.
    이 모델들은 스타일 LoRA가 아니므로, 다양한 프롬프트와 생성 조건에 따라 미묘한 화풍 차이가 있을 수 있습니다.

  • Pony: People's Works (ppw)는 실험적인 미세 조정 모델 시리즈로, 데이터의 약 85%가 CivitAI에서 사용자가 게시한 AI 생성 이미지로 이루어져 있습니다. 초기 ppw 데이터셋이 Pony V6가 생성한 이미지를 기반으로 하여, 이 시리즈의 출력물에 Pony Diffusion 특성이 반영되어 있습니다.

  • 이 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 중거리 및 근거리 스타일화 인물 초상화 생성에 최적화되어 있습니다. 주요 기능은 기본 모델이 작가 키워드 없이, 긴 품질 태그 없이 안정적인 이미지 품질을 달성하여, 프롬프트의 토큰 공간을 절약하게 하는 것입니다.
    이 모델들은 스타일 LoRA가 아니며, 다양한 프롬프트와 생성 조건에 따라 미묘한 스타일 차이가 있을 수 있습니다.

버전 정보 | Version Info.

  • 이 페이지는 ppw의 고차원 LoCon 버전을 게시하며, 이 프로젝트의 메인 페이지입니다.

  • ppw의 LoCon 버전은 다양한 기능 LoRA 및 체크포인트와 유연하게 조합할 수 있으며, 효과 강도를 보다 세밀하게 제어할 수 있습니다. 고차원 버전은 더 강력한 일반화 및 세부 묘사를 제공하지만 더 많은 저장 공간과 계산 자원을 소모합니다.

  • 주로 온라인 생성 서비스 및 고성능 PC 사용자의 로컬 생성 용도로 설계되었습니다.

  • 이 페이지는 ppw의 고차원 LoCon 버전을 다루며, 프로젝트의 메인 페이지로도 기능합니다.

  • ppw의 LoCon 버전은 다양한 기능 LoRA 및 체크포인트와 유연하게 결합할 수 있으며, 효과의 가중치를 더 잘 제어할 수 있습니다. 고차원 버전은 더 강한 일반화와 더 자세한 표현력을 제공하지만 더 많은 저장 공간 및 계산 리소스를 요구합니다.

  • 이 모델들은 주로 온라인 생성 서비스 및 고사양 PC 사용자들의 로컬 사용을 위한 것입니다.


경량화 LoCon | Lightweight LoCon ver.

기본 모델 버전 | 체크포인트 버전 (Illustrious)

기본 모델 버전 | 체크포인트 버전 (NoobAI)

더 보기 | more

사용법 | Usage

포지티브:

masterpiece, best quality, very aesthetic

네거티브:

low quality, displeasing

업데이트 기록 | Change log

v7

v7 버전은 데이터셋 구조에 대규모 조정을 수행했으며, 다른 학습 파라미터와 전략을 사용했습니다. 따라서 v7이 이전 버전만큼 안정적이지 않을 수도 있습니다.

v7 버전은 데이터셋 구조에 큰 변화를 주었고, 학습 파라미터와 전략도 변경했습니다. 그 결과, v7은 이전 버전만큼 안정적이지 않을 수 있습니다.

v-pred 모델이 CivitAI 온라인 생성기에서 보여주는 성능은 토스트의 온라인 생성과 완전히 다르며, 동일한 파라미터로 재현할 수 없습니다. 이유는 알 수 없습니다...

v-pred 모델은 CivitAI 온라인 생성기에서의 성능과 TensorArt에서의 온라인 생성 성능이 전혀 다릅니다. 동일한 파라미터로 재현이 불가능합니다. 원인을 알 수 없습니다...

TensorArt 버전 CivitAI 동일 파라미터 버전 및 CivitAI 더 높은 가중치 버전

v7 버전 개요:

이 버전은 이전 작업의 데이터셋을 기반으로 개발된 이미지 품질 LoCon으로, 약 90%-95%의 이미지 데이터가 CivitAI에서 공개된 이미지입니다.

이 모델은 작가 태그 없이, 적은 품질 프롬프트로 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 달성하며, 더 많은 토큰 공간을 절약합니다. 또한 모델 고유의 일부 생성 결함을 수정할 수 있습니다. (손 부분 제외)

데이터셋 선택의 영향으로 생성된 이미지는 Pony 특유의 질감을 갖지만, 특정 작가, 스타일, 화법을 지향하지 않으므로 다양한 프롬프트와 모델 조건에 따라 미묘한 화풍 차이가 있을 수 있습니다.

이 버전은 이전 작업의 데이터셋을 기반으로 한 생성 품질 LoCon입니다. 전체 이미지 데이터 중 약 90%-95%가 CivitAI에서 제공됩니다.

이 모델은 작가 태그를 사용하지 않고 긴 품질 프롬프트 없이도 안정적인 이미지 품질을 제공하며, 더 많은 토큰 공간을 확보할 수 있습니다. 또한 모델의 일부 고유 생성 결함(손 제외)을 수정할 수 있습니다.

데이터셋 구성 때문에 생성 이미지는 Pony 특성이 나타나지만 특정 작가나 스타일, 화법을 지향하지 않아 여러 프롬프트와 체크포인트 조건에 따라 미묘한 화풍 차이가 있습니다.

데이터셋 출처 및 라이선스 | Dataset Source & License

  • 데이터셋의 모든 이미지는 저자가 직접 선별, 분류 및 주석 편집을 하였으며, 수백 장의 이미지는 수작업으로 수정 및 보정되었습니다.

  • 본 모델은 무료 오픈 소스 모델로, 사용자가 개인 장치에 배포하여 사용할 수 있습니다. 저자는 모델 판매로부터 어떠한 대가도 받지 않습니다. 본 모델은 상업적 이미지 생성 서비스 또는 상업적 용도의 이미지 생성에 사용을 제한하지 않으나, 함께 사용하는 체크포인트 및 다른 LoRA의 라이선스 제한을 준수해야 합니다.

  • 약 90%-95% 데이터가 AI 생성 이미지이며, 약 250장 이상의 이미지는 공공 미디어, 뉴스, 출판물에서 수집된 것들이 컨셉 보완용으로 포함되어 있습니다. 향후 버전에서 점진적으로 교체될 예정입니다. 상업적 사용 시 관련 위험을 유의하시기 바랍니다.

    이 데이터셋은 특정 개별 작가의 데이터를 포함하지 않으며, 작가 정보도 별도 표기하지 않습니다(단, AI의 오태그 가능성은 있습니다).

  • 또한 본 모델은 클로즈드 소스 상업적 응용, 모델 판매, 클로즈드 소스 상업용 모델 합병 사용을 금지합니다. 오픈 소스 합병 모델의 이미지 생성 서비스 용 사용에는 제한이 없으나, 합병 모델 출처 표기를 권장합니다.

  • 데이터셋 내 각 이미지는 저자가 수작업으로 선별, 분류 및 주석을 달았습니다. 수백 장은 추가로 편집 및 수정되었습니다.

  • 이 모델은 무료 오픈소스 모델로, 사용자가 개인 기기에 배포해 사용할 수 있습니다. 저자는 모델 판매로부터 아무런 보상을 받지 않습니다. 본 모델의 상업적 이미지 생성 서비스상업적 용도 이미지 생성 사용에 제한을 두지 않으나, 이를 함께 사용하는 체크포인트와 다른 LoRA의 라이선스 제한은 반드시 준수해야 합니다.

  • 전체 데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지이며, 약 250장 이상의 이미지는 공공 미디어, 뉴스, 출판물에서 수집된 보충 이미지입니다. 향후 버전에서 점차 교체 예정입니다. 상업적 사용 시 해당 위험을 주의하시기 바랍니다.

    데이터셋에는 개별 작가의 데이터가 포함되어 있지 않으며, 작가 정보 표기도 없습니다(단, AI의 오태그 가능성 존재).

  • 추가로, 본 모델은 클로즈드 소스 상업적 용도, 모델 재판매, 클로즈드 소스 상업 모델 통합에 사용이 금지됩니다. 오픈 소스 합병 모델을 이용한 이미지 생성 서비스에는 제한이 없으나, 합병 모델 출처 표기를 권장합니다.

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모델 세부사항

모델 유형

LORA

기본 모델

Illustrious

모델 버전

v7_Illuv1.0

모델 해시

8bd9ed144a

제작자

토론

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