Pony: People's Works + - v7_noobEv1.1
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, feet out of frame, upper body, day, Eleanor \(people's works\), boat, river, cloud, blue sky, (from below), (realistic:0.2)
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
데이터셋 및 학습 변경으로 인해 v7이 이전 버전보다 덜 안정적일 수 있습니다.
v-pred 모델은 플랫폼(CivitAI vs TensorArt)에 따라 성능 차이가 큽니다.
상업적 사용은 허용되지만, 체크포인트 및 LoRA 라이선스를 반드시 확인하세요.
본 모델은 폐쇄 소스 상업용, 재판매, 폐쇄 소스 상업용 모델 포함이 금지됩니다.
데이터셋 이미지는 대부분 AI 생성이며 일부는 공공 미디어 보충용이고 아티스트는 명시적으로 태깅되어 있지 않습니다.
주의 | Note
v7 버전은 데이터셋 구조에 큰 조정을 가했고, 다른 학습 파라미터와 전략을 사용하였습니다. 따라서 v7이 기존 버전보다 안정적이지 않을 수도 있습니다.
v7 버전은 데이터셋의 구조적 조정을 거쳤으며, 다른 학습 매개변수와 전략을 활용합니다. 그 결과 v7은 이전 버전보다 덜 안정적일 수 있습니다.
v-pred 모델은 CivitAI 온라인 생성기와 TensorArt에서의 온라인 생성 결과가 완전히 다르며, 동일한 파라미터로 재현이 불가능합니다. 이유는 알 수 없습니다...
TensorArt 버전 CivitAI 동일 파라미터 버전 그리고 CivitAI에서 더 높은 가중치 적용
빠른 시작 | Quick Start
이것은 무엇인가요? | What is this?
이 모델은 기존 작업의 데이터셋을 바탕으로 발전한 고품질 LoCon으로, 약 90%-95%의 이미지 데이터가 CivitAI에서 가져왔습니다.
모델이 아티스트 태그 없이와 짧은 품질 프롬프트로도 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 얻을 수 있게 해 주며, 더 많은 토큰 공간을 절약해줍니다. 또한 모델의 일부 내재적인 생성 결함도 일부 수정합니다. (단, 손 부분 제외)
데이터셋 선택 특성상 생성된 이미지는 Pony 스타일의 느낌을 띠지만, 특정 아티스트나 스타일 혹은 화풍을 지향하지 않기 때문에 다양한 프롬프트나 모델 조건에 따라 미묘한 스타일 차이가 있을 수 있습니다.
이것은 고품질 LoCon이며, 기존 작업 데이터셋 기반입니다. 약 90%-95% 이미지 데이터가 CivitAI 출처입니다.
모델이 아티스트 태그 없이 긴 품질 프롬프트 없이도 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 달성하고, 더 많은 토큰 공간을 확보하며, 모델 내재 생성 오류 일부를 수정합니다. (손 제외)
데이터셋 선택으로 인해 생성 이미지는 Pony 스타일 특징을 가지며, 특정 아티스트나 스타일, 기법에 국한되지 않아 다양한 프롬프트와 체크포인트 조건에 따라 미묘한 스타일 변동이 있습니다.
사용법 | Usage
품질 태그 기반 모델의 경우,
품질 태그 기반 모델의 경우,
positive (긍정적):
masterpiece, best quality, very aestheticnegative (부정적):
low quality, displeasingPony 점수 체계 기반 모델의 경우,
Pony 점수 기반 모델의 경우,
positive (긍정적):
score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up,negative (부정적):
score_3, score_2, score_1, 데이터셋 출처 및 라이선스 | Dataset Source & License
데이터셋 내 모든 이미지는 저자가 직접 수작업으로 선별, 분류, 주석 처리했으며, 수백 장의 이미지는 수동으로 편집 및 보정하였습니다.
이 모델은 무료 및 오픈 소스 모델로서, 사용자는 개인 장치에서 직접 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매로부터 어떠한 수익도 받지 않습니다. 저자는 본 모델 시리즈를 상업 생성 서비스 및 상업적 이미지 생성에 사용하는 데에 제한을 두지 않지만, 함께 사용하는 Checkpoint와 다른 LoRA의 라이선스 제한을 반드시 준수해야 합니다.
데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지이며, 약 250장 이상의 이미지는 공공 미디어, 뉴스 매체, 출판물에서 수집하여 개념 보완에 사용되었습니다. 향후 버전에서 점차 관련 자료는 교체될 예정입니다. 상업적 사용 의도가 있는 사용자는 관련 위험을 주의해야 합니다.
이 데이터셋에는 독립 아티스트의 데이터가 포함되어 있지 않으며, 아티스트 정보가 주석 처리되어 있지 않습니다 (다만 AI 오류 태그 가능성은 배제할 수 없습니다).
또한, 본 모델은 폐쇄 소스 상업용, 모델 판매 및 폐쇄 소스 상업용 모델 병합에 사용이 금지됩니다. 오픈 소스 병합 모델이 이미지 생성 서비스에 사용되는 경우에는 제한이 없으나, 병합 모델 출처 표기를 권장합니다.
데이터셋 내 모든 이미지는 저자가 수작업으로 선별, 분류, 주석 처리했으며, 수백 장이 수동 편집 및 보정되었습니다.
이 모델은 무료 및 오픈 소스 모델이며, 사용자는 개인 장치에 직접 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매로부터 보상을 받지 않습니다. 저자는 상업 이미지 생성 서비스나상업 이미지 생성을 위해 본 모델을 사용하는 데 제한을 두지 않지만, 함께 사용하는 체크포인트 및 다른 LoRA의 라이선스 제한은 지켜야 합니다.
데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지이며, 약 250장 이상의 이미지는 공공 미디어, 뉴스, 출판물로부터 수집한 개념 보완용입니다. 향후 버전에서 점진적으로 대체될 예정입니다. 상업적 이용자는 잠재적 위험에 주의해야 합니다.
데이터셋에는 독립 아티스트 데이터와 아티스트 태그가 명확히 포함되어 있지 않습니다 (AI 오류 태그 가능성 제외).
또한, 본 모델은 폐쇄 소스 상업용, 모델 재판매 및 폐쇄 소스 상업용 모델 통합에 사용되는 것을 허용하지 않습니다. 오픈 소스 통합 모델이 생성 서비스에 사용되는 것은 제한되지 않으나, 통합 모델의 출처 표기를 권장합니다.
모델 세부사항
토론
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