Pony: People's Works + - v8_Illusv1.0
추천 프롬프트
masterpiece,best quality,very aesthetic
masterpiece, best quality, very aesthetic, 1girl, solo, looking away, parted lips, shading eyes, black bikini, see-through jacket, holding swim ring, legs apart, cowboy shot, from below, sky, day, sunlight, cumulonimbus cloud, contrail, sea, beach, sidelighting
추천 네거티브 프롬프트
low quality,displeasing
low quality, displeasing
추천 매개변수
samplers
steps
cfg
팁
"photorealistic" 태그는 사실적 이미지를 생성하기보다 텍스처 조정을 위해 낮은 가중치에서만 사용하는 것이 권장되며, "realistic" 태그는 더 높은 가중치에서 효과적으로 작동합니다.
이 모델은 화가 키워드가 적거나 없어도 안정적인 이미지 품질을 제공하여 프롬프트의 토큰 공간을 절약합니다.
LoCon 버전은 다양한 기능성 LoRA 및 베이스 모델과 유연하게 결합하여 효과 강도를 조절할 수 있습니다.
본 모델은 스타일 LoRA가 아니며, 프롬프트와 생성 설정에 따라 미세한 스타일 변화가 존재할 수 있습니다.
상업적 사용 의향이 있는 사용자는 데이터셋이 AI 생성과 공공 매체 이미지 혼합임을 인지하고 관련 라이선스 영향에 주의해야 합니다.
폐쇄 소스 상업용, 모델 재판매 및 폐쇄 소스 상업 모델 결합은 금지되며, 오픈소스 결합은 출처 표기 권장하에 허용됩니다.
v8
텍스처 업데이트:다음 태그 학습이 강화되었습니다:
realistic, photorealistic, flat color,shiny skin, matte skin, shiny hair,danbooru 데이터셋에는 "사진" 또는 "사진 같은 스타일"을 설명하는 태그가 여러 개 있습니다. 학습 데이터셋에서는 이들 이미지를 모두 "photorealistic"으로 통일하여 표기했습니다. 그러나 danbooru로 학습한 대부분 SDXL 모델은 사실적인 이미지를 잘 생성하지 못하므로 "photorealistic" 태그는 낮은 가중치에서 사용하여 텍스처 조정 용도로만 권장합니다. "realistic" 태그는 높은 가중치에서 정상 작동합니다.
Danbooru 데이터셋에는 "사진" 혹은 "사진과 유사한 스타일"을 나타내는 다수의 태그가 포함되어 있으며, 모든 관련 이미지를 "photorealistic"으로 태그했습니다.
하지만 Danbooru 데이터 기반 SDXL 모델 대다수는 사실적 이미지 표현에 취약합니다. "photorealistic" 태그는 낮은 가중치에서 텍스처 수정을 위해 사용하는 것이 바람직하며, "realistic" 태그는 높은 가중치에서 효과적입니다.
빠른 시작 | Quick Start
이것은? | What is this?
Pony: People's Works (ppw)는 실험적인 미세 조정 모델 시리즈로, 데이터셋의 약 85%는 CivitAI 사용자들이 올린 AI 생성 이미지로 구성되어 있습니다. 초기 ppw 데이터셋은 pony v6가 생성한 이미지로 구축되어 본 시리즈의 결과물 역시 pony diffusion의 특성을 일부 포함합니다.
본 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 주로 중간 및 근거리 스타일화 인물 초상화 생성에 특화되어 있습니다. 기본 모델이 화가 태그 없이, 품질 키워드를 적게 사용하면서도 비교적 안정적인 이미지 품질을 얻도록 하여, 프롬프트의 토큰 공간을 절약하는 것이 주요 기능입니다.
본 모델은 스타일 LoRA가 아니므로 프롬프트와 생성 조건에 따라 미세한 스타일 차이가 있을 수 있습니다.
Pony: People's Works (ppw)는 약 85% 데이터가 CivitAI 사용자들이 올린 AI 생성 이미지로 구성된 실험적 미세 조정 모델 시리즈입니다. 이전 ppw 데이터셋은 Pony V6 생성 이미지 기반이므로, 본 시리즈 산출물 역시 Pony Diffusion의 특성을 일부 포함합니다.
이 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 중간 및 근거리 스타일화 초상화 생성에 최적화되어 있습니다. 핵심 효과는 기본 모델이 화가 키워드 없이, 품질 키워드가 적거나 없는 상태에서 비교적 안정적인 이미지 품질을 확보하여, 프롬프트의 토큰 공간을 확보하는 데 있습니다.
이 모델은 스타일 LoRA가 아니므로, 프롬프트와 생성 조건에 따라 미세한 스타일 차이가 있을 수 있습니다.
버전 정보 | Version Info.
본 페이지는 ppw의 고차원 LoCon 버전을 제공하며, 해당 프로젝트의 메인 페이지 역할을 합니다.
LoCon 버전 ppw는 다양한 기능성 LoRA와 베이스 모델과 유연하게 결합 가능하며, 효과 강도를 더 높게 조절할 수 있습니다. 고차원 버전은 더 강한 일반화 능력과 세부 표현을 제공하지만, 저장 공간과 연산 자원을 더 많이 사용합니다.
온라인 생성 서비스와 고성능 컴퓨터 사용자들의 로컬 생성에 주로 활용됩니다.
본 페이지는 ppw의 high dim LoCon 버전을 소개하며, 본 프로젝트의 메인 페이지입니다.
ppw의 LoCon 버전은 다양한 기능성 LoRA와 체크포인트와 유연하게 결합 가능하며, 효과 가중치에 대한 통제력이 큽니다. 고차원 버전은 더욱 강력한 일반화와 디테일 표현을 제공하지만, 저장 공간과 연산 자원을 더 많이 소모합니다.
이는 주로 온라인 생성 서비스와 고성능 PC 사용자들의 로컬 생성용으로 설계되었습니다.
경량 LoCon | Lightweight LoCon ver.
기본 모델 버전 | 체크포인트 버전 (Illustrious)
사용 방법 | Usage
positive:
masterpiece, best quality, very aestheticnegative:
low quality, displeasing업데이트 기록 | Change log
v7
v7 버전은 데이터셋 구조에 큰 변화를 주었으며, 다른 학습 파라미터와 전략을 사용하여 기존 버전보다 안정성이 떨어질 수 있습니다.
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 모델은 CivitAI 온라인 생성기에서는 TensorArt 온라인 생성과 전혀 다른 결과를 보이며, 동일 파라미터로 재현 불가능합니다. 원인은 불명입니다.
TensorArt 버전 CivitAI 동일 파라미터 버전 더 높은 가중치의 CivitAI 버전
v7 버전 소개:
이전 작업의 데이터셋을 기본으로 한 이미지 품질 향상 LoCon으로, 약 90%-95%의 이미지 데이터가 CivitAI 공개 이미지에서 가져온 것입니다.
아티스트 키워드 없이, 적은 품질 키워드로 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 제공하며, 더 많은 토큰 공간을 절약할 수 있습니다. 또한 일부 모델 고유 생성 결함(손 제외)을 보정합니다.
데이터셋 선택 특성 상 결과 이미지에 Pony 특유의 질감이 포함됩니다. 하지만 특정 작가, 스타일, 기술을 지정하지 않아 다양한 프롬프트와 모델 조건에서 미묘한 스타일 변동이 있을 수 있습니다.
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.
데이터셋 출처 및 라이선스 | Dataset Source & License
모든 데이터 이미지는 제작자가 직접 수작업으로 선별, 분류, 주석 처리했으며 수백 장은 수작업으로 편집 및 수정되었습니다.
이 모델은 무료 오픈소스 모델로, 사용자가 개인 장비에서 직접 배포 가능합니다. 제작자는 모델 판매로부터 어떠한 수익도 받지 않습니다. 본 모델은 상업 이미지 생성 서비스나 상업적 이미지 생성 용도 사용에 대해 제한하지 않습니다. 다만 함께 활용하는 체크포인트와 기타 LoRA들의 라이선스 조건은 준수해야 합니다.
데이터의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지이며, 약 250여 장은 공공 매체, 뉴스, 출판물에서 수집된 보완 개념용 이미지입니다. 향후 버전에서 점차 교체될 계획입니다. 상업적 사용자는 관련 위험을 스스로 주의해야 합니다.
본 데이터셋에는 독립 아티스트의 데이터가 포함되지 않으며 아티스트 정보 주석도 없습니다(단, AI 오태그 가능성은 배제할 수 없습니다).
또한, 본 모델은 폐쇄 소스 상업 활용, 모델 판매 및 폐쇄 소스 상업 모델 통합을 금지합니다. 오픈소스 통합 모델의 생성 서비스 사용은 제한하지 않으나, 통합 모델 출처 표기 권장합니다.
데이터셋의 모든 이미지는 저자가 직접 수동으로 선별, 분류, 주석 처리했으며 수백 장은 수작업으로 편집 및 보정되었습니다.
이 모델은 무료 및 오픈소스 모델로, 사용자는 개인 장비에서 직접 모델을 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매로 인한 보상을 받지 않습니다. 저자는 이 모델의 상업 이미지 생성 서비스 및 상업적 이미지 생성 용도 사용에 대해 제한하지 않습니다. 단 체크포인트와 기타 LoRA의 라이선스 제한을 반드시 확인해야 합니다.
데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지이며, 약 250여 장은 공공 매체, 뉴스 매체 및 출판물에서 수집한 이미지로 개념 보완에 사용됩니다. 향후 버전에서 점차 해당 자료가 교체될 예정입니다. 상업적 의도 사용자들은 관련 위험을 주의하시기 바랍니다.
이 데이터셋에는 독립 작가의 데이터가 포함되지 않으며, 어떤 작가 정보도 주석되어 있지 않습니다(단, AI의 오태그 가능성은 배제할 수 없습니다).
또한, 본 모델은 폐쇄 소스 상업용, 모델 재판매 및 폐쇄 소스 상업용 모델 통합에 사용을 금지합니다. 오픈소스 통합 모델을 이용하여 생성 서비스를 하는 것은 제한하지 않으나, 통합 모델 출처를 표기하는 것이 권고됩니다.
모델 세부사항
토론
댓글을 남기려면 log in하세요.






