v8

Aktualizacja tekstury: Wzmocniono naukę następujących tagów:

Texture Update: Wzmacniane w trakcie treningu tagi to:

realistyczny, fotorealistyczny, płaski kolor,

błyszcząca skóra, matowa skóra, błyszczące włosy,

Proszę zauważyć, że w zbiorze danych Danbooru jest wiele tagów służących do opisu „zdjęć” i stylów „podobnych do zdjęć”. W zbiorze treningowym oznaczyłem wszystkie takie obrazy jako „photorealistic”. Jednak większość modeli SDXL trenowanych na Danbooru nie renderuje dobrze realistycznych obrazów, dlatego „photorealistic” zaleca się stosować jedynie przy niskiej wadze do poprawy tekstury, a tag „realistic” może być stosowany przy wyższej wadze.

Proszę zauważyć, że zbiór danych Danbooru zawiera wiele tagów opisujących „zdjęcie” lub „format zdjęciopodobny”. Wszystkie takie obrazy zostały oznaczone jako „photorealistic” w zbiorze danych.

Jednak większość modeli SDXL trenowanych na zbiorze Danbooru nie renderuje realistycznych obrazów dobrze. „photorealistic” zalecany jest tylko przy niskiej wadze, gdzie może pomagać w dopracowaniu tekstury, a nie tworzyć w pełni realistyczne obrazy. Tag „realistic” działa poprawnie przy wyższej wadze.

Szybki start | Quick Start

Co to jest? | What is this?

• Pony: People's Works (ppw) to eksperymentalna seria modeli precyzyjnie dostrojonych, z czego około 85% zbioru danych pochodzi z obrazów wygenerowanych przez użytkowników na CivitAI. Wczesny ppw opierał się na obrazach wygenerowanych przez pony v6, stąd modele serii zawierają cechy charakterystyczne dla Pony Diffusion.

• Seria używa standardowych tagów Danbooru i jest zoptymalizowana głównie do generowania stylizowanych portretów w średnim i bliskim planie. Główną funkcjonalnością jest zapewnienie bazowemu modelowi stabilnej jakości obrazu bez użycia słów kluczowych artysty i minimalnej liczby tagów jakości, co oszczędza miejsce na tokeny.
  Ten model nie jest stylem LoRA i może wykazywać subtelne różnice stylistyczne przy różnych promptach i warunkach generacji.

• Pony: People's Works (ppw) to eksperymentalna seria modeli precyzyjnie dostrojonych, z około 85% danych pochodzących z obrazów AI publikowanych na CivitAI przez użytkowników. Ponieważ wczesny ppw stworzono na podstawie obrazów generowanych przez Pony V6, modele serii również mają cechy Pony Diffusion.

• Seria używa standardowych tagów Danbooru i jest zoptymalizowana do generowania stylizowanych portretów w średnim i bliskim planie. Głównym celem jest umożliwienie bazowemu modelowi uzyskania względnie stabilnej jakości obrazu, bez tagów artystów lub długich tagów jakości, zwalniając miejsce na tokeny w promptach.
  Modele nie są stylem LoRA i subtelne różnice stylu mogą występować w zależności od promptów i warunków tworzenia.

Informacje o wersji | Version Info.

• Ta strona udostępnia wersję wysokowymiarowego LoCon ppw, która jest również stroną główną projektu.

• Wersje LoCon ppw można elastycznie łączyć z różnymi funkcjonalnymi LoRA i bazowymi modelami, z lepszą kontrolą nad siłą efektu. Wersje wysokowymiarowe oferują lepszą generalizację i szczegółowość, ale wymagają więcej miejsca i zasobów obliczeniowych.

• Głównie przeznaczone do serwisów generowania online oraz lokalnego użytkowania na mocnym sprzęcie.

• Na tej stronie dostępna jest wersja wysokowymiarowego LoCon ppw, będąca główną wersją projektu.

• Wersje LoCon mogą być łączone elastycznie z różnymi funkcjonalnymi LoRA i bazowymi modelami, oferując kontrolowaną intensywność efektu. Wersje o wysokim wymiarze oferują silniejszą generalizację i lepsze detale, ale wymagają większej przestrzeni pamięci i zasobów obliczeniowych.

• Przeznaczone głównie dla usług generowania online oraz do lokalnego użycia na komputerach o dużej mocy obliczeniowej.

Odchudzona wersja LoCon | Lightweight LoCon ver.

Wersja checkpoint | Checkpoint versions (Illustrious)

Wersja checkpoint | Checkpoint versions (NoobAI)

Więcej | more

Sposób użycia | Usage

pozytywne:

arcydzieło, najlepsza jakość, bardzo estetyczne

negatywne:

niska jakość, nieprzyjemne

Historia zmian | Change log

v7

Wersja v7 przeprowadziła znaczące zmiany w strukturze zbioru danych oraz zastosowała inne parametry i strategie treningu, przez co może być mniej stabilna niż wcześniejsze wersje.

Wersja v7 wprowadziła istotne zmiany strukturalne w zbiorze danych i używa innych parametrów i strategii treningowych, co może skutkować mniejszą stabilnością w porównaniu z poprzednimi wersjami.

Model v-pred zachowuje się całkowicie inaczej na generatorze online CivitAI niż w online generacji na TensorArt. Te same parametry nie dają powtarzalnych wyników. Nie wiem dlaczego...

Wersja v-pred na CivitAI online całkowicie różni się od generacji online na TensorArt. Te same parametry nie pozwalają odtworzyć wyników. Nie wiem, dlaczego...

Wersja TensorArt Wersja CivitAI z tymi samymi parametrami na CivitAI z wyższą wagą

Podsumowanie wersji v7:

Jest to LoCon jakości generacji rozwinięty na bazie zbioru danych z poprzedniego projektu, gdzie około 90%-95% obrazów pochodzi z CivitAI.

Pozwala modelom osiągać względnie stabilną jakość obrazu bez tagów artystów i z mniejszą liczbą tagów jakości, oszczędzając miejsce na tokeny. Może również naprawiać pewne inherentne błędy generacji modelu (poza rękami).

Z powodu doboru danych wygenerowane obrazy mają styl podobny do Pony, ale nie odnoszą się do konkretnego artysty, stylu czy techniki, więc mogą pojawiać się subtelne różnice stylistyczne przy różnych promptach i warunkach modelu.

To LoCon jakości generowania rozwinięty na podstawie zbioru z wcześniejszego modelu. Około 90%-95% danych pochodzi z CivitAI.

Umożliwia uzyskanie stabilnej jakości obrazu bez tagów artystów i długich tagów jakości, oszczędzając tokeny, a także naprawia niektóre wady generacji modelu (poza rękami).

Ze względu na wybór danych generowane obrazy mają charakterystyczny styl Pony, ale ponieważ nie wskazuje na konkretnego artystę czy technikę, mogą pojawiać się drobne różnice w stylu w zależności od promptów i warunków.

Źródło zbioru danych i licencja | Dataset Source & License

• Każdy obraz w zbiorze został ręcznie wybrany, skategoryzowany i oznaczony przez autora, a setki obrazów zostało ręcznie edytowanych i poprawionych.

• Model jest darmowy i otwartoźródłowy, użytkownicy mogą go wdrażać na własnych urządzeniach. Autor nie otrzymuje wynagrodzenia za sprzedaż modelu. Autor nie nakłada ograniczeń na komercyjne wykorzystanie modelu do usług generowania obrazów czy komercyjne wykorzystanie wygenerowanych obrazów, ale należy zwracać uwagę na licencje checkpointów oraz innych LoRA używanych razem z tym modelem.

• Około 90%-95% zbioru danych stanowią obrazy generowane przez AI, jednak około 250+ obrazów pochodzi z mediów publicznych, serwisów informacyjnych i publikacji, aby uzupełnić koncepcje. W przyszłych wersjach te materiały będą stopniowo wymieniane. Użytkownicy zamierzający komercyjnie korzystać powinni zwrócić uwagę na możliwe ryzyka.

  Zbiór nie zawiera danych od pojedynczych artystów ani oznaczeń artystycznych (choć nie można wykluczyć błędów AI w oznaczeniach).

• Dodatkowo, nie jest dozwolone wykorzystanie modelu w zamkniętym źródle komercyjnie, sprzedaż modelu, ani łączenie go z modelami zamkniętymi komercyjnie. Brak ograniczeń dla otwartoźródłowych połączeń modeli używanych w usługach generowania, ale zaleca się podawać źródła połączonych modeli.

• Każdy obraz w zbiorze danych został manualnie wybrany, skategoryzowany i opisany przez autora. Setki obrazów zostały również ręcznie edytowane i poprawione.

• Model jest darmowym i otwartoźródłowym modelem, umożliwiającym wdrożenie na prywatnych urządzeniach. Autor nie pobiera wynagrodzenia z sprzedaży modelu. Autor nie ustanawia ograniczeń dotyczących używania modelu do komercyjnych usług generowania obrazów lub komercyjnego wykorzystania wygenerowanych obrazów, jednak należy szanować licencje checkpointów i innych LoRA współużywanych.

• Około 90%-95% zbioru składa się z obrazów generowanych przez AI, jednak około 250+ obrazów pochodzi z mediów publicznych, serwisów informacyjnych i publikacji, uzupełniając koncepty. Przyszłe wersje stopniowo wymienią te materiały. Użytkownicy o zamiarach komercyjnych powinni brać pod uwagę potencjalne ryzyka.

  Ten zbiór nie zawiera danych pojedynczych artystów ani oznaczeń artystycznych (chociaż nie można całkowicie wykluczyć błędów oznaczeń AI).

• Dodatkowo, używanie modelu w zamkniętych, komercyjnych zastosowaniach, odsprzedaż modelu lub łączenie z zamkniętymi, komercyjnymi modelami jest zabronione. Brak ograniczeń na otwartoźródłowe łączenie modeli do usług generowania obrazów, ale zaleca się deklarować źródła połączonych modeli.