v8

Aktualizacja tekstury: wzmocniono naukę następujących tagów:

Texture Update: The following tags have been reinforced in training:

realistic, photorealistic, flat color,

shiny skin, matte skin, shiny hair,

Proszę zauważyć, że w zbiorze danych Danbooru istnieje wiele tagów opisujących „fotograficzny” lub „styl podobny do fotografii”. W zestawie treningowym oznaczyłem wszystkie takie obrazy jako „photorealistic”. Jednak modele SDXL trenowane na zbiorze Danbooru zwykle nie generują dobrze realistycznych obrazów, dlatego tag „photorealistic” zaleca się używać tylko przy niskiej wadze, aby jedynie modyfikować teksturę obrazu. Tag „realistic” może być stosowany przy wyższej wadze.

Please note that Danbooru dataset contains multiple tags to describe "photo" or "photo-like styles". I’ve tagged all such images as “photorealistic” in dataset.

However, most SDXL models trained on the Danbooru dataset do not render realistic images well. “photorealistic” is only recommended at low weight, where it can help adjust texture rather than create realism images. The “realistic” tag can work properly at higher weight.

Szybki start | Quick Start

Co to jest? | What is this?

• Pony: People's Works (ppw) to eksperymentalna seria dostrojonych modeli, około 85% zestawu danych pochodzi z obrazów generowanych przez użytkowników AI na CivitAI. Wcześniejszy ppw został zbudowany na bazie obrazów wygenerowanych przez pony v6, dlatego obrazy z tej serii noszą charakterystyczne cechy Pony Diffusion.

• Modele z tej serii używają standardowych tagów Danbooru i są zoptymalizowane głównie do generowania stylizowanych portretów w średniej i bliskiej perspektywie. Główna funkcja to pozwolenie bazowemu modelowi na osiągnięcie stabilnej jakości obrazu bez użycia słów kluczowych artystów i ze zmniejszoną ilością promptów jakościowych, co oszczędza miejsce na tokeny.
  Model nie jest modelem stylu (LoRA) – mogą występować subtelne różnice stylistyczne w zależności od promptów i warunków generowania.

• Pony: People's Works (ppw) is a experimental fine-tuned model series, approximately 85% of the dataset comes from AI-generated images published by users on CivitAI. Since the earlier ppw dataset was built on images generated by Pony V6, the outputs of this series also carry some characteristics of Pony Diffusion.

• This series uses standard Danbooru tags and is mainly optimized for generating stylized portraits at medium and close range. The primary effect of this model series is to allow the basemodel to achieve relatively stable image quality, without artist keywords or long quality tags, freeing up token space for prompts.
  These models are not style LoRAs. There may be subtle stylistic variations depending on different prompts and generating conditions.

Informacje o wersji | Version Info.

• Na tej stronie znajduje się wersja ppw wysokowymiarowy LoCon, która jest główną stroną projektu.

• Wersje LoCon ppw można elastycznie łączyć z różnymi funkcjonalnymi LoRA i checkpointami, oferując większą kontrolę nad siłą efektu. Wersje wysokowymiarowe mają mocniejszą uogólnialność i szczegółowość, ale wymagają więcej miejsca na dysku i zasobów obliczeniowych.

• Przede wszystkim przeznaczone są do usług generowania online oraz lokalnego użytku dla użytkowników posiadających mocne komputery.

• Ta strona zawiera modele wersji wysokowymiarowego LoCon ppw, będące główną stroną tego projektu.

• Wersje LoCon ppw mogą być elastycznie łączone z różnymi funkcjonalnymi LoRA i checkpointami, oferując większą kontrolę nad wagą efektu. Wersje o wysokim wymiarze oferują mocniejsze uogólnienie i bardziej szczegółowe odwzorowanie, jednak wymagają więcej miejsca na dysku i zasobów obliczeniowych.

• Przeznaczone głównie dla usług generowania online i lokalnych użytkowników z wysokowydajnym sprzętem.

Wersja lekka LoCon | Lightweight LoCon ver.

Wersje bazowe | Checkpoint versions (Illustrious)

Wersje bazowe | Checkpoint versions (NoobAI)

Więcej | more

Sposób użycia | Usage

pozytywne:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negatywne:

low quality, displeasing

Historia zmian | Change log

v7

W wersji v7 dokonano znacznych zmian w strukturze zbioru danych oraz zastosowano inne parametry i strategie treningowe, dlatego może być mniej stabilna niż wcześniejsze wersje.

The 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.

Model v-pred zachowuje się zupełnie inaczej na generatorze online CivitAI i na usłudze online TensorArt, nie da się odtworzyć tego samego wyniku z tymi samymi parametrami. Nie wiem dlaczego...

The v-pred model's performance on the CivitAI online generator is completely different from online generation on TensorArt. The results are entirely unreproducible with a same parameters. I have no idea why...

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

Opis wersji v7:

Jest to LoCon poprawiający jakość generacji, opracowany na podstawie zestawu danych z poprzedniej wersji. Około 90%-95% danych pochodzi z obrazów publikowanych na CivitAI.

Pozwala modelom na osiągnięcie względnie stabilnej jakości obrazu bez używania słów kluczowych artystów i długich promptów jakościowych, oszczędzając tym samym tokeny. Dodatkowo poprawia niektóre inherentne wady generacji modelu (z wyjątkiem rąk).

Z powodu doboru zbioru danych, wygenerowane obrazy mają specyfikę Pony. Ponieważ model nie jest przypisany do żadnego konkretnego artysty, stylu czy techniki malarskiej, mogą występować subtelne różnice stylistyczne w zależności od promptów i warunków generowania.

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.

Źródło zbioru danych i licencja | Dataset Source & License

• Każdy obraz w zbiorze został ręcznie wybrany, sklasyfikowany i oznaczony przez autora, w tym setki obrazów zostały ręcznie edytowane i poprawione.

• Model jest darmowy i open-source, użytkownicy mogą go wdrożyć na własnych urządzeniach. Autor nie czerpie zysków ze sprzedaży modelu. Autor nie nakłada ograniczeń na użycie modelu do komercyjnych usług generowania obrazów ani generowania obrazów do użytku komercyjnego, jednak należy przestrzegać licencji używanych checkpointów i innych LoRA.

• Około 90%-95% zbioru stanowią obrazy generowane przez AI, ale uwzględniono również około 250+ obrazów zaczerpniętych z mediów publicznych, wiadomości i publikacji jako materiał uzupełniający. Przyszłe wersje stopniowo będą zastępować te materiały. Użytkownicy komercyjni powinni być świadomi ewentualnych ryzyk.

  W zestawie danych nie ma danych treningowych od żadnych indywidualnych artystów ani jawnych przypisań artystycznych (choć błąd oznaczeń AI nie jest całkowicie wykluczony).

• Dodatkowo, model nie może być używany w zamkniętych komercyjnych aplikacjach, sprzedawany ani integrowany z zamkniętymi komercyjnymi modelami. Nie ma ograniczeń dla open-source połączonych modeli do usług generowania obrazów, ale rekomenduje się oznaczanie źródła połączonych modeli.

• Every image in the dataset has been manually selected, categorized, and annotated by the author. Additionally, hundreds of the images have been manually edited and corrected.

• This model is free and open-source model, allowing users to deploy it on their personal devices. The author does not receive any compensation from selling the model. The author does not impose restrictions on using this model for commercial image generation services or generating images for commercial purposes. However, please be mindful of the license restrictions of the Checkpoint and other LoRAs used alongside this model.

• Approximately 90%-95% of the dataset consists of AI-generated images. However, around 250+ images have been collected from public media, news outlets, and publications to supplement concepts. Future versions will gradually replace these materials. Users with commercial intentions should be aware of the potential risks.

  This dataset does not include training data from any individual artist, nor does it contain explicit artist attributions (though AI mistagging cannot be entirely ruled out).

• Additionally, this model is not permitted for use in closed-source commercial applications, model resales, or merged into closed-source commercial models. There are no restrictions on open-source merged models being used for image generation services, but it is recommended to credit the sources of any merged models.