Introdução 简介：

Um style LoCon treinado em imagens de modelo baseadas em pony coletadas do site Civitai com "mais coleções" e "mais reações".

这是一个训练自Civitai上点赞最多和收藏最多的pony系模型图片的画风LoCon。

Este LoRA não pretende simular qualquer estilo ou técnica artística específica. Ele PODE refletir o gosto da comunidade e a atratividade visual de uma imagem até certo ponto. Os estilos podem variar sutilmente conforme diferentes prompts.

这个lora并不意于还原某个特定的画师画风或者绘画技巧。它在某种程度上可能反应了社区审美和图片的视觉吸引力。 不同的提示词下可能会有微妙的画风变化。

Uso 使用方法：

Versões anteriores à V2 não possuem palavras gatilho específicas. Por favor, use as tags de qualidade fornecidas com o modelo correspondente.

Para as versões V3 e posteriores, as seguintes tags foram treinadas:

V2以前的版本没有特定触发词。请使用对应模型自带的质量提示词。

对于v3及后续版本，训练了以下标签：

positivo:

masterpiece, melhor qualidade, muito estético

negativo:

pior qualidade, baixa qualidade, desagradável

Você pode editar os prompts com base nisso.

Geração de Dados 数据版本：

v6:

Adicionadas mais de 500 novas imagens, algumas selecionadas do Flux. Removi algumas imagens antigas que considerei de qualidade inferior.

O número total de imagens no conjunto de dados agora ultrapassa 3.000, com mais de 20 conceitos aprimorados/editados manualmente em 6 versões do conjunto de dados.

O ranking do modelo também foi aumentado.

新添加了500+张图片其中有一部分选自flux生成的图像。删除了一部分我认为品质不佳的旧图片。

现在总的图片数超过了3000，6个版本的数据总共手动增强/修正了20多条概念。

增加了模型的rank。

v5.9:

O desempenho do modelo não foi o esperado, mas acredito que as imagens no conjunto de dados de treino estão boas. Pretendo ajustar as tags manualmente e ver como os resultados mudam.

模型效果不如预期，但是我觉得训练集的图片本身应该没什么问题。打算先手动修正tag看看效果。

Atualização em 2025/1/3：

Atualizei manualmente algumas tags, mas elas parecem não estar relacionadas a brilho e cores. Suspeita-se que esteja relacionado ao offset de ruído.

手动更新了一部分标签，但是它们和明暗色彩无甚干系。暂时猜测可能和noise offset有关。

v5:

O conjunto de dados foi ampliado para 2.154 imagens, com cerca de 1.000 imagens de Pony como principal foco de treino.

Embora modelos V-pred possam usar LoRA treinado em modelos baseados em Eps-pred, a qualidade de saída cai significativamente. Esta versão será treinada separadamente em dois tipos diferentes de modelos.

Versões recentes do NoobAI exibem artefatos evidentes, mas a tag 'jpeg artifact' do Danbooru não parece funcionar efetivamente. Para resolver isso, cerca de 30 imagens típicas e visualmente perceptíveis foram selecionadas como exemplos negativos.

Foi observada a seguinte fenomenologia: Pony v6 e NoobAI tendem a gerar uma elevação triangular nas raízes dos penteados com franja lateral. No Danbooru, esta elevação às vezes é tagueada como 'hair intakes' ou 'curtained hair', mas Pony aplica essa estrutura a todos os personagens. Isso é uma razão importante pela qual os penteados gerados por Pony frequentemente não correspondem ao design pretendido durante o treino dos personagens. Um problema similar foi observado com NoobAI. Suspeito que este recurso é comum em um conjunto de dados fora do Danbooru e não foi corretamente marcado.

As imagens do conjunto foram filtradas, cerca de dois terços foram anotadas corretamente. Atualmente, adicionar 'hair intakes' ao prompt pode de certa forma aliviar este problema, mas ainda não encontrei uma solução completa.

数据集扩充到2154张图。其中作为主要训练目标的pony图片约1000张。

虽然V-pred模型也能使用基于Eps-pred技术的模型训练的lora，但是生成质量会大打折扣。这个版本将会分别在两个不同类型的模型上训练。

noobAI近期版本有比较明显的伪影，但是danbooru上的“jpeg artifact”并没有起作用。因此专门针对这个问题选择了约30张较为典型的、肉眼可见的图片作为负面案例。

观察到一个现象：pony v6和noobAI在生成有侧发的发型时，倾向于在发根处生成一个三角形的翘起。在danbooru里，这种翘起有时会被标注为“hair intakes”和“curtained hair”，但是pony会给每一个角色都套上这样的结构。这也是pony训练角色时，发型训练不像的一个重要原因。noob也观察到了类似的现象，我的猜测是danbooru以外的某个训练集大量存在这个特征，但没有对这个特征进行正确标注。

对数据集里的图片进行了筛选，其中约2/3的图片进行了正确的标注。现在，在prompt里写上“hair intakes”可能可以一定程度上减轻这个现象，但是我还没有找到根治这个毛病的办法。

v4:

Otimização parcial nas tags do conjunto de dados. Treinado com base no NoobAI Epsilon-pred v1.

Modelos baseados em Pony tendem a gerar brincos, piercings e outros tipos de acessórios auriculares, às vezes prejudicando a estrutura da orelha dos personagens. Organizamos as tags relacionadas, cortamos e editamos manualmente algumas imagens do conjunto de dados com problemas estruturais menores, e removemos fotos difíceis de corrigir.

对数据集的标注方式进行了部分优化。基于NoobAI Epsilon-pred v1训练。

Pony系模型有很强烈的生成耳环、耳钉以其他类型的耳部饰品的倾向，有时还会破坏人物耳部的结构。对相关的标注进行了整理。剪裁、手工修改了数据集中一部分结构错误不严重的图，剔除了一些太难修改的图片。

v3:

Conjunto de dados ampliado para 1429 imagens, incluindo exemplos com tags positivas e negativas.

774 dessas imagens são do estilo mais "desejado".

Treinado no Illustrious v0.1.

数据集扩展到了1429张图片，包括了正反两种例子。

其中774张是训练的目标风格。

基于Illustrious v0.1训练。

v2:

Conjunto de dados ampliado para 374 imagens. Use tags de qualidade e estética fornecidas pelos modelos para controlar a qualidade da geração.

训练数据集扩展到了374张。尝试使用模型自带的质量提示词来稳定生成质量。

v1:

Treinado com 224 imagens do Civitai e 393 imagens para regularização.

Treinou-se 2 versões baseadas em Animagine v3.1 e Pony v6.

训练了C站上224张图片，393张正则数据集。

有Animagine v3.1和Pony v6两个版本。

versão teste 4:

Está um pouco subajustado mas ainda funciona. Descobri que as tags de qualidade e autenticidade (melhor qualidade, obra-prima, muito estético, ...) com que o Animagine v3.1 foi treinado podem alterar o estilo artístico gerado por este checkpoint. Será corrigido na próxima versão de teste.

有些欠拟合但是目前是有效的。我发现Animagine v3.1自带的质量控制词和美学提示词会改变生成图片的画风，所以这个实验版本需要不填写质量词。下一版会修复。