Intro. 简介：

Um style LoCon treinado com 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 o estilo ou técnica de um artista específico. Ele PODE refletir o gosto da comunidade e a atratividade visual de uma imagem até certo ponto. Os estilos podem variar sutilmente dependendo dos 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-chave específicas. Por favor, use as tags de qualidade fornecidas com o modelo correspondente.

Para a versão V3 em diante, 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：

positive:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negative:

worst quality, low quality, displeasing

Você pode editar os prompts com base nessas tags.

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 menor qualidade.

O total de imagens no conjunto de dados agora ultrapassa 3.000, com mais de 20 conceitos manualmente aprimorados/editados 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:

A performance do modelo não é como esperado, mas acredito que as imagens no conjunto de dados de treinamento estão boas. Pretendo ajustar manualmente as tags e observar 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。

2025/1/3更新：

Atualizei manualmente algumas tags, mas parecem não estar relacionadas a brilho e cores. Suposição provisória de que pode estar relacionada ao desvio 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 Pony como principal alvo de treinamento.

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

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

Foi observado um fenômeno: Pony v6 e NoobAI tendem a gerar uma elevação triangular nas raízes dos penteados com mechas laterais. No Danbooru, essa elevação às vezes é marcada como 'hair intakes' ou 'curtained hair', mas o Pony aplica essa estrutura a cada personagem. Esta é a principal razão pela qual os penteados gerados pelo Pony muitas vezes não correspondem ao design pretendido durante o treinamento dos personagens. Um problema semelhante foi observado com o NoobAI. A suspeita é que essa característica seja comum em um conjunto de dados fora do Danbooru e não tenha sido marcada corretamente.

As imagens no conjunto de dados foram filtradas, e cerca de dois terços foram anotadas corretamente. Atualmente, adicionar 'hair intakes' no prompt pode de certa forma aliviar esse problema, mas ainda não encontrei uma solução completa para ele.

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 das tags do conjunto de dados. Treinado com base em NoobAI Epsilon-pred v1.

Modelos baseados em Pony têm forte tendência a gerar brincos, piercings e outros acessórios auriculares, às vezes danificando a estrutura da orelha dos personagens. Reorganizei as tags relacionadas, recortei e editei manualmente algumas imagens do conjunto de dados com pequenos erros estruturais e removi imagens muito difíceis de consertar.

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 estendido para 1429 imagens, incluindo exemplos com tags positivas e negativas.

774 das imagens são do estilo mais "desejado".

Treinado com base em 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 estendido para 374 imagens. Use as tags de qualidade e estéticas que acompanham os 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.

Treinadas 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。

test ver.4:

Está um pouco subajustado mas ainda funciona. Percebi que as tags de qualidade e autenticidade (best quality, masterpiece, very aesthetic, ...) treinadas no Animagine v3.1 podem alterar o estilo de arte gerado por este checkpoint. Corrigindo 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。