请注意 | Nota

A versão v7 realizou ajustes significativos na estrutura do conjunto de dados, além de usar parâmetros e estratégias de treinamento diferentes, portanto é possível que a v7 seja menos estável que as versões anteriores.

A versão v7 passou por ajustes estruturais significativos no conjunto de dados e utiliza parâmetros e estratégias de treinamento diferentes. Como resultado, a v7 pode ser menos estável que as versões anteriores.

O desempenho do modelo v-pred no gerador online do CivitAI é completamente diferente do desempenho na geração online no TensorArt, os mesmos parâmetros não conseguem reproduzir os resultados. Eu não sei por quê...

Versão TensorArt Versão CivitAI com os mesmos parâmetros no CivitAI com peso maior

Início rápido | Quick Start

O que é isto? | What is this?

Este é um LoCon de qualidade de imagem desenvolvido com base no conjunto de dados do trabalho anterior. Cerca de 90%-95% das imagens vêm do CivitAI.

Ele permite que o modelo obtenha qualidade de imagem relativamente estável sem usar tags de artistas e usando menos prompts de qualidade, economizando mais espaço de tokens. Além disso, ele pode corrigir algumas falhas inerentes do modelo durante a geração (exceto para mãos).

Devido à seleção do conjunto de dados, as imagens geradas apresentam um estilo parecido com Pony. No entanto, como o modelo não se refere a nenhum artista, estilo ou técnica específica, podem haver variações sutis no estilo conforme os diferentes prompts e condições do modelo.

Como usar | Usage

Para modelos baseados em tags de qualidade,

For models based on quality tags,

positivo:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negativo:

low quality, displeasing

Para modelos baseados no sistema de pontuação Pony,

For models based on Pony scores,

positivo:

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up,

negativo:

score_3, score_2, score_1, 

Fonte do conjunto de dados e licença | Dataset Source & License

• Cada imagem no conjunto de dados foi manualmente selecionada, categorizada e anotada pelo autor, com centenas de imagens editadas e corrigidas manualmente.

• Este é um modelo gratuito e open-source, permitindo que usuários o implementem em seus dispositivos pessoais. O autor não recebe nenhuma compensação pela venda do modelo. O autor não impõe restrições ao uso deste modelo para serviços comerciais de geração de imagens ou geração comercial de imagens, mas é importante estar atento às licenças do Checkpoint e dos outros LoRAs usados em conjunto.

• Cerca de 90%-95% do conjunto de dados são imagens geradas por IA, mas mais de 250 imagens foram coletadas de mídias públicas, meios de comunicação e publicações para complementar os conceitos. Versões futuras substituirão gradualmente esses materiais. Usuários com intenções comerciais devem estar atentos aos riscos.

  Este conjunto de dados não inclui dados de treinamento de artistas individuais nem contém atribuições explícitas de artistas (embora erros de marcação por IA não possam ser completamente descartados).

• Além disso, este modelo não é permitido para uso em aplicações comerciais fechadas, revenda ou fusão em modelos comerciais fechados. Não há restrições para uso em modelos open-source fundidos para serviços de geração de imagens, mas recomenda-se creditar as fontes dos modelos fundidos.

• 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.