v8

Atualização de textura: Reforçou a aprendizagem das seguintes tags:

Texture Update: As seguintes tags foram reforçadas no treinamento:

realistic, photorealistic, flat color,

shiny skin, matte skin, shiny hair,

Por favor, note que o conjunto de dados Danbooru contém várias tags para descrever "foto" ou "estilos fotográficos". Eu marquei todas essas imagens como “photorealistic” no conjunto de dados.

Contudo, a maioria dos modelos SDXL treinados no conjunto Danbooru não renderizam imagens realistas muito bem, portanto “photorealistic” é recomendado apenas em pesos baixos para ajustar textura em vez de criar imagens realistas. A tag “realistic” pode funcionar bem em pesos mais altos.

Início rápido | Quick Start

O que é isto? | What is this?

• Pony: People's Works (ppw) é uma série de modelos experimental fine-tuned, com cerca de 85% do conjunto de dados coletados de imagens geradas por IA postadas por usuários no CivitAI. O ppw inicial foi construído sobre imagens geradas pelo Pony V6, então essa série mantém características do pony diffusion.

• Esta série usa tags padrão Danbooru e é otimizada principalmente para gerar retratos estilizados em médio e curto alcance. A principal função é permitir que o modelo base obtenha uma qualidade de imagem relativamente estável sem usar prompts de artistas e com menos palavras-chave de qualidade, economizando espaço de tokens nos prompts.
  Este modelo não é um LoRA de estilo específico, podendo haver variações sutis de estilo dependendo dos prompts e condições de geração.

• Pony: People's Works (ppw) é uma série experimental fine-tuned, aproximadamente 85% do conjunto de dados é de imagens geradas por IA postadas no CivitAI. Como o ppw anterior foi baseado em imagens geradas por Pony V6, os resultados carregam características do Pony Diffusion.

• Esta série usa tags padrão Danbooru, sendo otimizada para retratos estilizados em médio e curto alcance. A principal função é permitir que o modelo base alcance uma qualidade de imagem relativamente estável, sem palavras-chave de artista ou longos termos de qualidade, liberando espaço de tokens para prompts.
  Estes modelos não são LoRAs de estilo, podendo haver variações subtis de estilo conforme os prompts e condições.

Informações da versão | Version Info.

• Esta página apresenta a versão LoCon de alta dimensão do ppw, que também é a página principal do projeto.

• As versões LoCon do ppw podem ser combinadas com várias LoRAs funcionais e checkpoints, oferecendo maior controle da intensidade do efeito. As versões de alta dimensão oferecem maior generalização e renderização detalhada, porém exigem mais espaço de armazenamento e recursos computacionais.

• São destinadas principalmente para serviços de geração online e uso local por usuários com computadores de alta performance.

• Esta página traz a versão LoCon de alta dimensão do ppw, que também serve como página principal do projeto.

• As versões LoCon de ppw podem ser combinadas flexivelmente com diferentes LoRAs funcionais e checkpoints, com maior controle sobre o peso do efeito. As versões de alta dimensão têm maior capacidade de generalização e detalhes, mas usam mais espaço de armazenamento e recursos de processamento.

• São indicadas principalmente para serviços de geração online e uso local por usuários com PCs de alto desempenho.

Versão LoCon leve | Lightweight LoCon ver.

Versão modelo base | Checkpoint versions (Illustrious)

Versão modelo base | Checkpoint versions (NoobAI)

Mais | more

Uso | Usage

positivo:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negativo:

low quality, displeasing

Registro de alterações | Change log

v7

A versão v7 fez grandes ajustes na estrutura do conjunto de dados e usou diferentes parâmetros e estratégias de treinamento. Portanto, pode ser que v7 seja menos estável que as versões anteriores.

A versão v7 passou por ajustes significativos na estrutura do conjunto de dados e utiliza parâmetros e estratégias de treinamento diferentes. Como resultado, pode ser menos estável que versões anteriores.

O modelo v-pred tem desempenho no gerador online CivitAI totalmente diferente do gerador online do TensorArt; os mesmos parâmetros não conseguem reproduzir os resultados. Não sei o motivo...

O desempenho do modelo v-pred no gerador online CivitAI é completamente diferente do online no TensorArt. Os resultados não podem ser reproduzidos com os mesmos parâmetros. Não sei o porquê...

Versão TensorArt Versão CivitAI com mesmo parâmetro no CivitAI com peso mais alto

Descrição da v7:

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

Permite que modelos alcancem qualidade de imagem relativamente estável sem usar tags de artistas ou longos prompts de qualidade, liberando mais espaço para tokens. Também corrige alguns defeitos inerentes do modelo (exceto mãos).

Devido à seleção dos dados, as imagens geradas apresentam estilo parecido com Pony. Porém, como não se refere a nenhum artista, estilo ou técnica específicos, podem ocorrer variações sutis conforme os prompts e condições.

Este é um LoCon de qualidade de geração desenvolvido com base no conjunto de dados do trabalho anterior. Aproximadamente 90%-95% dos dados de imagem vêm do CivitAI.

Permite que os modelos atinjam qualidade de imagem relativamente estável sem tags de artistas ou longos prompts de qualidade, economizando espaço de tokens. Também pode corrigir alguns defeitos inerentes do modelo (exceto mãos).

Devido à seleção do conjunto de dados, as imagens geradas exibem um estilo semelhante ao Pony. No entanto, como não direciona a nenhum artista, estilo ou técnica específica, pode haver variações estilísticas sutis dependendo dos prompts e das condições do modelo.

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

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

• Este modelo é gratuito e open-source, permitindo que usuários o implantem em seus dispositivos pessoais. O autor não recebe nenhuma remuneração pela venda do modelo. O autor não impõe restrições para uso do modelo em serviços comerciais de geração ou em imagens geradas para fins comerciais, mas é necessário respeitar as licenças do Checkpoint e outras LoRAs usadas em conjunto.

• Cerca de 90%-95% dos dados são gerados por IA, mas há mais de 250 imagens coletadas de mídia pública, notícias e publicações para suplementação conceitual. Versões futuras substituirão esses materiais gradualmente. Usuários com fins comerciais devem estar atentos aos riscos.

  Este conjunto de dados não contém dados de artistas individuais nem marcação de artistas (mas erros de marcação por IA não podem ser totalmente excluídos).

• Além disso, este modelo não é permitido para uso comercial fechado, venda de modelo nem fusão em modelos comerciais fechados. Não há restrições para uso em fusões open-source para serviços de geração, mas recomenda-se creditar as fontes dos modelos fundidos.

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

• Este modelo é gratuito e open-source, permitindo aos usuários sua implantação em dispositivos pessoais. O autor não recebe qualquer remuneração pela venda do modelo. O autor não impõe restrições para uso deste modelo em serviços comerciais de geração ou geração de imagens para fins comerciais. No entanto, deve-se respeitar as restrições de licença dos Checkpoints e outras LoRAs usadas junto com este modelo.

• Cerca de 90%-95% dos dados são imagens geradas por IA. Porém, aproximadamente 250+ imagens foram coletadas de mídia pública, veículos de notícias e publicações para suplementar conceitos. Futuras versões substituirão gradualmente esses materiais. Usuários com intenções comerciais devem estar atentos aos riscos potenciais.

  Este conjunto de dados não inclui dados de treinamento de artistas individuais, nem contém atribuições explícitas de artistas (mesmo que erros de marcação pela IA não possam ser totalmente descartados).

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