v8

텍스처 업데이트: 다음 태그의 학습을 강화했습니다:

realistic, photorealistic, flat color,

shiny skin, matte skin, shiny hair,

Danbooru 데이터셋에는 “사진” 및 “사진과 유사한 스타일”을 설명하는 여러 태그가 존재합니다. 저는 데이터셋에서 이러한 이미지들을 모두 “photorealistic”로 표기했습니다. 그러나 Danbooru 데이터셋으로 학습된 SDXL 모델 대부분은 사실적인 이미지를 잘 생성하지 못하므로, “photorealistic”는 텍스처를 조정하는 데에만 저중량으로 사용하는 것이 권장됩니다. “realistic” 태그는 고중량에서도 정상적으로 작동합니다.

빠른 시작 | Quick Start

이것은 무엇인가? | What is this?

• Pony: People's Works (ppw)는 CivitAI에서 사용자가 게시한 AI 생성 이미지의 약 85%를 데이터셋으로 사용하는 실험적인 미세 조정 모델 시리즈입니다. 이전 ppw의 데이터셋은 pony v6로 생성된 이미지를 기반으로 구축되었으므로, 이 시리즈의 출력물 역시 Pony Diffusion의 특징을 일부 가지고 있습니다.

• 이 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 중간 및 근경 스타일라이즈된 인물 초상화 생성에 최적화되어 있습니다. 이 모델 시리즈의 주요 효과는 아티스트 키워드나 긴 품질 태그 없이도 기본 모델이 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 얻을 수 있도록 하여 프롬프트의 토큰 공간을 절약하는 것입니다.
  이 모델은 스타일 LoRA가 아닙니다. 다양한 프롬프트 및 생성 조건에 따라 미세한 스타일 차이가 발생할 수 있습니다.

• Pony: People's Works (ppw)는 CivitAI에서 사용자가 게시한 AI 생성 이미지의 약 85%를 데이터셋으로 사용하는 실험적인 미세 조정 모델 시리즈입니다. 이전 ppw의 데이터셋은 Pony V6로 생성된 이미지를 기반으로 구축되었으므로, 이 시리즈의 출력물 역시 Pony Diffusion의 특징을 일부 가지고 있습니다.

• 이 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 중간 및 근경 스타일라이즈된 인물 초상화 생성에 최적화되어 있습니다. 이 모델 시리즈의 주요 효과는 아티스트 키워드나 긴 품질 태그 없이도 기본 모델이 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 얻을 수 있도록 하여 프롬프트의 토큰 공간을 절약하는 것입니다.
  이 모델은 스타일 LoRA가 아닙니다. 다양한 프롬프트 및 생성 조건에 따라 미세한 스타일 차이가 발생할 수 있습니다.

버전 정보 | Version Info.

• 이 페이지에서는 ppw의 고차원 LoCon 버전을 공개하며, 이는 본 프로젝트의 주 페이지입니다.

• ppw의 LoCon 버전은 다양한 기능 LoRA 및 기본 모델과 유연하게 결합할 수 있으며, 효과 강도의 제어성이 더 뛰어납니다. 고차원 LoCon 버전은 일반화 성능과 세부 표현력이 더 우수하지만, 더 많은 저장 공간과 컴퓨팅 리소스를 소모합니다.

• 주로 온라인 생성 서비스 및 성능이 뛰어난 사용자의 로컬 생성에 적합합니다.

• 이 페이지에서는 ppw의 고차원 LoCon 버전을 제공하며, 이는 본 프로젝트의 주 페이지입니다.

• ppw의 LoCon 버전은 다양한 기능 LoRA 및 체크포인트와 유연하게 결합할 수 있으며, 효과 강도의 제어성이 더 뛰어납니다. 고차원 버전은 더 나은 일반화 능력과 세부 표현력을 제공하지만, 더 많은 저장 공간과 컴퓨팅 리소스를 요구합니다.

• 주로 온라인 생성 서비스 및 고성능 PC를 보유한 사용자의 로컬 생성용으로 설계되었습니다.

간소화된 LoCon | Lightweight LoCon ver.

기본 모델 버전 | Checkpoint versions (Illustrious)

기본 모델 버전 | Checkpoint versions (NoobAI)

더 보기 | more

사용법 | Usage

긍정적:

masterpiece, best quality, very aesthetic

부정적:

low quality, displeasing

업데이트 로그 | Change log

v7

v7 버전은 데이터셋 구조를 대폭 조정했으며, 다른 학습 파라미터와 전략을 사용했기 때문에 v7이 이전 버전보다 안정적이지 않을 수 있습니다.

CivitAI 온라인 생성기에서의 v-pred 모델의 성능은 TensorArt의 온라인 생성 결과와 완전히 다릅니다. 동일한 파라미터로도 결과를 재현할 수 없습니다. 원인을 모르겠습니다......

TensorArt 버전 CivitAI 버전 (동일 파라미터) CivitAI (높은 가중치)

v7 버전 개요:

이것은 이전 버전의 데이터셋을 기반으로 개발된 이미지 품질 LoCon이며, 약 90%-95%의 이미지 데이터는 CivitAI에 게시된 이미지에서 수집되었습니다.

이 모델은 아티스트 키워드나 긴 품질 프롬프트 없이도 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 제공하여 토큰 공간을 절약하며, 모델 고유의 일부 생성 결함을 보정합니다. (단, 손은 제외)

데이터셋 선택의 영향으로 생성된 이미지는 Pony의 질감을 보입니다. 하지만 특정 아티스트, 스타일, 기법에 의존하지 않기 때문에, 다른 프롬프트나 모델 조건에 따라 미세한 스타일 차이가 발생할 수 있습니다.

이것은 이전 버전의 데이터셋을 기반으로 개발된 이미지 품질 LoCon이며, 약 90%-95%의 이미지 데이터는 CivitAI에 게시된 이미지에서 수집되었습니다.

이 모델은 아티스트 키워드나 긴 품질 프롬프트 없이도 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 제공하여 토큰 공간을 절약하며, 모델 고유의 일부 생성 결함을 보정합니다. (단, 손은 제외)

데이터셋 선택의 영향으로 생성된 이미지는 Pony의 질감을 보입니다. 하지만 특정 아티스트, 스타일, 기법에 의존하지 않기 때문에, 다른 프롬프트나 모델 조건에 따라 미세한 스타일 차이가 발생할 수 있습니다.

데이터셋 출처 및 라이선스 | Dataset Source & License

• 데이터셋의 모든 이미지는 저자가 수동으로 선별, 분류 및 태깅 편집했으며, 수백 장의 이미지는 수동으로 수정 및 보정되었습니다.

• 이 모델은 무료 및 오픈소스 모델이며, 사용자는 개인 장치에 자체 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매를 통해 어떠한 보상도 받지 않습니다. 저자는 이 시리즈 모델을 상업적 생성 서비스 또는 상업적 용도의 이미지 생성에 사용하는 것을 제한하지 않습니다. 그러나 함께 사용하는 체크포인트 및 기타 LoRA의 라이선스 제한을 반드시 확인하십시오.

• 이 데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지지만, 개념 보완을 위해 약 250장 이상의 공공 미디어, 뉴스 매체, 출판물에서 수집된 이미지가 포함되어 있습니다. 향후 버전에서는 관련 자료를 점차 교체할 예정입니다. 상업적 용도를 고려하는 사용자는 해당 위험을 스스로 인지해야 합니다.

  이 데이터셋은 개별 아티스트의 데이터를 학습하지 않으며, 어떤 아티스트 정보도 태깅하지 않습니다 (AI의 오태깅 가능성은 배제할 수 없습니다).

• 또한, 이 모델은 폐쇄형 상업용, 모델 판매, 또는 폐쇄형 상업 모델과의 융합에 사용될 수 없습니다. 오픈소스 융합 모델을 생성 서비스에 사용하는 것은 제한하지 않지만, 융합 모델의 출처를 명시하는 것을 권장합니다.

• 데이터셋의 모든 이미지는 저자가 수동으로 선별, 분류 및 태깅 편집했으며, 수백 장의 이미지는 수동으로 수정 및 보정되었습니다.

• 이 모델은 무료 및 오픈소스 모델이며, 사용자는 개인 장치에 자체 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매를 통해 어떠한 보상도 받지 않습니다. 저자는 이 시리즈 모델을 상업적 생성 서비스 또는 상업적 용도의 이미지 생성에 사용하는 것을 제한하지 않습니다. 그러나 함께 사용하는 체크포인트 및 기타 LoRA의 라이선스 제한을 반드시 확인하십시오.

• 이 데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지지만, 개념 보완을 위해 약 250장 이상의 공공 미디어, 뉴스 매체, 출판물에서 수집된 이미지가 포함되어 있습니다. 향후 버전에서는 관련 자료를 점차 교체할 예정입니다. 상업적 용도를 고려하는 사용자는 해당 위험을 스스로 인지해야 합니다.

  이 데이터셋은 개별 아티스트의 데이터를 학습하지 않으며, 어떤 아티스트 정보도 태깅하지 않습니다 (AI의 오태깅 가능성은 배제할 수 없습니다).

• 또한, 이 모델은 폐쇄형 상업용, 모델 판매, 또는 폐쇄형 상업 모델과의 융합에 사용될 수 없습니다. 오픈소스 융합 모델을 생성 서비스에 사용하는 것은 제한하지 않지만, 융합 모델의 출처를 명시하는 것을 권장합니다.