Collective Recipe

使用方法 | 使用法：

トリガーワード:

stylized

モデル概要 | イントロ：

これは、AIが生成した画像で訓練されたスタイルLoConのセットです。

This is a set of style LoCon trained on AI generated images.

Pony Diffusion V6 は、SDXLがオープンソースとしてリリースされた初期段階で最も成功した微調整プロジェクトの一つでした。

時間の経過とともに、新しい訓練技術の開発や新たなデータセットの適用により、最近リリースされたオープンソースモデルはPony V6よりも生成品質で顕著に優れています。また、Pony V6を基にしたモデルはCivitにおける活発さも以前ほどではありません。

しかし、Danbooruで訓練されたほとんどのアニメスタイルモデルとは異なり、Pony V6はAIコミュニティにこれまでにない多様なアートスタイルをもたらす独特なエコシステムを築きました。新しいオープンソースモデルは知識量が豊富で生成も安定していますが、Ponyエコシステムの創造的多様性を完全に代替することはできません。

このシリーズのモデルは、かつてCivitコミュニティで人気だったいくつかのアートスタイルの組み合わせを再現し、それらのクラシックな美術スタイルをより新しく安定した先進モデルに移行することを目的としています。これらのスタイルは、私が収集した画像から選定されています。各スタイルは、固定されたLoRAとプロンプトパラメータのセットに結び付けられています。

データセットの品質、構造、一貫性に関するさまざまな配慮から、他のユーザーがすでに公開した画像は一切使用せず、ワークフローで再生成し、手動で精選したデータのみを使用します。私は、モデルからバランスよく異なるテーマの画像を抽出できるように、一連のプロンプト構造を設計しました。これにより、モデルが多様なタスクに適応できるようにしています。

Pony Diffusion V6 was one of the most successful SDXL fine-tuning projects during the early days of its open-source release.

Over time, advancements in training techniques and the introduction of new datasets have led to the release of open-source models that significantly outperform Pony V6 in terms of generation quality. Models based on Pony V6 have also seen a decline in activity on Civit.

However, unlike most anime-style models trained on Danbooru, Pony V6 fostered a unique ecosystem that introduced a wide range of unprecedented art styles to the AI community. Even though newer models offer more knowledge and greater stability, they still cannot fully replace the creative diversity found within the Pony ecosystem.

This model series aims to replicate some of the art style combinations that were once popular in the Civit community, transferring those classic art styles onto newer, more stable and capable models. These styles were selected based on images from my personal collection. Each style in the series is anchored by a fixed set of LoRAs and prompt parameters.

Due to various considerations regarding dataset quality, structure, and consistency, no previously published user images will be used in training. Instead, all data will be regenerated via workflows and manually curated. I have designed a prompt structure intended to extract a balanced range of visual themes from each model, ensuring that the model remains adaptable to a wide variety of tasks.

Civitの現在の生成サービスはモデル作成者とユーザーの経済的利益に関わっているため、私は、より多くのリソースを必要とし、元のモデルアーキテクチャ上で制御性が低い組み合わせを優先的に選択します。2～3つのリソースのみで構成されるシンプルな組み合わせはスキップします。また、新しいモデル、特に新しいチェックポイントを使用した組み合わせもなるべく避ける方針です。要するに、このプロジェクトは、アクティブなPonyモデルの作成者への直接的な損害を最小限に抑えつつ、クラシックなアートスタイルを生成したいユーザーに、より経済的で安定して制御しやすい代替手段を提供することを目指しています。

Since Civit’s current generation services involve economic interests between model creators and users, I will prioritize combinations that rely on more resources and exhibit low controllability. Simpler combinations based on only 2–3 resources will be skipped. I also intend to avoid recent models, especially those generated on new checkpoints. In short, this project tries to minimize any direct harm to active Pony model creators, while offering users a more economical and stable alternative to generate classic artistic styles.

レシピ | レシピ：

レシピ1:

チェックポイント: Pony Diffusion v6 XL

その他のリソース:

All Disney Princess XL LoRA Model from Ralph Breaks the Internet v2.0 (重み:0.7)

ExpressiveH (Hentai LoRa Style) エロアニメ (重み:0.4)

Incase Style [PonyXL] v3.0 (PonyXL Edition) (重み:0.4)

Vixon's Pony Styles - gothic neon v1.0 (重み:0.2)

プロンプト:

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, source_anime, source_comic, flat color, Expressiveh,