すぐに使い始める | Quick Start

これは何ですか？ | What is this?

• Pony: People's Works（ppw）は、CivitAI上でユーザーが公開したAI生成画像の約85％をデータセットとして使用した微調整モデルシリーズです。このシリーズの主な目的は、アーティストキーワードや長く複雑な品質タグを使わずに、ベースモデルが比較的安定した画像品質を生成できるようにすることであり、プロンプトのtokenスペースを節約します。

  初期のppwのデータセットは、pony v6で生成された画像を基に構築されましたが、これはスタイルLoRAではありません。異なるプロンプトや生成条件によって、微妙な画風の違いが生じる可能性があります。

  Pony: People's Works (ppw) は実験的な微調整モデルシリーズで、データセットの約85％はCivitAI上でユーザーが公開したAI生成画像から収集されています。このモデルシリーズの主な効果は、アーティストキーワードや長い品質タグを用いなくてもベースモデルが比較的安定した画像品質を生成できるようにし、プロンプトのtokenスペースを確保することです。

  元のppwのデータセットは、Pony V6で生成された画像を基に構築されていますが、これはスタイルLoRAではありません。異なるプロンプトや生成条件によって、微妙な画風の違いが生じる可能性があります。

• 本ページでは、ppwの低次元LoConバージョンを公開しています。このバージョンのppwは、さまざまな機能LoRAとベースモデルと柔軟に組み合わせることができ、ストレージスペースをより小さく抑えられます。
  主にストレージ容量が限られているユーザー向けに、ローカル生成用に提供しています。

  This page features the low dim LoCon versions of ppw. These versions of ppw can be flexibly combined with various functional LoRAs and base models, while taking up less storage space.
  They are mainly intended for local generation use by users with limited storage capacity.

  大サイズLoCon | larger size LoCon 大モデル版 | Ckpt ver.

使用方法 | Usage

positive:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negative:

low quality, displeasing

更新履歴 | Change log

v8

テクスチャ更新：以下のタグの学習を強化しました：

Texture Update: The following tags have been reinforced in training:

realistic, photorealistic, flat color,

shiny skin, matte skin, shiny hair,

Danbooruデータセットには、「写真」や「写真に近いスタイル」を説明する複数のタグが存在します。トレーニングデータでは、これらの画像をすべて「photorealistic」とラベル付けしました。しかし、DanbooruデータセットでトレーニングされたSDXLモデルは多くの場合、リアリスティックな画像をうまく生成できません。したがって、「photorealistic」は、画像のテクスチャを調整する目的でのみ、低ウェイトで使用することをお勧めします。

「realistic」は、高いウェイトでも正常に動作します。

Please note that Danbooru dataset contains multiple tags to describe "photo" or "photo-like styles". I’ve tagged all such images as “photorealistic” in dataset.

However, most SDXL models trained on the Danbooru dataset do not render realistic images well.
“photorealistic” is only recommended at low weight, where it can help adjust texture rather than create realism images.

The “realistic” tag can work properly at higher weight.

データセットの出所とライセンス | Dataset Source & License

• データセット内のすべての画像は、作者によって手動で選別・分類・注釈編集されています。また、数百枚の画像は手動で編集・修正されています。

• このモデルは無料でオープンソースであり、ユーザーは個人のデバイスに独自にデプロイできます。作者はモデルの販売から一切の報酬を得ていません。作者は、このモデルシリーズを商業的画像生成サービスや商業目的での画像生成に使用することを制限していませんが、併用するCheckpointやその他のLoRAのライセンス制限にはご注意ください。

• このデータセットの約90%～95%はAI生成画像ですが、概念補完のため、公的メディア、ニュースメディア、出版物から約250枚以上の画像を収集しています。今後のバージョンでは徐々にこれらの素材を置き換える予定です。商業利用を検討しているユーザーは、関連リスクを自己判断でご確認ください。

  このデータセットには、個別のアーティストのデータは一切使用しておらず、アーティスト情報は一切ラベル付けされていません（AIによる誤タグ付けの可能性は排除できません）。

• また、このモデルは閉鎖的商用利用、モデルの販売、または閉鎖的商用モデルへの統合には使用できません。オープンソースの統合モデルを生成サービスに使用することは制限していませんが、統合モデルの出所を明記することを推奨します。

• 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.