Pony: People's Works - Base (Illustrious)
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모델 설명
빠른 시작 | Quick Start
이것은 무엇인가? | What is this?
Pony: People's Works (ppw)는 실험적인 미세 조정 모델 시리즈로, 데이터셋의 약 85%는 CivitAI에서 사용자가 게시한 AI 생성 이미지에서 수집되었습니다. 이전 ppw 데이터셋은 pony v6로 생성된 이미지를 기반으로 구축되었으므로, 이 시리즈의 출력물도 Pony Diffusion의 특징을 일부 지닙니다.
본 시리즈 모델은 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 중·근거리 스타일리시한 인물 초상 생성에 특화되어 있습니다. 이 모델의 주요 기능은 아티스트 키워드나 긴 품질 힌트 없이도 기초 모델이 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 생성할 수 있도록 도와, 프롬프트의 token 공간을 절약하는 것입니다.
본 모델은 스타일 모델이 아닙니다. 다양한 프롬프트와 생성 조건에 따라 미세한 화풍 차이가 발생할 수 있습니다.Pony: People's Works (ppw)는 실험적인 미세 조정 모델 시리즈로, 데이터셋의 약 85%는 CivitAI에서 사용자가 게시한 AI 생성 이미지에서 수집되었습니다. 이전 ppw 데이터셋은 Pony V6로 생성된 이미지를 기반으로 구축되었으므로, 이 시리즈의 출력물도 Pony Diffusion의 특징을 일부 지닙니다.
본 시리즈는 표준 Danbooru 태그를 사용하며, 중·근거리 스타일리시한 인물 초상 생성에 최적화되어 있습니다. 이 모델 시리즈의 주요 효과는 아티스트 키워드나 긴 품질 태그 없이도 기초 모델이 상대적으로 안정적인 이미지 품질을 생성하도록 도와, 프롬프트의 token 공간을 확보하는 것입니다.
이 모델들은 스타일 LoRA가 아닙니다. 다양한 프롬프트와 생성 조건에 따라 미세한 화풍 차이가 발생할 수 있습니다.
버전 정보 | Version Info.
이 페이지에서는 ppw의 체크포인트 버전을 공개합니다. 이 모델들은 Illustrious 시리즈에서 학습되었으며, 주요 목적은 LoCon 버전 모델을 추출하는 데 사용됩니다. 또한 다음 세대 ppw 모델의 특정 개념 학습 데이터를 합성하는 데에도 활용됩니다.
LoRA를 로드하지 않고도 독립적으로 이미지를 생성할 수 있으며, 이는 계산 자원을 덜 소모합니다. LoCon 버전과 비교해 체크포인트 버전은 학습 내용에 대해 이론적으로 더 강력한 일반화 능력을 가지지만, 다른 LoRA나 LyCORIS 모델과의 조합 효과는 다소 떨어질 수 있습니다. 눈이나 손 등 세부 요소에 대한 최적화는 이루어지지 않았습니다.
디스크 저장 공간은 충분하지만 GPU 성능이 제한적인 환경이나, 더 안정적인 생성 결과를 원하는 사용자에게 적합합니다.
이 페이지에서는 ppw의 체크포인트 버전을 공개합니다. 이 모델들은 Illustrious 시리즈에서 학습되었으며, 주요 목적은 LoCon 버전을 추출하는 데 사용됩니다. 또한 다음 세대 ppw 모델의 특정 개념 학습 데이터를 합성하는 데에도 활용됩니다.
LoRA를 로드하지 않고도 독립적으로 이미지를 생성할 수 있으며, 이는 계산 자원을 덜 소모합니다.
LoCon 버전과 비교해 체크포인트 버전은 학습 내용에 대해 이론적으로 더 강력한 일반화 능력을 가지지만, 다른 LoRA나 LyCORIS 모델과의 조합 효과는 다소 떨어질 수 있습니다.
눈이나 손 같은 세부 요소에 대해 특별히 최적화되지 않았습니다.디스크 저장 공간은 충분하지만 GPU 성능이 제한적인 환경이나, 더 안정적인 생성 결과를 원하는 사용자에게 적합합니다.
본 모델이 생성한 출력물은 상업적 사용이 허용되지 않습니다.
자세한 내용은 원본 NoobAI-XL 라이선스를 참조하세요.
고사양 LoCon 버전 | High-spec LoCon ver.
간소화 LoCon 버전 | Lightweight LoCon ver.
사용 방법 | Usage
positive:
masterpiece, best quality, very aesthetic
negative:
low quality, displeasing
업데이트 내역 | Change log
v8
텍스처 업데이트: 다음 태그들의 학습을 강화했습니다:
Texture Update: The following tags have been reinforced in training:
realistic, photorealistic, flat color,
shiny skin, matte skin, shiny hair,
Danbooru 데이터셋에는 “사진”과 “사진과 유사한 스타일”을 설명하는 여러 태그가 존재합니다. 저는 학습 집합 내 모든 해당 이미지를 “photorealistic”으로 통일 표기했습니다. 그러나 Danbooru 학습 데이터셋으로 학습된 SDXL 모델은 대부분 사실적인 이미지를 잘 생성하지 못하므로, “photorealistic”은 이미지의 텍스처를 조정할 때만 저항량으로 사용하는 것이 좋습니다. “realistic”은 고항량에서도 정상적으로 작동합니다.
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.
데이터셋 출처 및 라이선스 | Dataset Source & License
데이터셋의 모든 이미지는 저자가 수동으로 선별, 분류, 태그 편집했으며, 수백 장의 이미지는 수동으로 수정 및 정제되었습니다.
이 모델은 무료 및 오픈소스 모델이며, 사용자는 개인 기기에서 자체 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매를 통해 어떠한 보상도 받지 않습니다. 저자는 이 시리즈 모델을 상업적 이미지 생성 서비스 또는 상업적 용도의 이미지 생성에 사용하는 것을 제한하지 않습니다. 그러나 이 모델과 함께 사용하는 체크포인트 및 다른 LoRA의 라이선스 제한에 유의하세요.
이 데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지로 구성되어 있지만, 개념 보완을 위해 약 250장 이상의 공공 미디어, 언론, 출판물에서 수집된 이미지가 포함되어 있습니다. 향후 버전에서는 해당 자료를 점진적으로 교체할 예정입니다. 상업적 용도를 고려하는 사용자는 관련 위험에 유의하세요.
이 데이터셋은 어떤 독립적인 아티스트의 데이터를 학습하지 않았으며, 아티스트 정보를 태그하지 않았습니다(AI의 오류 태그 가능성은 배제할 수 없습니다).
또한, 이 모델은 폐쇄형 상업용, 모델 판매, 또는 폐쇄형 상업 모델에 통합하는 데 사용될 수 없습니다. 오픈소스 통합 모델을 생성 서비스에 사용하는 데는 제한이 없으나, 통합 모델의 출처를 표시하는 것이 권장됩니다.
데이터셋의 모든 이미지는 저자가 수동으로 선별, 분류, 태그 편집했으며, 수백 장의 이미지는 수동으로 수정 및 정제되었습니다.
이 모델은 무료 및 오픈소스 모델이며, 사용자는 개인 기기에서 자체 배포할 수 있습니다. 저자는 모델 판매를 통해 어떠한 보상도 받지 않습니다. 저자는 이 시리즈 모델을 상업적 이미지 생성 서비스 또는 상업적 용도의 이미지 생성에 사용하는 것을 제한하지 않습니다. 그러나 이 모델과 함께 사용하는 체크포인트 및 다른 LoRA의 라이선스 제한에 유의하세요.
이 데이터셋의 약 90%-95%는 AI 생성 이미지로 구성되어 있지만, 개념 보완을 위해 약 250장 이상의 공공 미디어, 언론, 출판물에서 수집된 이미지가 포함되어 있습니다. 향후 버전에서는 해당 자료를 점진적으로 교체할 예정입니다. 상업적 용도를 고려하는 사용자는 관련 위험에 유의하세요.
이 데이터셋은 어떤 독립적인 아티스트의 데이터를 학습하지 않았으며, 아티스트 정보를 태그하지 않았습니다(AI의 오류 태그 가능성은 배제할 수 없습니다).
또한, 이 모델은 폐쇄형 상업용, 모델 판매, 또는 폐쇄형 상업 모델에 통합하는 데 사용될 수 없습니다. 오픈소스 통합 모델을 생성 서비스에 사용하는 데는 제한이 없으나, 통합 모델의 출처를 표시하는 것이 권장됩니다.