Pony: People's Works - Base (Illustrious)
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モデル説明
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これは何ですか？ | What is this?
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。初期のppwのデータセットは、pony v6が生成した画像を基に構築されていたため、本シリーズの出力にはPony Diffusionの特徴が一部反映されています。
本シリーズモデルは標準的なDanbooruタグを使用し、中距離・近距離のスタイル化された人物像の生成に特に優れています。主な目的は、アーティスト名や大量の品質タグを用いずに基礎モデルが比較的安定した画像品質を出力できるようにし、プロンプトのトークンスペースを節約することです。
本モデルはスタイルモデルではなく、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あり、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。初期のppwのデータセットは、Pony V6が生成した画像を基に構築されていたため、本シリーズの出力にもPony Diffusionの特徴が一部反映されています。
本シリーズは標準的なDanbooruタグを使用し、中距離・近距離のスタイル化された人物像の生成に最適化されています。このモデルシリーズの主な効果は、アーティスト名や長大な品質タグを使用せずに、基礎モデルが比較的安定した画像品質を出力できるようにし、プロンプト用のトークンスペースを確保することです。
これらのモデルはスタイル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、微妙な画風の差異が生じる可能性があります。
バージョン情報 | Version Info.
本ページではppwのチェックポイントバージョンを公開しています。これらのモデルはIllustriousシリーズから学習され、主にLoConバージョンモデルの抽出元として使用されています。また、次世代ppwモデルの特定の概念訓練データの合成にも使用されます。
LoRAを読み込まなくても、このモデルを独立して画像生成に使用できます。計算リソースの消費が少ないです。LoConバージョンと比較して、チェックポイントバージョンは理論的に訓練内容に対する汎化性が強くなりますが、他のLoRAやLyCORISモデルとの組み合わせでの効果はやや劣る可能性があります。目や手などの細部については最適化されていません。
ハードディスクの容量は十分だがGPU性能が限られている場合、またはより安定した生成結果を求めるユーザーに適しています。
このページではppwのチェックポイントバージョンを公開しています。これらのモデルはIllustriousシリーズから学習され、主にLoConバージョンの抽出元として使用されています。また、次世代ppwモデルの特定の概念訓練データの合成にも使用されます。
LoRAを読み込まずに独立して画像を生成できます。計算リソースの消費が少ないです。
LoConバージョンと比較して、チェックポイントは理論的に訓練内容に対する汎化性が強くなりますが、他のLoRAまたはLyCORISモデルとの組み合わせには劣ります。
目や手などの細部については最適化されていません。ハードディスクの容量は十分だがGPU性能が限られている状況や、より安定した生成結果を求めているユーザーに適しています。
このモデルが生成する出力は商業利用を許可していません。
詳細については、元のNoobAI-XLのライセンスを参照してください。
高スペックLoCon版 | High-spec LoCon ver.
軽量LoCon版 | Lightweight LoCon ver.
使用方法 | Usage
ポジティブ：
masterpiece, best quality, very aesthetic
ネガティブ：
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「写真のようなスタイル」を表す複数のタグが存在します。私は訓練データセット内で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データセットで学習されたSDXLモデルの多くはリアルな画像を十分に描けないため、“photorealistic”は、リアルな画像を作成するのではなく、画面上のテクスチャを調整する目的で低ウェイトでの使用を推奨します。“realistic”は高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・タグ付け・編集されています。数百枚の画像は手動で編集・修正されています。
本モデルは無料・オープンソースモデルであり、ユーザーは自分の個人デバイスに独自に展開可能です。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、本モデル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、併用するチェックポイントや他のLoRAのライセンス制約に注意してください。
データセットの約90%～95％はAI生成画像ですが、概念補完のために約250枚以上の公共メディア、ニュースメディア、出版物から収集した画像が含まれています。今後のバージョンではこれらの素材を段階的に置き換えていきます。商業利用を検討しているユーザーは、そのリスクを自己判断でご確認ください。
本データセットには、独立したアーティストのデータは一切含まれておらず、アーティスト情報は明示的にタグ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、このモデルはクローズドソースでの商用利用、モデルの販売、クローズドソース商用モデルへの融合には使用できません。オープンソースで融合させたモデルを生成サービスに用いることは制限しませんが、融合モデルの出所を明記することを推奨します。
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・タグ付け・編集されており、数百枚以上の画像は手動で編集・修正されています。
本モデルは無料・オープンソースモデルであり、ユーザーは個人デバイスに独自に展開できます。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、本モデル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、併用するチェックポイントやその他のLoRAのライセンス制約にご注意ください。
データセットの約90%～95%はAI生成画像ですが、概念補完のために約250枚以上の公共メディア、ニュースメディア、出版物から収集した画像が含まれています。将来的なバージョンではこれらを段階的に置き換えます。商業利用を検討しているユーザーは、そのリスクを自己判断で確認してください。
本データセットには、特定のアーティストのデータは含まれておらず、アーティスト情報は明示的にタグ付けされていません（AIによる誤タグ付けの可能性は完全には排除できません）。
また、このモデルはクローズドソースの商用利用、モデル販売、またはクローズドソース商用モデルへの融合には使用できません。オープンソースとして融合したモデルを生成サービスに使用することには制限を設けていませんが、融合モデルの出所を明記することを推奨します。