Pony v7 增强包

封面图片为模型的原始输出，默认分辨率为1MP，无魔法插件、无放大、无手部/面部修复、无负面提示。

测试运行。v0.1 使用有限的数据集和训练步数进行训练。

此页面稍后将重写（可能）。

基本与我训练 Chroma HD 版本时使用的数据集和训练设置相同。因此，若想了解更多关于数据集和效果的信息，请参阅此页面：/model/2014953

简而言之：

对于动漫和2D艺术风格：

我添加了一个默认的动漫风格，使用简单直接的触发词 “anime illustration”。因为我无法仅通过提示词控制风格。“风格聚类”这类机制非常神秘。至少现在，我不再需要使用 “style_cluster_xxx” 也能避免生成糟糕的图像。理论上，“风格聚类”机制仍应有效，其他风格LoRA（假设存在）也同样适用。
同时包含了一个专注于动漫手部的子数据集，可能获得更好的手部效果。

对于通用写实图像：（？）未在 Pony v7 上测试，直接从 Chroma 复制：

其他想法：

直接复制粘贴训练设置不是一个好主意。学习率似乎过高。
从动漫训练者的视角看，Pony v7 的动漫知识非常有限。因此我仍需额外的 LoRA（风格、角色等）。在这种情况下，我为何要选择 Pony？我完全可以将这些 LoRA 训练在 Chroma 或甚至 Qwen 上，获得更好的结果。
在 Chroma HD 上训练仅需比 AuraFlow 多 1.5 倍的计算时间，但 Chroma HD 的质量却好得多，因为其基础模型更优。因此，感觉在 AuraFlow 上训练根本不值得。
从用户角度而言，AuraFlow 是一个大模型，需要大量步骤，甚至比 Qwen（配合 Lightning LoRA 和低步数）还要慢。例如，在我的设备上，AuraFlow 需要 30 步才能获得良好效果，耗时 20 秒；而 Qwen 仅需 8 步（配合 Lightning LoRA），仅耗时 16 秒，且质量更上一层楼。我为何要使用 AuraFlow？
Pony v7 是一个不错的模型，但遗憾的是，其他模型表现更好。
不管怎样，至少我尝试过了。

本模型采用 Apache 许可证 2.0 发布。

附加条款：禁止出售或商业化合并此 LoRA 的模型。

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Reakaaka's enhancer [Pony v7]