Pony Diffusion V6 XL V6 1.5

8464°

#dibujos animados #furry #anime #efectos #base #estilos artísticos

NSFW

Modelo NSFW. Sus imágenes están ocultas mientras NSFW está desactivado; activa NSFW para verlas.

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Creado por

PurpleSmartAI

en Civitai

Pony Diffusion V6-1.5 model by PurpleSmartAI. Make sure you load this model with clip skip 2 (or -2 in some software), otherwise you will be getting low quality blobs. This model is capable of recognizing many popular and obscure characters and series. If you are looking specifically for pony style, I recommend using one of the two following templates anthro/feral pony, rest of the prompt or source_pony, rest of the prompt. This model is trained on combination of natural language prompts and tags and is capable of understanding both, so describing intended result using normal language works in most cases, although you can add some tags after the main prompt to boost them.

Notas del creador

(and don't worry, coming to your computer very soon - Astra) Pony Diffusion V6 is a versatile SDXL finetune capable of producing stunning SFW and NSFW visuals of various anthro, feral, or humanoids species and their interactions based on simple natural language prompts. CHECK "ABOUT THIS VERSION" ON THE RIGHT IF YOU ARE NOT ON "V6" FOR IMPORTANT INFORMATION. and or . Important information Make sure you load this model with clip skip 2 (or -2 in some software), otherwise you will be getting low quality blobs. This model supports a wide array of styles and aesthetics but provides an opinionated default prompt template that allows generation of high quality samples with no negative prompt and otherwise default settings score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, just describe what you want, tag1, tag2 (previous Pony Diffusion models used a simpler score_9 quality modifier, the longer version of V6 XL version is a training issue that was too late to correct during training, you can still use score_9 but it has a much weaker effect compared to full string. You can learn more about these tags ). The model is designed to not need negative prompts in most cases and does not need other quality modifiers like "hd", "masterpiece", etc... Other special data selection tags include, 'source_pony', 'source_furry', 'source_cartoon' and 'source_anime' and ratings of 'rating_safe', 'rating_questionable' and 'rating_explicit'. This model is capable of recognizing many popular and obscure characters and series. If you are looking specifically for pony style, I recommend using one of the two following templates `anthro/feral pony, rest of the prompt` or `source_pony, rest of the prompt`. This model is trained on combination of natural language prompts and tags and is capable of understanding both, so describing intended result using normal language works in most cases, although you can add some tags after the main prompt to boost them. Using Euler a with 25 steps and resolution of 1024px is recommended although model generally can do most supported SDXL resolution. This model will sometimes generate pseudo signatures that are hard to remove even with negative prompts, this is unfortunately a training issue that would be corrected in future models. If that's an issue for you I suggest trying V5.5 or inpainting. Special thanks - Iceman for helping to procure necessary training resources - Haru for assistance with captioning efforts - Cookie for technical expertise in training - PSAI Server Subscribers for supporting the project costs - PSAI Server Moderators for being vigilant and managing the community Technical details The model has been trained on ~2.6M images aesthetically ranked based on authors personal preferences, with roughly 1:1 ratio between anime/cartoon/furry/pony datasets and 1:1 ratio between safe/questionable/explicit ratings. About 50% of all images has been captioned with high quality detailed captions, which results in very strong natural language capabilities. All images has been trained with both captions (when available) and tags, artists' names have been removed and source data has been filtered based on our Opt-in/Opt-out . Any explicit content involving underage characters has been filtered out. License This model is licensed under a modified Fair AI Public License 1.0-SD() license. The following modifications have been added to Fair AI Public License: You are not permitted to run inference of this model on websites or applications allowing any form of monetization (paid inference, faster tiers, etc.). This applies to any derivative models or model merges. If you want to use this model commercially, please reach us at . Explicit permission for commercial inference has been granted to and .

34,943 descargas · 549 me gusta en Civitai

SHA256

2130162F1B5660401FDA01FF07C22249F2673BC22C3E43C36CFC5583B5A802AE

Tendencia de popularidad de Pony Diffusion V6 XL V6 1.5

Puntuación de calor, últimos 12 meses

Puntuación de popularidad

8,464°

Esta semana

▼

0.5%

8,467° entonces, 8,464° ahora

Este mes

▼

2.0%

8,475° entonces, 8,464° ahora

Último año

▼

24.4%

8,599° entonces, 8,464° ahora

7,000°

Piso

La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.

+1,070°

Descargas en Civitai

34,943 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.

+120°

Seeders en torrent

4 personas siguen compartiendo los pesos por torrents o espejos alojados. Compartir un archivo cuesta ancho de banda real y significa que los pesos aún son demandados, así que cada seeder cuenta como 1,000 descargas en el término de descargas.

+231°

Sitios de generación

7,706 descargas y ejecuciones de generación de copias de este modelo en Yodayo. Cada ejecución cuenta como una descarga, y sus descargas cuentan igual que las de Civitai; todo comparte el término de descargas.

+430°

Me gusta

732 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.

+72°

Tasa de adopción

Unos 8 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.

+150°

Modelo completo

+150° porque este es un modelo completo: un checkpoint, los pesos mismos. Un LoRA o un embedding es un complemento a los pesos de otro y no supera en rango a un checkpoint con igual popularidad.

−609°

Antigüedad

−609° porque los pesos SD15 salieron en 2022. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.

Mostrar desglose detallado

Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,464°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.

1
Empieza en el piso.
Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
7,000°
total acumulado
2
Suma las descargas.
46,649 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai, Seeders en torrent, Sitios de generación. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
+1,070° Descargas en Civitai
+120° Seeders en torrent
+231° Sitios de generación
+1,421°
8,421°
total acumulado
3
Suma los likes.
732 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+430°
8,851°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 8 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+72°
8,923°
total acumulado
5
Bono por un modelo completo.
Un checkpoint lleva los pesos en sí; los complementos no superan a uno con igual popularidad.
+150°
9,073°
total acumulado
6
Quita la antigüedad.
Los pesos de SD15 salieron en 2022: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
−609°
8,464°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
8,464°

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.

Renders de ejemplo

NSFW

Prompts y ajustes compartidos por quienes hicieron estos renders en Civitai. Elige un render para ver cómo se hizo.