แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ CompyUI แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ CompyUI แสดงบทความทั้งหมด

วันพฤหัสบดีที่ 23 กรกฎาคม พ.ศ. 2569

Pony v7 ทำไม ยังไม่ฮิต ?

 Pony v7 ทำไม ยังไม่ฮิต  อันนี้มาตั้งแต่ปีที่แล้ว เห็นว่าดีกว่าทุกอย่าง แต่ผ่านไป 1 ปี ไม่ฮิต คนยังใช้ Pony XL  อยู่เลย ก็เลยต้องลองว่ามันดีจริงไไหมสรุปผมไปลองมาครับแต่ก่อนอื่น มาดูว่าอัดเดตอะไรบ้าง 

 

https://huggingface.co/purplesmartai/pony-v7-base


การอัพเดต ภาพรวม Pony v7


เข้าใจภาษาคนดีขึ้นมาก: โดยเฉพาะเรื่องตำแหน่ง (ใครยืนตรงไหน) และการสั่งงานที่มีตัวละครหลายตัวในภาพเดียว

ฉากหลังอลังการขึ้น: สร้างฉากหลังได้สวย และจับคู่ตัวละครเข้ากับฉากได้เนียนกว่าเดิม

รองรับความสมจริง (Realism): ทำภาพคนจริง/สมจริงได้ตั้งแต่แกะกล่อง

คุมแสงเก่ง: สั่งทำภาพที่มืดมากๆ หรือสว่างจ้ามากๆ ได้ดี

อัปสเกลความละเอียด: ดันความละเอียดขึ้นไปสูงสุดที่ 1536x1536 พิกเซล (แนะนำให้รันที่สเต็ป 30 ขึ้นไป)

รู้จักตัวละครเยอะขึ้น: ฐานข้อมูลกว้างขึ้น รู้จักตัวละครแปลกๆ มากขึ้น

 

จุด อัพเกรดสำคัญส่วนข้อมูล การฝึกฝน

เทรนจากรูปกว่า 10 ล้านรูป โดยแบ่งสัดส่วนเป๊ะๆ (อนิเมะ/การ์ตูน/Furry/Pony อย่างละเท่าๆ กัน) และเรตติ้งภาพ (Safe/Questionable/Explicit อย่างละเท่ากัน)

 

ถูกกฎหมายและถูกศีลธรรม! โดยการ 

 "ลบชื่อศิลปินออกทั้งหมด (Artists' names have been removed)" และคัดกรองรูปสุ่มเสี่ยงออกไป เพื่อป้องกันปัญหาลิขสิทธิ์และกฎหมาย  

 

เอาละครับ เห็นข้อดีหรือยังครับ เอาละ จากที่ผมลองใช้จริง ผลที่ได้ตามนี้ครับ 

 

1.ภาพไม่สวย ไม่ได้ดังใจ เมื่อเทียบกับ v6

2.ช้า แบบช้า หลายเท่าเลย ข้อดีที่ได้มา ไม่คุ้ม
จากเดิม Pony v6 ภาพขนาด 1024x1024 เวลาเจน 12-16 s 
ของใหม่  Pony v7 ภาพขนาด 1024x1024 เวลาเจน 67-86 s

โดยใช้ RTX 5060ti 16GB 

3.แดก VRAM ไป 14 GB แปลว่า RTX 5070 12GB เป็นขยะ เผาไม่ได้ไป 

เพราะไฟล์  base model ก็ปาไป 12.78 GB แล้ว

 *(แล้วถ้าเถียง  GGUF, NF4 หรือ FP8 ก็มี 8 GB ก็รันได้ งั้นก็รันโมเดลรุ่นตัดทอนไปครับ  รันแล้วลุ้นเอาเองครับ  ความจริง ผมเสนอให้แยก โมเดล ภาพจริง กับ การ์ตูน แยกกันครับ จะดีกว่า
แบบ
Pony v7 (Anime Base) และ Pony v7 (Realism Base)
แบบนี้ครับ เอาเถอะ รวมกันมันก็ดี สำหรับคนมีของแรงๆ แบบ RTX 5090 แต่นั้นไม่ใช่ผม
)

 

https://civitai.red/models/1901521/pony-v7-base

จากของเดิม v6 ไฟล์ base model แค่ 6.46 GB เอง 

 https://civitai.red/models/257749/pony-diffusion-v6-xl

 ผมลองแล้ว   RTX 3070 8GB ไหว ในภาพขนาด 1024x1024 + LoRA อีก 2-4 ตัว ได้อยู่

แต่ ต้องใช้คู่ iGPU UHD770 คือ ให้หน้าหลักแสดงผล ผ่าน UHD770 ทำให้เปิดเครื่องมา RTX 3070 ไม่มีภาระ ไม่งั้น เปิดเครื่องมา โดนไป 1GB แน่นอน ไปบวก กับ  base model 6.46 GB กลายเป็น 7.5 GB /8.0 GB

ก็ดูไหวอยู่  แต่อาจจะใส่ LoRA ได้ 1 ตัว หรือไม่ได้เลย

และยังต้องมี 
Text Encode
+
VAE 
ด้วย ทำให้ ใหญ่ขึ้นไปอีก  
แล้วถ้ามันมี VAE สองขนาด ถ้าเลือกอันเล็ก จะเละ ถ้าเลือกอันใหญ่ก็จะเปลือง VRAM อีก 200-300MB 
แล้วไม่ได้รวมมาเป็นก้อนเหมือ v6 

 

 4. หน้าเละ 

5.สไตล์ เละ

คือสไตล์ ถูกเปลี่ยนเป็น style_cluster แทน 

6.การเขียน Prompt ต้องเรียง  

<species> <gender> <name> from <source>
<สายพันธุ์> <เพศ> <ชื่อ>  จาก <น่าจะหมายถึง อนิเมะเรื่อง ใส่ชื่อเมะ เข้าไป >
 ห้ามสลับ ไม่งั้น เละ

 

7.ทีมเดฟเอา ภาพจริงมารวมด้วย ซึ่ง คนใช้ Pony เขาไม่อยากได้ภาพคนจริงๆ   เขาอยากได้ pony ที่ทำภาพเป็น การ์ตูน   แถมยัง ดันเพิ่มขนาด จาก 6GB  เป็น 12 GB อีก 

สรุป ตารางเปรียบเทียบ ระหว่างมุมมอง เดฟ กับ ผู้ใช้(ผม)

ประเด็นสิ่งที่ทีมเดฟตั้งใจแก้ (Dev's Goal)ผลลัพธ์จริงจากการใช้งาน (User's Reality)
สถาปัตยกรรมเปลี่ยนเป็น AuraFlow เพื่อให้ AI ฉลาดขึ้นโมเดลกินสเปคจัด ช้าลง 5-7 เท่า และใช้ LoRA เก่าไม่ได้เลย
ขนาดไฟล์ / VRAMยัดข้อมูล 10M ภาพ ขยายเป็น 12.78 GBกิน VRAM 14GB ดันการ์ดจอ 12GB ตกกระป๋อง ปิดทางยัด LoRA เพิ่ม
ระบบสไตล์ลบชื่อศิลปิน หนีกฎหมาย ใช้ style_clusterสไตล์ภาพเละ ดึงเอกลักษณ์ลายเส้นเดิมไม่ได้
Datasetเพิ่มความสมจริง (Realism) ให้ทำได้หลากหลายผู้ใช้สายการ์ตูนไม่ต้องการ ทำให้ไฟล์บวมฟรี
การเขียน Promptใช้ประโยคภาษาธรรมชาติเล่าเรื่องต้องท่องสูตรเรียงลำดับเป๊ะๆ ห้ามสลับ ไม่งั้นภาพเละ
รายละเอียดใบหน้าเพิ่มการจดจำตัวละครใหม่ๆVAE ล้าสมัย และเทรนไม่พอ ทำให้หน้าและรายละเอียดเละ


 

 ความคิดเห็นผู้ใช้


สรุปโดยใช้ AI Gemini pro (ตัวอักษรสีม่วง)


จากการประมวลผลความคิดเห็นของผู้ใช้งานจริงบน Civitai ต่อ **Pony V7** ภาพรวมคือ **"ผิดหวังอย่างท่วมท้น (Overwhelmingly Negative)"** ครับ ผู้ใช้ส่วนใหญ่มองว่าเป็นการถอยหลังเข้าคลองเมื่อเทียบกับ V6

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจน ผมได้แปลและจัดกลุ่มความคิดเห็นเหล่านั้นออกเป็น **6 หมวดหมู่หลัก** ดังนี้ครับ:

---

## 1. ด้านความเร็วและประสิทธิภาพ (ช้าเต่าคลาน และกินเครื่อง)

ผู้ใช้ส่วนใหญ่บ่นเรื่องความช้าอย่างรุนแรงเมื่อเทียบกับโมเดลอื่นในตลาด:

* **`ripemist14286` (สายวิเคราะห์):** ช้ากว่า Flux ถึง 2.5 เท่าที่สเปคเดียวกัน และถ้าเทียบกับ SDXL/V6 ในบาง Workflow มันช้ากว่าเดิม **7 เท่า ถึง 20 เท่า!** ต้องรอให้มีคนทำ Patch หรือ LoRA มาช่วยเร่งความเร็วก่อนถึงจะพอใช้งานจริงได้
* **`yawox22499972`:** "รันได้ห่วยแตกมาก"
* **`bloodforce88`:** "หวังว่าจะมีระบบเร่งความเร็วรองรับเร็วๆ นี้ ไม่ชินกับการต้องมานั่งรอนานๆ แล้ว"

---

## 2. คุณภาพงานภาพและการเขียน Prompt (เขียนยาก แต่รูปออกมาธรรมดา)

ผู้ใช้รู้สึกว่าระบบการเขียน Prompt แบบใหม่ไม่คุ้มค่ากับผลลัพธ์ที่ได้:

* **`notre1212`:** การเขียน Prompt ย้อนยุคกลับไปนั่งป้อนประโยคยาวๆ บรรยายทุกรายละเอียดมันรู้สึกเหนื่อยและไม่คุ้มเลย พอรูปออกมาก็แค่ระดับปานกลาง เหมือนนักเรียนศิลปะที่วาดรูปเป็นแค่จากการลอกตัวอย่าง
* **`XX0XX`:** ภาพออกมาดู "ไร้จิตวิญญาณ" เมื่อเทียบกับโมเดลยอดนิยมอื่นๆ ในปัจจุบัน
* **`BecauseNoOneElseWill`:** เป็นโมเดลฐานที่ห่วยที่สุดตัวหนึ่ง ภาพออกมาเหมือนขี้ตัวโหนด ขนาดชื่อโมเดลว่า PONY แต่กลับจำตัวละครจากเรื่อง MLP (My Little Pony) ไม่ได้เลยถ้าไม่ใส่ LoRA ช่วย
* **`Shio_N`:** "นี่มันก็แค่โมเดล AuraFlow ที่ถูกทำลายระบบหรือเปล่า? ดูไม่เหมือนโมเดลที่ถูกเทรนมาอย่างถูกต้องเลย"

---

## 3. ระบบนิเวศพังพินาศ และสแกม LoRA (ไม่มี LoRA และใช้กับซอฟต์แวร์เดิมไม่ได้)

ผู้ใช้พบปัญหาเรื่องการนำไปใช้งานร่วมกับเครื่องมืออื่น และมีประเด็นเรื่อง "LoRA ปลอม":

* **`_Varos_` (สายสืบ):** แฉว่าบนเว็บมี LoRA ของ V7 แค่ 18 ตัว และ **12 บัญชีจากทั้งหมด 15 บัญชีเป็นไอดีเพิ่งสร้างใหม่** เพื่อทำ LoRA มาโปรโมต V7 ให้ดูเหมือนมีคนสนใจ (เป็นการปั๊มยอดและหลอกลวงคอมมูนิตี้)
* **`jmkiii`, `VixenPic`, `jiayu_office202`:** บ่นตรงกันว่าเอาไปรันใน WebUI หรือ Stable Diffusion Forge แล้วขึ้นข้อความไม่รองรับโมเดล หรือได้ภาพเละๆ กลับมา
* **`CuauhtemocI5MAL`:** ติดปัญหาเรื่องการใช้ SimpleTuner เพื่อเทรน LoRA และแทบไม่มีใครทำ LoRA ของ V7 ออกมาเลย

---

## 4. ประเด็นเรื่องความโลภ การเซ็นเซอร์ และแอป "Fictional"

หลายคนมองว่าทีมพัฒนาเปลี่ยนอุดมการณ์ เน้นหาเงินและหนีกฎหมายจนทำลายเสน่ห์เดิม:

* **`LatteLeopard`:** รู้สึกเศร้าที่เห็นโครงการดีๆ ต้องพังลง V6 เคยสร้างแรงบันดาลใจให้คนทำ LoRA แต่ V7 เหมือนทำออกมาเพื่อหาเงิน เซ็นเซอร์ภาพหนักลบสไตล์นักวาดออกหมด แถมยังเอาแอป "Fictional" มายัดไส้โฆษณาอีก
* **`weedvee420`:** "ไม่ได้ออกโมเดลใหม่หรอก แค่เอาโมเดลเก่ามาลดสเปคแล้วแปะโฆษณาแอปไว้ข้างบนสุดก่อนบอกรายละเอียดซะอีก โคตรหิวเงิน"
* **`hestiacummings`:** "นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อคุณไม่สนใจผู้ใช้อีกต่อไป และเห็นเงินสำคัญกว่าคุณภาพ"

---

## 5. การเปรียบเทียบกับ Pony V6 และคู่แข่งอย่าง Illustrious

คอมมูนิตี้มองว่าค่ายอื่นและเวอร์ชันเก่าทำได้ดีกว่ามาก:

* **`ronaldmikhailp236` / `SLACK69`:** ฟ้าไม่ได้ผ่าสองหน **Illustrious (ILXL)** ยังคงเป็นราชาครองเมืองอยู่ในปัจจุบัน และ V7 ไม่มีทางสู้ได้เลย
* **`Henkei` / `pixiv000001714`:** เสียเวลาพัฒนาไป 2 ปีเพื่อสิ่งนี้เนี่ยนะ? ความเย่อหยิ่งคือเส้นทางสู่ความล้มเหลว ขอให้โมเดลนี้เป็นตัวอย่างของ 'สิ่งที่ไมเควรทำ'
* **`Intosica`:** สรุปบทเรียนว่า "ถ้าของเดิมมันไม่ได้พัง ก็อย่าหาทำแก้เลย" V6 ถึงจะเก่าแต่ยังมีเสน่ห์และมีทรัพยากรจากคอมมูนิตี้ซัพพอร์ตมหาศาล แถมไม่ทำใหม์การ์ดจอระเบิดเหมือนโมเดลรุ่นใหม่ๆ

---

## 6. มุมมองคนที่เห็นต่าง / พยายามปรับตัว (เสียงส่วนน้อย)

มีผู้ใช้บางส่วนที่มองเห็นข้อดีและชี้ว่าคนส่วนใหญ่แค่ **"ยังใช้ไม่เป็น"**:

* **`him_dox` (สายปรับตัว):** การเรียนรู้โมเดลนี้ยากมาก แต่ถ้าจับจุดได้และตั้ง Workflow ดีๆ มันให้ภาพคุณภาพสูงและสม่ำเสมอมาก ปัญหาคือคนส่วนใหญ่ชินกับวิธีใช้ V6 พอเอาวิธีเดิมมาใช้กับ V7 แล้วไม่ได้ผลก็โวยวาย ตัวเขาใช้ Sampler แบบ `multistep/res_3m` แล้วได้ผลลัพธ์ที่ดีทั้งความเร็วและคุณภาพ
* **`iloveoldmen`:** สิ่งเดียวที่ชอบใน V7 คือการเจนสีที่สม่ำเสมอมาก เช่น ชุดนักเรียนประจำชาติวาดออกมาได้ตรงเป๊ะ

---

### 📝 สรุปสั้นๆ

ความคิดเห็นของคอมมูนิตี้สรุปได้ว่า **Pony V7 ถูกมองว่าเป็นความล้มเหลวครั้งใหญ่** เนื่องจากช้ากว่าเดิมหลายเท่า กินสเปค VRAM สูง ลบสไตล์นักวาดออกเพราะเรื่องลิขสิทธิ์ และใช้งานร่วมกับระบบเดิม (SDXL) ไม่ได้ ทำให้ผู้ใช้และนักสร้าง LoRA เกือบทั้งหมดเลือกที่จะอพยพไปใช้ **Illustrious (ILXL), NoobAI** หรือถอยกลับไปใช้ **Pony V6** ตามเดิมครับ


สรุปก็คือโมเดล V7 มีข้อจำกัด ทั้งด้านภาพ ที่ออกมาเน้น สไตล์สมจริง+Fury สมจริง  ไม่ใช่สไตล์ การ์ตูน อีกต่อไป 

 และ ข้อจำกัด ด้าน ฮาร์ดแวร์ ครับ ที่แดก สเป็คเยอะกว่า เดิม มากมาย ครับ 

และผมไม่ได้ถูกทุกเรื่อง ผิดก็เยอะ แต่นี้เป็นความเห็น จากการใช้งาน จริงครับ  

 

 

วันศุกร์ที่ 19 มิถุนายน พ.ศ. 2569

นูปสอนนูป ติด tag สำหรับทำ Pony SDXL LoRA

 


นูปสอนนูป ติด tag สำหรับทำ Pony SDXL LoRA
เอาละครับ วิธีที่ผม ก็มีสามวิธี 
 
1.เขียนเอง ที่ละ tag

2 ใช้โปรแกมช่วย  กึ่งอัตโนมัต

3ใช้กุ้งแดง OpenClaw หรือ Taggui ทำอัตโนมัต

โดยที่ ผมจะ อธิบายข้อ 2 อย่างเดียวเพราะ ผมใช้วิธีนี้ 

 

 อันนี้คำแนะนำจาก AI gem-pro 

การเตรียมและติด Tag สำหรับทำ LoRA ของ Pony SDXL มีความสำคัญมากครับ เพราะโมเดลตระกูล Pony เข้าใจภาษาแบบ Danbooru (คำสั้นๆ คั่นด้วยจุลภาค) เป็นหลัก หากติดแท็กไม่ดี โมเดลจะเบลนด์สไตล์หรือเสื้อผ้าปนกันมั่วจนแกะไม่ออก

ขั้นตอนที่ถูกต้องและเป็นระบบในการเตรียม Dataset มีดังนี้ครับ

🚀 ขั้นตอนการติด Tag สำหรับ Pony SDXL LoRA

1เตรียมรูปภาพ (Dataset Preparation):ขั้นตอนแรกก่อนเริ่มแท็ก

รวบรวมรูปภาพ (แนะนำ 20-50 รูปสำหรับตัวละคร) นำมาครอปและปรับขนาดเป็น 1024x1024 พิกเซล (หรือใช้ระบบ Bucket อัตโนมัติในตอนเทรนก็ได้) พยายามเลือกภาพที่คมชัด ไม่มีลายน้ำ และมีมุมมองหรือเสื้อผ้าที่หลากหลายเพื่อให้โมเดลไม่จำสเปกแคบเกินไป

2ใช้เครื่องมือสแกนแท็กอัตโนมัติ (Auto-Tagging):ประหยัดเวลาด้วย AI

ใช้โปรแกรมอย่าง TagGUI, BooruDatasetTagManager หรือเมนู ยูทิลิตี้ใน Kohya_ss โดยเลือกใช้คอร์สแกน WD14 Tagger (แนะนำโมเดล wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2 หรือตัวที่ใหม่กว่า)

  • ตั้งค่า Threshold ไว้ที่ประมาณ 0.35 - 0.40 เพื่อให้ได้แท็กที่ละเอียดพอดี

  • กดรันเพื่อสร้างไฟล์ .txt ชื่อเดียวกับรูปภาพขึ้นมา

3ใส่คำกระตุ้น (Activation Tag / Trigger Word):สิ่งสำคัญที่ทำให้ LoRA ทำงาน

เปิดไฟล์ .txt ทั้งหมด (แนะนำให้ใช้โปรแกรมที่แก้ไขพร้อมกันได้ทั้งโฟลเดอร์ เช่น BooruDatasetTagManager หรือ Notepad++) แล้วทำการเพิ่มชื่อ Trigger Word ของคุณไว้ที่บรรทัดแรก สุดทางซ้ายสุด ตามด้วยเครื่องหมายจุลภาค

  • ตัวอย่าง: my_character_name, 1girl, solo, long_hair...

4คัดกรองและลบแท็ก (Tag Pruning):ขั้นตอนชี้ชะตาความยืดหยุ่นของ LoRA

ขั้นตอนนี้คือการเลือกว่าจะให้โมเดล "จดจำ" หรือ "ลบ" อะไรออกไป เพื่อปล่อยให้สิ่งนั้นกลายเป็นอัตลักษณ์ของ Trigger Word (อ่านหลักการเลือกสลับแท็กได้ในหัวข้อถัดไปด้านล่าง)

5เพิ่มแท็กเฉพาะของ Pony (Pony Specific Tags):ปรับแต่งให้เข้ากับ Base Model

เพื่อให้ LoRA เข้ากันได้ดีกับโครงสร้างของ Pony SDXL ให้เพิ่มแท็กประเภทรวมไว้ข้างหลัง Trigger Word (หรือจะไว้ท้ายสุดก็ได้) เช่น source_anime (หากเป็นงานอนิเมะ) หรือกลุ่มเรตติ้ง เช่น rating_safe หรือ rating_explicit เพื่อให้ LoRA รู้ว่ารูปภาพชุดนี้อยู่ในกลุ่มไหนของโมเดลหลัก

 

เอาละ ตรงนี้ มัน Pony SDXL  มันไม่ใช่ SDXL 1.0 จะบรรยาย แบบ ใครทำอะไรที่ไหน ไม่ได้ ต้องติด tag  และมันต้องมี score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_anime,
นำหน้าด้วย ไม่งั้นLoRA ไม่ออก  ผมลองแล้ว ก่อนที่จะอ่านจาก
https://civitai.red/models/257749/pony-diffusion-v6-xl


แน่นอน ถ้า มี 10-20 ภาพ เขียน เองดีสุด ยังไงคน*ก็ฉลาด กว่า AI 
*คนปกตินะ และก็ความฉลาด ไม่ใช่ความรู้นะ

และถ้ามี ซัก หมื่น หรือล้านภาพ ใช้กุ้งแดงครับ 

แต่ เคสนี้ มีประมาณ 200 ภาพ จึงใช้ แบบกึงอัตโนมัตได้ โดยการ โยนให้ AI เขียน tag แล้วเรา มาดูมาเติม แก้ไข เองทีละภาพ  หลายครั้ง ที่ AI มันมัว เพราะมันมองภาพได้ แค่  60-80%  ตามความฉลาด model

เอาละ ดังนั้น ผมจะมาแนะนำข้อ 2 กึ่งอัตโนมัต 

โดย จะแบบเป็น 

2.1 ใช้ CompyUI   

2.2 ใช้ LM studio

2.3 ใช้ Taggui 

 

มาเริ่ม ที่  CompyUI    ก่อน ผมลองแล้ว เร็วมาก  
วิธี ให้ไปติดตั้ง Workflow ก่อน   อันนี้มีคนทำมาให้แล้ว เหมาะสำหรับคนนูป คนกากอย่างผม 
https://civitai.red/models/969415/automatic-captioning-workflow-fluxstable-diffusion-35-comfyui

หรือ

https://civitai.red/models/1491063/auto-tagger 

หรือตัวอื่นๆก็ได้แล้วแต่ชอบ 



 ส่วนอีก ทาง 
2.2 LM studio อันนี้ ช้ากว่า 


 โดยผมเคยทำคลิปสอนไปแล้ว แต่นี้ให้เพิ่ม System Prompt เข้าไปด้วย 
ผมใช้ prompt แบบนี้ครับ 


You are an expert AI image captioner and Danbooru tagging assistant, specialized in generating prompt tags for the "Pony SDXL" (Stable Diffusion XL) model. Your task is to analyze the user's image description or image input, and convert it into a precise, comma-separated list of tags that Pony SDXL understands perfectly.

Strictly adhere to the following tagging rules and structure:

1. FORMATTING RULES:
- Use English only.
- Write everything in LOWERCASE.
- Separate tags with a comma and a space (e.g., "tag1, tag2, tag3").
- Use underscores (_) instead of spaces for multi-word tags (e.g., "blue_eyes", "school_uniform", "looking_at_viewer").
- DO NOT use natural language, sentences, or conjunctions (No "and", "with", "a picture of").
- Avoid using parenthesis unless it's part of a standard Danbooru tag (like character/series names).

2. PROMPT STRUCTURE (Always follow this order):
[QUALITY TAGS] -> [SOURCE & RATING TAGS] -> [CHARACTER FEATURES] -> [CLOTHING & ACCESSORIES] -> [POSE & EXPRESSION] -> [BACKGROUND & ENVIRONMENT]

3. MANDATORY TAG DEFINITIONS:
- Quality Tags: Always start with "score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up".
- Source Tags: Choose the most appropriate one from: "source_anime", "source_cartoon", "source_furry", "source_pony". (Can use multiple if it's a crossover style).
- Rating Tags: Choose ONLY ONE based on the image content:
  * "rating_safe" (SFW, no nudity/lewdness)
  * "rating_questionable" (Ecchi, suggestive, underwear, swimwear)
  * "rating_explicit" (NSFW, nudity, sexual acts)

4. DETAILED TAGGING GUIDELINES:
- Character: Describe gender (1girl, 1boy), hair color/style, eye color, breast size if applicable, and unique features (e.g., cat_ears).
- Camera/Framing: Include camera angles or framing tags if applicable (e.g., "cowboy_shot", "close_up", "from_below").
- Background: Describe the setting clearly (e.g., "masterpiece_background", "cityscape", "indoors", "simple_background").

Output ONLY the final comma-separated tags. Do not include any introductory or concluding remarks.

 

ก็อบไปได้เลย หรือ เขียนเอง หรือ ไปก็อบคนอื่นก็ได้ครับ 

 

มาเปรียบเทียบกันครับ 
ภาพตัวอย่าง 1 

ภาพตัวอย่างที่ 1: ผลงานโดย @CagliostroLab บน Civitai 
@CagliostroLab https://civitai.red/images/57571454

Compy UI  10.30 s (RTX 5060Ti 16GB)

 souryuu asuka langley, 1girl, solo, long hair, breasts, looking at viewer, smile, blue eyes, brown hair, holding, hair between eyes, closed mouth, sitting, medium breasts, weapon, small breasts, holding weapon, orange hair, two side up, head tilt, feet out of frame, bodysuit, chair, headgear, eyepatch, crossed legs, light smile, polearm, skin tight, science fiction, shiny clothes, spear, on chair, holding polearm, pilot suit, plugsuit, red bodysuit, interface headset, armchair, multicolored bodysuit, lance of longinus \(evangelion\)

 

 

 LM Studio 24.30s  (RTX 5060Ti 16GB)

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_anime, rating_safe, 1girl, asuka_langley_soryu, long_hair, orange_hair, blue_eyes, eye_patch, breast_size_small, plugsuit, red_plugsuit, bodysuit, sitting, leaning_back, holding_staff, trident, looking_at_viewer, slight_smile, cowboy_shot, throne, chair, indoors, masterpiece_background, soft_lighting 

 

 LM Studio 56.27 s (RTX 5060Ti 16GB)

ภาพตัวอย่างที่ 2



ภาพตัวอย่างที่ 2: ผลงานโดย @rukisan บน Pixiv 
@rukisan https://www.pixiv.net/en/artworks/143399155 

และภาพนี้ ใช้มาทดลอง ติด Tag อย่างเดียว เพราะเป็นภาพใหม่  ไม่น่าจะมีใน โมเดลไหน 

และ ห้ามเอาภาพ ศิลปิล ไปเทรน AI เด็ดขาด แม้จะอยู่ ในเว็บ ทีให้เทรด เพราะส่วนใหญ่ ขโมยศิลปมาโพส 
ภาพที่จะใช้เทรน ต้องเป็นภาพของตัวเอง หรือ ภาพที่ ใช้ได้จริงๆ

 

 Compy UI  9.16s (RTX 5060ti 16GB)

1girl, solo, breasts, looking at viewer, blush, short hair, blue eyes, simple background, brown hair, gloves, dress, thighhighs, bow, closed mouth, bare shoulders, standing, underwear, panties, ass, thighs, cowboy shot, small breasts, choker, pointy ears, elbow gloves, looking back, fingerless gloves, from behind, orange hair, covered nipples, strapless, sash, shiny skin, colored skin, skindentation, blue dress, blue bow, blue background, border, back, half-closed eyes, short dress, white border, strapless dress, bridal gauntlets, eyeshadow, outside border, freckles, outline, backless outfit, back bow, white outline, backless dress, shoulder blades, blue choker, pink thighhighs, aqua background, yellow sclera, body blush, yellow panties, aqua dress, blue sash, orange thighhighs, long nose

 

 LM Studio  19.6s (RTX 5060ti 16GB)

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_cartoon, rating_questionable, 1girl, short_hair, orange_hair, blue_eyes, pointy_nose, dress, light_blue_dress, backless_dress, bow, blue_bow, gloves, opera_gloves, light_blue_gloves, panties, tan_panties, buttocks, looking_back, profile, standing, simple_background, turquoise_background, full_body 

 

เทียบกันเอาเองแล้วกันครับ ว่าอะไรดี กว่ากันทั้งนี้ขึ้น อยู่กับ LLM model ที่ใช้ หรือ workflow ด้วยครับ  

 

3.1 กุ้งแดง ใช้ไม่เป็นครับ  ดูจะยากเสียเวลาเรียนเลขข้ามครั้บ  

3.2 ใช้ Taggui อันนี้ง่ายมาก ถึงว่า ถึงชอบสอนอันนี้กัน ก็ไม่ยาก 
https://github.com/jhc13/taggui/releases

สำหรับ windows โหลดไฟล์ แตกไฟล์ รันexe  เลือกโฟลเดอร์ภาพ กด all เลือกโมเดล ปล่อยมันไป มาสร้างไฟล์ txt ให้จบ อันนี้ก็ ถือว่าออโต้ 

ผลที่ แนะนำให้ ลองเองครับ 
ปล.ถ้า จะแท็ก รูป nsfw ก็ควรหาโมเดลภาษาให้เหมาะสมด้วยครับ  ไม่งั้น มันติดเซ็นเซอร์ เข้าใจนะครับ 

ลิงก์ถาวร
https://poipoi-test.blogspot.com/2026/06/tag-pony-sdxl-lora.html


ทดสอบเพิ่มเติม 
บน tagui 
fancyfeast/llama-joycaption-beta-one-hf-llava
เหมาะกับ SDXL 1.0
ไม่เหมาะ กับ Pony เท่าไหร่
ลองแล้ว 2 ตัวนี้ เหมาะกับ Pony
SmilingWolf/wd-eva02-large-tagger-v3
กับ
SmilingWolf/wd-vit-large-tagger-v3
คล้ายๆ กัน    ยังไม่แน่ใจว่าอันไหนดีกว่ากัน