Etiquetas de calidad score_9 y score_8_up de Pony Diffusion

TL;DR

• Comienza cada prompt de Pony V6 con la cadena completa score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up. Un solo score_9 es demasiado débil para la tarea.
• Añade una etiqueta source_* (source_pony, source_furry, source_anime, source_cartoon) y una etiqueta rating_* (rating_safe, rating_questionable, rating_explicit) para controlar estilo y seguridad de contenido.
• No uses etiquetas de score de Pony en Illustrious ni en NoobAI-XL. Esos modelos esperan masterpiece, best quality y un modificador de año como newest. En Pony V7, las etiquetas de score son explícitamente más débiles que en V6.

¿Qué hace score_9 en realidad en Pony Diffusion?

score_9 es un token de condicionamiento de calidad. El creador de Pony V6 clasificó manualmente las imágenes de entrenamiento y prefijó cada legenda con una etiqueta de score, de modo que score_9 etiqueta los mejores classificados y los números más bajos los más débiles. Prefijar el token direcciona al modelo hacia esa distribución de entrenamiento de primer nivel, al igual que los modelos SD genéricos aprenden masterpiece de corpus de leyendas — excepto que las puntuaciones de Pony provienen de una clasificación manual de 1 a 9, no de la frecuencia de legendas.

Cómo funciona la sintaxis de prompt score/source/rating

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, solo describe lo que quieres, tag1, tag2

(Tarjeta de modelo Pony Diffusion V6 XL)

La tarjeta de modelo indica los valores por defecto de V6: Euler a, 25 steps, ~1024px y CLIP skip 2 — sin clip skip 2 obtienes "low quality blobs" (Tarjeta de Pony V6). En ComfyUI la misma configuración es -2 porque la interfaz niega el clip skip con signo opuesto al de A1111 (Guía de flujos de trabajo de Civitai). La tarjeta describe este setting con el encoder de texto SDXL CLIP ViT-L/14 (CLIP ViT-L/14). Para más sobre el lado de samplers/steps de estos valores por defecto, consulta Samplers y schedulers explicados.

Por qué la cadena score_9, score_8_up larga está fusionada

El sufijo _up es un accidente histórico. Versiones anteriores de Pony usaban un token score_9 simple, pero V6 expandió cada etiqueta en la cadena verbosa — demasiado tarde en el entrenamiento para corregirlo. El modelo aprendió la cadena completa como correlato de "imagen buena", no cada parte de forma independiente, por lo que las etiquetas no se componen como sugiere el nombre _up.

La tarjeta documenta la consecuencia: "todavía puedes usar score_9, pero tiene un efecto mucho más débil en comparación con la cadena completa" (Tarjeta de Pony V6). Una guía añade: "Usar solo score_9 generalmente no funciona bien. Necesitas al menos 3" y nota que el sufijo _up es cosmético (stable-diffusion-art).

Para el prompt negativo, el mismo guía indica que los practicantes "a veces ponen 'score_5_up, score_4_up' en el prompt negativo" (stable-diffusion-art). La escala se detiene en score_4, por lo que las negativas solo avisan hacia imágenes medias, no rescatan una generación rota.

¿Entienden Illustrious las etiquetas score_9 de Pony?

No. Illustrious XL es un modelo anime SDXL entrenado con tags de Danbooru, y su vocabulario de calidad es un conjunto de palabras de percentil, no el token score_9 de Pony. Una guía de Illustrious indica: "Al hacer prompt a Illustrious, no uses etiquetas de score como en Pony porque el modelo no las entenderá" (Guía de Arctenox Illustrious).

Illustrious espera masterpiece, best quality en el positivo y worst quality, low quality en el negativo. Su paper técnico clasifica la calidad por percentil de score Danbooru desde worst quality (~8%) hasta masterpiece (~100%), y adopta un esquema de ordenación de tags NovelAI (número de personas, personaje, rating, tags generales, artista, calidad rango score, año) (Paper arXiv de Illustrious). Para un recorrido de prompts de anime, consulta Prompting Illustrious XL para personajes anime.

Sistemas de etiquetas de calidad de Illustrious y NoobAI

Illustrious combina palabras de calidad con modificadores de año/período; NoobAI-XL, un finetune v-prediction de Illustrious v0.1 (Danbooru + e621), hereda el mismo enfoque con sus propios cortes (Illustrious XL v0.1).

Los dos ecosistemas también difieren en seguridad de contenido: Illustrious v2.0 expone explicit, questionable, sensitive, general, además de alternativas como nsfw y sfw, mientras que Pony usa rating_safe / rating_questionable / rating_explicit (Tarjeta de Illustrious v2.0).

Pony V7 cambió todo: las etiquetas de score son más débiles ahora

Pony V7 es una reconstrucción sobre AuraFlow, una arquitectura de 7 mil millones de parámetros, entrenada con cerca de 10 millones de imágenes de un superset de más de 30 millones, 100% captioneado — un ruptura deliberada con la base SDXL de V6 y su dataset de ~2.6 millones de imágenes (Tarjeta de Pony V7). Para la historia de la arquitectura, consulta Pony V7 en AuraFlow versus SDXL V6.

V7 conserva las etiquetas especiales score_X, style_cluster_x y source_X, pero la tarjeta advierte "el prompting de V7 puede ser inconsistente" y que "etiquetas especiales (incluyendo etiquetas de calidad) tienen un rendimiento mucho más débil en comparación con V6, lo que significa que score_9 no necesariamente dará mejores resultados en algunos prompts". Su plantilla favorece lenguaje natural: "etiquetas especiales, descripción factual de la imagen, descripción estilística de la imagen, etiquetas de contenido adicional" (Tarjeta de Pony V7).

Cuándo ayudan o perjudican las etiquetas de calidad

Las etiquetas de calidad ayudan cuando quieres que el modelo se comprometa con su distribución de entrenamiento de primer nivel — la mayoría de las veces en Pony V6, que está diseñado para no necesitar prompt negativo ni modificadores extra como "hd" o "masterpiece" (Tarjeta de Pony V6).

Perjudican — o simplemente no hacen nada — en tres situaciones:

1. En el modelo equivocado. score_9 en un prompt de Illustrious o NoobAI desperdicia tokens — esos modelos nunca fueron entrenados con ella. Usa masterpiece, best quality en su lugar (Guía de Arctenox).
2. En Pony V7. Las etiquetas de score son más débiles que en V6, así que depender de ellas como en V6 da resultados inconsistentes. Lidera con descripción en lenguaje natural (Tarjeta de Pony V7).
3. En el prompt negativo en el extremo equivocado. La escala de Pony se detiene en score_4, así que las negativas solo avisan hacia imágenes medias. La práctica de la comunidad pone score_5_up, score_4_up en el negativo — un empujón suave, no un rescate (stable-diffusion-art).

Errores comunes y soluciones

FAQ

¿Qué hace score_9 en realidad en Pony Diffusion?

score_9 es un token de condicionamiento de calidad. El creador de Pony V6 clasificó manualmente las imágenes de entrenamiento y prefijó cada legenda con una etiqueta de score; score_9 etiqueta los mejores, y prefijarlo direcciona al modelo hacia esa distribución de primer nivel. (Tarjeta de Pony V6)

¿Necesito la cadena completa score_9, score_8_up, score_7_up o basta con score_9 solo?

score_9 solo es demasiado débil. La tarjeta de V6 dice que la cadena completa tiene un efecto mucho más fuerte, y una guía dice "necesitas al menos 3" etiquetas. Usa la cadena completa de seis etiquetas, o como mínimo las tres primeras. (Tarjeta de Pony V6; stable-diffusion-art)

¿Cuál es la diferencia entre las etiquetas de score de Pony y las etiquetas masterpiece/best quality de Illustrious?

Pony usa tokens numéricos (score_9, score_8_up) de una clasificación manual de 1 a 9. Illustrious usa palabras de percentil Danbooru (masterpiece ~100% hasta worst quality ~8%) más modificadores de año. No son intercambiables porque cada modelo fue entrenado con un vocabulario distinto. (Paper arXiv de Illustrious)

¿Entienden los modelos Illustrious la etiqueta score_9 de Pony?

No. Una guía de Illustrious dice que el modelo "no las entenderá". Usa masterpiece, best quality (positivo) y worst quality, low quality (negativo), con un modificador de año como newest. (Guía de Arctenox)

¿Qué hacen source_pony, source_anime, source_furry y source_cartoon?

Son etiquetas de dominio de Pony V6. Cada una condiciona al modelo hacia un estilo visual — pony, anime, furry o cartoon — dirigiéndolo hacia el subconjunto de entrenamiento de ese dominio. Colócalas después de las etiquetas de score; también funcionan en el prompt negativo. (stable-diffusion-art)

¿Cuál es la diferencia entre rating_safe, rating_questionable y rating_explicit?

Son etiquetas de seguridad de contenido de Pony V6. rating_safe produce salida SFW, rating_questionable está en medio, rating_explicit permite NSFW. Úsalas en cualquier prompt para pedir o suprimir un nivel. (stable-diffusion-art)

¿Por qué necesita CLIP skip 2 Pony V6?

La tarjeta de V6 advierte que sin clip skip 2 obtienes "low quality blobs". Pony V6 fue entrenado contra una capa específica del text encoder SDXL, y clip skip 2 la selecciona. En ComfyUI el valor es -2. (Tarjeta de Pony V6)

¿Todavía son útiles las etiquetas de score en Pony V7?

Menos que en V6. La tarjeta de V7 dice que etiquetas especiales, incluyendo las de calidad, "tienen un rendimiento mucho más débil en comparación con V6", y advierte que el prompting de V7 es inconsistente mientras V7.1 está en progreso. V7 favorece descripción en lenguaje natural. (Tarjeta de Pony V7)

¿Puedo poner score_5_up y score_4_up en el prompt negativo?

Sí, como un empujón suave. La escala de Pony se detiene en score_4, así que las negativas solo pueden alejarse de imágenes mediocres, no de las realmente rotas. La práctica de la comunidad pone score_5_up, score_4_up en el negativo. (stable-diffusion-art)

¿Qué etiquetas de calidad usa NoobAI-XL y en qué se diferencian de Pony?

NoobAI-XL usa palabras de percentil: masterpiece (>95º), best quality (85º–95º), good quality (60º–85º), normal quality (30º–60º), worst quality (≤30º), más etiquetas de período como newest. Prefijo: masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,. Es un modelo v-prediction que necesita Euler y un plugin de dynamic CFG. (Tarjeta de NoobAI-XL)