Update README.md

README.md

@@ -1,28 +1,28 @@
-# CEM6 – Fine-tuned Stable Diffusion 1.5 (Q1 2023)
+# CEM6 – Fine-tuned Stable Diffusion 1.5 (Q4 2022/Q1 2023)
 
-CEM6 to niestandardowy model tekst-do-obrazka (txt2img) oparty na **Stable Diffusion 1.5**, fine-tunowany lokalnie na karcie **RTX 3090** przy użyciu frameworka **EveryDream-Trainer**. Model został wytrenowany w **pierwszym kwartale 2023 roku**, co jest istotne, ponieważ dynamiczny rozwój txt2img sprawia, że jakość modeli należy oceniać przez pryzmat ówczesnych standardów.
+CEM6 to model txt2img oparty na **Stable Diffusion 1.5**, fine-tunowany lokalnie na karcie **RTX 3090** przy użyciu frameworka **EveryDream-Trainer**. Model został wytrenowany w **pierwszym kwartale 2023 roku**, co jest istotne, ponieważ jakość modeli należy oceniać przez pryzmat ówczesnych standardów.
 
 ## Dane treningowe
 
 - **Źródło:** ok. **70 000 zdjęć** przefiltrowanych ręcznie do **7 000** przykładów wysokiej jakości.
-- **Opis:** Obrazy zostały opisane automatycznie (captioning).
-- **Typ danych:** Głównie realistyczne fotografie modelek, o naturalnej kolorystyce skóry (brak pastelowości) i dużej spójności wizualnej.
+- **Opis:** Obrazy zostały opisane automatycznie przez BLIP2/CLIP.
+- **Typ danych:** Głównie realistyczne fotografie modelek, różnego rodzaju. Z uwagi na brak praw autorskich do tych zdjęć, wolałbym nie udostępniać datasetu.
 
 ## Fine-tuning
 
 - **Framework:** [EveryDream-Trainer](https://github.com/victorchall/EveryDream2trainer)
-- **Hardware:** NVIDIA RTX 3090
-- **Czas powstania:** Q1 2023
-- **Cel:** Poprawa jakości generowanych portretów kobiecych – realistyczna skóra, prawidłowe proporcje, fotorealistyczny wygląd.
+- **Hardware:** NVIDIA RTX 3090, 32GB RAM
+- **Czas powstania:** Q4 2022 / Q1 2023
+- **Cel:** Poprawa jakości generowanych portretów kobiecych – głównie realistyczna skóra, mniej "pastelowy" wygląd i fotorealistyczny wygląd.
 - **Rozdzielczości:** 768 oraz 1024 piksele szerokości
 
 ## Modele dostępne do pobrania
 
 | Nazwa modelu | Opis |
 |--------------|------|
-| `CEM_768_Cl2_55_45_merge.ckpt` | **Merge** modelu CEM (768px width) z innym wysokiej jakości modelem z początku 2023. Zapewnia bardziej miękki, estetyczny styl. |
-| `CEM_ED_768_100epoch.ckpt` | Model CEM w pełnej wersji 768px, trenowany przez 100 epok. Realistyczne wyjścia, wyraźne tekstury skóry, dobre kolory. |
-| `CEM6_ED_1024_100epoch.ckpt` | Wersja 1024px szerokości, trenowana przez 100 epok. Większa szczegółowość, lepsza ostrość, lepiej radzi sobie z detalami twarzy. |
+| `CEM_768_Cl2_55_45_merge.ckpt` | **Merge** modelu CEM (768px width) z innym wysokiej jakości modelem z początku 2023. Zapewnia bardziej miękki, elastyczny styl. |
+| `CEM_ED_768_100epoch.ckpt` | Model CEM w pełnej wersji 768px, trenowany przez 100 epok. Realistyczne wyjścia, wyraźne tekstury skóry, dobre kolory, jednak mało elastyczny. |
+| `CEM6_ED_1024_100epoch.ckpt` | Wersja 1024px szerokości, trenowana przez 100 epok. Większa szczegółowość, lepsza ostrość, jeszcze mniej elastyczny. |
 
 ## Przykłady – `CEM_768_Cl2_55_45_merge.ckpt`
 
@@ -31,16 +31,16 @@ CEM6 to niestandardowy model tekst-do-obrazka (txt2img) oparty na **Stable Diffu
 
 ## Jakość i zastosowania
 
-Na moment powstania (Q1 2023), CEM6 oferował jedne z bardziej realistycznych wyników w swojej klasie. Model najlepiej sprawdza się w:
+Na moment powstania (Q1 2023), CEM6 oferował jedne z bardziej realistycznych wyników w swojej klasie, a samych fotorealistycznych modeli nie było tak dużo jak dzisiaj i bazowe modele kończyły się na opensource Stable Diffusion i closedsource Midjourney. Model najlepiej sprawdza się w:
 
 - generowaniu portretów modelek z realistyczną skórą,
 - uchwyceniu proporcji twarzy,
 - estetycznych ujęciach studyjnych.
 
-Nie był trenowany na NSFW, ale dobrze radzi sobie z anatomią i oświetleniem.
+Był on głównie trenowany na zdjęciach NSFW, ale dobrze sobie radzi także z ubraniami.
 
 ## Licencja
 
-Model udostępniany do użytku **niekomercyjnego**. Dalsza dystrybucja tylko z podaniem źródła i zachowaniem informacji o autorze.
+Licencja MIT
 
 ---