Coverbilder sind rohe Ausgaben des vortrainierten Modells in 1MP Auflösung. Was Sie sehen, ist was Sie bekommen. Es gibt kein Upscale, keine Retusche von Händen/Gesichtern und auch keinen negativen Prompt.

(21.10.2025): Zeit nach vorne zu blicken...

Dieses Modell wird nicht aktiv aktualisiert. SDXL ist einfach zu ... alt, es wurde vor zwei Jahren (Juni 2023) veröffentlicht.

Warum nicht neue Modelle ausprobieren? Sie haben neuere Architektur, bessere Leistung und können viel effizienter sein. Zum Beispiel: Lumina 2. Falls Sie gerade von Lumina 2 hören, hier eine kurze Info:

• Veröffentlicht im Januar 2025. Open Source. Apache Lizenz 2.0.

• DiT-Architektur (die derzeit beliebteste Architektur, gleiche Architektur wie Flux.1 usw.).

• Klein und effizient. Nur 2 Milliarden Parameter. Vollständiges (fp16) Modell 5GB, Q8-Modell nur 2,5GB, was bedeutet, dass Sie es sogar auf einer GTX1050 laden und ausführen können, ohne Qualität zu verlieren.

• Verwendet denselben Flux 16ch VAE, mathematisch 4x besser als SDXL 4ch VAE.

• Verwendet Google Gemma 2 2b als Texteinencoder (ja, auch ein vollständig funktionaler Chat-LLM). 10x besser als die guten alten CLIPs in SDXL, die nur Tags verstehen können. Als Chat-LLM versteht es nahezu alles... Englisch, Chinesisch, Japanisch, Tippfehler, Slang, Poesie... Zum Beispiel können Sie dies einfach durch Aufforderung tun: (Hinweis: Das ist ein einzelnes Bild, nicht vier, sehen Sie das vollständige Bild und den Prompt hier, die Idee stammt von hier).

Ich habe ein "Enhancement bundle" LoRA trainiert. Name geändert, weniger irreführend, aber der Datensatz ist derselbe.

Außerdem denke ich nicht, dass Civitai Lumina 2 unterstützen wird. Ich habe das Modell auch auf TensorArt hochgeladen. Sie können mich hier finden und Lumina 2-Modelle online ausprobieren, falls Sie keine lokale Einrichtung haben.

Nützliche Links:

Modelle:

• Neta Lumina: Basismodell, anime-Stil feinabgestimmtes Modell, trainiert auf danbooru- und e621-Datensätzen.

• NetaYume Lumina: Basismodell, weitere Feinabstimmung mit neuestem Datensatz.

Optimierungen:

• Hardwarebeschleunigung: torch.compile für neuere GPUs (RTX 3xxx und später), 30 % schneller. Aktivierung des fp16-Modus für ältere GPUs, die bf16 nicht unterstützen (RTX 2xxx und früher), 3x schneller, da ältere GPUs standardmäßig fp32 verwenden, was extrem langsam ist. https://civitai.com/articles/22251

• TeaCache: https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache

• Lightning LoRA, 2x schneller (experimentell): https://civitai.com/models/2115586

• Skaliertes fp8-Basismodell (DiT+TE), nur 3GB: https://civitai.com/models/2023440

Stabilizer

Was ist das?

Ein mittleres feinabgestimmtes Modell mit 7.000 Bildern.

• Viele spezialisierte Sub-Datensätze, wie Nahaufnahmen von Kleidung, Hände, komplexe Umgebungsbeleuchtung, traditionelle Kunst ...

• Nur natürliche Texturen, Beleuchtung und feinste Details. Kein plastischer, glänzender KI-Stil. Weil keine KI-Bilder im Datensatz sind. Ich habe jedes einzelne Bild handverlesen. Bin kein Fan vom Training mit KI-Bildern. Das ist wie das "stille Post"-Spiel; das Trainieren von KI mit KI-Bildern führt nur dazu, dass die Bilder mehr Informationen verlieren und schlechter aussehen (plastisch, glänzend).

• Besseres Verständnis von Prompts. Trainiert mit natürlichsprachlichen Beschreibungen.

• Fokus auf Kreativität und nicht auf einen festen Stil. Der Datensatz ist sehr vielfältig. Dieses Modell hat keinen voreingestellten Stil (Bias), der seine Kreativität einschränkt.

• (v-pred) Bessere und ausgewogene Beleuchtung, kein Überlaufen und keine Übersättigung. Möchten Sie reines Schwarz 0 und Weiß 255 im selben Bild, sogar am selben Ort? Kein Problem.

Warum kein voreingestellter Stil?

• Was bedeutet "voreingestellter Stil": Wenn ein Modell einen voreingestellten Stil (Bias) hat, heißt das, dass es egal ist, was Sie eingeben, das Modell immer dasselbe (Gesichter, Hintergründe, Stimmungen) erzeugt, das diesen Stil ausmacht.

• Vorteile: Es ist einfach zu verwenden, man muss den Stil nicht mehr angeben.

• Nachteile: Der Stil kann aber auch nicht überschrieben werden. Wenn Sie etwas eingeben, das nicht zum voreingestellten Stil passt, ignoriert das Modell es einfach. Wenn Sie mehrere Stile kombinieren, überlagert/belastet/begrenzt der voreingestellte Stil immer andere.

• "Kein voreingestellter Stil" bedeutet kein Bias und Sie müssen den gewünschten Stil angeben, um das Modell über Tags oder LoRAs zu steuern. Es gibt aber keine Stilüberlagerung/-belastung durch dieses Modell. Sie erhalten genau den Stil, den Sie kombinieren.

Effekte:

• Jetzt kann das Modell genau den Stil erzeugen, den Sie eingegeben haben, anstatt ein übervereinfachtes Anime-Bild. Keine Stilüberlagerung/-verschiebung, keine KI-Gesichter, nur bessere Details. Vergleich siehe:

  • https://civitai.com/images/84145167 (generelle Stile)

  • https://civitai.com/images/84256995 (Künstlerstile, achten Sie auf das Gesicht)

• Wenn Sie wissen möchten, was "Stilveränderung und KI-Gesichter" sind. Siehe:

  • dieses Modell: https://civitai.com/images/107381516

  • anderes Modell: https://civitai.com/images/107647042. Weibliches Gesicht und schrecklicher glänzender Hintergrund.

• Sehen Sie mehr xy-Diagramme in den Cover-Bildern. Ein xy-Diagramm sagt mehr als tausend Worte.

Warum ist dieses "feinabgestimmte Basismodell" ein LoRA?

• Ich bin kein Gigachad und habe nicht Millionen von Trainingsbildern. Das Feinabstimmen des gesamten Basismodells ist nicht nötig, ein LoRA reicht aus.

• Ich muss nur eine kleine 40MiB Datei hochladen, und Sie müssen nur diese herunterladen, anstatt eines 7GB großen Checkpoints, was 99,4 % Daten und Speicher spart. Also kann ich es oft aktualisieren.

• Dieses LoRA scheint klein, ist aber dennoch leistungsstark. Denn es nutzt eine neue Architektur namens DoRA von Nvidia, die effizienter als traditionelle LoRA ist.

Wie erhalte ich dieses "feinabgestimmte Basismodell"?

Laden Sie dieses LoRA mit voller Stärke auf das vortrainierte Basismodell. Dann wird das vortrainierte Basismodell zum feinabgestimmten Basismodell. Siehe unten "Wie verwendet man".

Das Teilen von Merges mit diesem Modell ist verboten. Zur Info: Es gibt versteckte Triggerwörter, um ein unsichtbares Wasserzeichen zu drucken. Ich habe Wasserzeichen und Detektor selbst programmiert. Ich möchte es nicht verwenden, aber ich kann.

Dieses Modell wird nur auf Civitai und TensorArt veröffentlicht. Wenn Sie "mich" und diesen Satz auf anderen Plattformen sehen, sind das alles Fälschungen und die Plattform, die Sie nutzen, ist eine Piratenplattform.

Bitte hinterlassen Sie Feedback im Kommentarbereich, damit es jeder sehen kann. Schreiben Sie kein Feedback im Bewertungssystem von Civitai, das ist so schlecht gestaltet, dass buchstäblich niemand die Bewertung finden und sehen kann.

Wie verwendet man

Versionen:

• nbvp10 (für NoobAI v-pred v1.0).

  • Genauere Farben und scharfe Details.

• nbep10 (für NoobAI eps v1.0).

  • Weniger Sättigung und Kontrast im Vergleich zu v-pred Modellen. Standardmäßige Epsilon (eps) Vorhersage begrenzt die Farbreichweite des Modells. Deshalb gibt es später v-pred.

• illus01 (trainiert auf Illustrious v0.1, aber dennoch wird NoobAI eps v1.0 empfohlen).

  • Wenn Sie dieses Modell auf einem anderen feinabgestimmten Basismodell verwenden, bedenken Sie, dass die meisten (90 %) Anime-Basismodelle, die heute als "illustrious" gekennzeichnet sind, tatsächlich NoobAI (oder hauptsächlich) sind. Empfohlen wird, beide Versionen (il01 und nbep10) auszuprobieren, um zu sehen, welche besser ist.

Laden Sie dieses LoRA zuerst in Ihrem LoRA-Stack.

Dieses LoRA verwendet eine neue Architektur namens DoRA von Nvidia, die effizienter als traditionelle LoRA ist. Anders als traditionelle LoRA mit statischem Patch-Gewicht wird das Patch-Gewicht von DoRA dynamisch basierend auf dem aktuell geladenen Basismodellgewicht berechnet (das sich ändert, wenn Sie LoRAs laden). Um unerwartete Änderungen zu minimieren, laden Sie dieses LoRA zuerst.

Zwei Möglichkeiten, dieses Modell zu verwenden:

1). Als feinabgestimmtes Basismodell verwenden (Empfohlen):

Wenn Sie feinste und natürliche Details wollen und den Stil nach Wunsch kombinieren möchten, mit voller Kontrolle.

Wenden Sie das LoRA auf das vortrainierte Basismodell an. Hinweis: Vortrainiertes Modell heißt das Originalmodell, ohne Feinabstimmung. Zum Beispiel NoobAI v-pred v1.0, NoobAI eps v1.0

2). Als LoRA auf anderem feinabgestimmten Basismodell verwenden.

Es ist schließlich ein LoRA.

Aber Achtung:

• Dies ist kein Stil-LoRA, tatsächlich fügen Sie zwei Basismodelle zusammen. Das Ergebnis ist nicht immer wie gewünscht.

• Es funktioniert nicht bei hypergemergten KI-Stil-verseuchten 1girl-überangepassten 50 Versionen von Nova furry 3D Anime WAI oder ähnlichem. Dieses Modell kann diesen glänzenden plastischen KI-Stil nicht beheben. Verwenden Sie ein vortrainiertes Basismodell, wenn Sie KI-Stil entfernen wollen.

• So sollte Craft Lawrence (aus Spice and Wolf) aussehen, wenn Sie den Anime kennen: https://civitai.com/images/107381516

• Dies erzeugen die KI-Stil-verseuchten 1girl-überangepassten Modelle: https://civitai.com/images/107647042

FAQ:

Coverbilder sind rohe Ausgaben des vortrainierten Modells in 1MP Auflösung. Es gibt kein magisches Plugin, kein Hochskalieren, keine Retusche von Händen/Gesichtern und keinen negativen Prompt. Einige Nutzer sagten, sie könnten es nicht reproduzieren, das ist ein Skill-Problem. (Falsches Basismodell oder zu viele "Optimierungen" hinzugefügt)

Wenn es Ihr Basismodell selbst bei geringer Stärke (z. B. <0.5) zerstört hat, liegt das an Ihrem Basismodell. Ihr Basismodell hat dieses LoRA bereits integriert (und Sie haben es zweimal gemergt). Die Modellgewichte wurden potenziert und sind kollabiert. Vorsicht vor gefälschten Basismodellerstellern, aka. Dieben. Einige "Ersteller" führen kein Training durch, klauen nur Modelle anderer, mergen sie, löschen Metadaten und Credits und verkaufen das als eigenes Basismodell.

Andere Tools

Einige Ideen, die Teil des Stabilizers werden sollten oder waren, sind jetzt getrennte LoRAs. Für bessere Flexibilität. Sammlungslink: https://civitai.com/collections/8274233.

Dark: Ein LoRA mit Bias zu dunklerer Umgebung. Hilfreich, um die hohe Helligkeitsvoreinstellung in einigen Basismodellen zu korrigieren. Trainiert auf Bildern mit geringer Helligkeit. Kein Stil-Bias, daher keine Stil-Verschmutzung.

Contrast Controller: Ein handgefertigtes LoRA. Kontrolliert den Kontrast wie ein Schieberegler an Ihrem Monitor. Im Gegensatz zu anderen trainierten "Kontrastverstärkern" ist der Effekt dieses LoRA stabil, mathematisch linear und hat keine Nebenwirkungen auf den Stil.

Nützlich, wenn Ihr Basismodell Probleme mit Übersättigung hat oder Sie etwas wirklich Farbintensives möchten.

Beispiel:

Style Strength Controller: Oder Effekt-Reduzierer für Überanpassung. Kann alle Arten von Überanpassungseffekten (Bias bei Objekten, Helligkeit, usw.) mathematisch reduzieren oder verstärken, falls gewünscht.

Unterschiede zum Stabilizer:

• Stabilizer wurde mit echten Weltdaten trainiert. Es kann nur Überanpassungseffekte bei Textur, Details und Hintergründen "reduzieren", indem es diese wieder hinzufügt.

• Style Controller stammt nicht aus Training. Es ist eher so, als würde das Training für das Basismodell rückgängig gemacht, wodurch es weniger überangepasst ist. Kann mathematisch alle Überanpassungseffekte wie Bias bei Helligkeit, Objekten reduzieren.

Alte Versionen:

Mehr Infos finden Sie im "Update-Log". Beachten Sie, dass alte Versionen sehr unterschiedliche Effekte haben können.

Haupt-Zeitachse:

• Jetzt ~: Natürliche Details und Texturen, stabiles Promptverständnis und mehr Kreativität. Nicht mehr nur auf reinen 2D-Anime-Stil beschränkt.

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Besserer Anime-Stil mit lebendigen Farben.

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Besserer Anime-Stil.

Update-Log

(21.10.2025): Noobai v-pred v0.280a

• Spezialversion, "a" steht für Anime. Es gibt einen voreingestellten 2D-Anime-Stil. Es ist also leichter zu verwenden, wenn Sie keinen Stil angeben wollen. Außerdem hat sich der Datensatz stark verändert, der Effekt ist möglicherweise deutlich anders als bei der Vorgängerversion.

(31.08.2025) NoobAI ep10 v0.273

Diese Version wurde ab dem Start auf NoobAI eps v1.0 trainiert.

Im Vergleich zur vorherigen illus01 v1.198:

• Bessere und ausgewogene Helligkeit unter Extrembedingungen. (wie nbvp v0.271)

• Bessere Texturen und Details. Mehr Trainingsschritte bei hohen SNR-Schritten. (Illus01-Versionen übersprangen diese Schritte für bessere Kompatibilität. Da jetzt alle Basismodelle NoobAI sind, muss das nicht mehr.)

(24.08.2025) NoobAI v-pred v0.271:

Im Vergleich zu v0.264:

• Bessere und ausgewogenere Beleuchtung bei Extrembedingungen, weniger Bias.

• Hoher Kontrast, reines Schwarz 0 und Weiß 255 im gleichen Bild, sogar am selben Ort, kein Überlaufen oder Übersättigung. Jetzt können Sie alles gleichzeitig haben.

• (Alte v0.264 versucht, das Bild zwischen 10 und 250 zu begrenzen, um Überlaufen zu verhindern, hat aber dennoch deutliche Bias-Probleme, das Bild kann insgesamt zu dunkel oder zu hell sein.)

• Wie v0.264 bevorzugt hohe oder volle Stärke (0.9~1).

(17.08.2025) NoobAI v-pred v0.264:

• Erste Version, die auf NoobAI v-pred trainiert wurde.

• Bessere Beleuchtung, weniger Überlaufen.

• Hinweis: bevorzugen Sie hohe oder volle Stärke (0.9~1).

(28.07.2025) illus01 v1.198

Hauptsächlich im Vergleich zu v1.185c:

• Ende der "c" Version. Obwohl "auffällig" gut ist, gibt es Kompatibilitätsprobleme. Zum Beispiel, wenn Ihr Basismodell bereits Kontrastverbesserungen hat. Zwei übereinander gestapelte Kontrastverstärkungen sind sehr schlecht. Also keine verrückten Nachbearbeitungseffekte mehr (hoher Kontrast, Sättigung usw.).

• Stattdessen mehr Texturen und Details. Filmisches Beleuchtungsniveau. Bessere Kompatibilität.

• Diese Version änderte viele Dinge, einschließlich Datensatz-Überarbeitung, sodass der Effekt deutlich anders als in früheren Versionen ist.

• Für diejenigen, die den verrückten Effekt von v1.185c zurückhaben wollen: Sie können reine und dedizierte Kunststile auf dieser Seite finden. Sollte der Datensatz für ein LoRA groß genug sein, könnte ich eines trainieren.

(21.06.2025) illus01 v1.185c:

Im Vergleich zu v1.165c.

• +100 % Klarheit und Schärfe.

• -30 % Bilder, die zu chaotisch sind (nicht richtig beschreibbar). Sie werden feststellen, dass diese Version keinen verrückt hohen Kontrast mehr liefert, sondern im normalen Gebrauch stabiler ist.

(10.06.2025): illus01 v1.165c

Dies ist eine Spezialversion. Dies ist keine Verbesserung von v1.164. "c" steht für "colorful" (farbenfroh), "creative" (kreativ) und manchmal "chaotic" (chaotisch).

Der Datensatz enthält Bilder, die visuell auffällig, aber manchmal schwer zu beschreiben sind, z. B. sehr bunt, hoher Kontrast, komplexe Lichtverhältnisse, Objekte, komplexe Muster überall.

Sie erhalten also "visuell auffällig", aber auf Kosten von "natürlich". Dies kann Styles mit weichen Farben beeinträchtigen. Zum Beispiel kann diese Version "Bleistiftkunst"-Textur nicht perfekt generieren wie v1.164.

(04.06.2025): illus01 v1.164

• Besseres Verständnis von Prompts. Jetzt hat jedes Bild 3 natürliche Beschreibungen aus verschiedenen Perspektiven. Danbooru-Tags werden von LLM geprüft, nur wichtige Tags werden ausgewählt und in die natürliche Beschreibung eingebunden.

• Anti-Überbelichtung. Bias hinzugefügt, um zu verhindern, dass die Modellausgabe den reinen Weißwert #ffffff erreicht. Meist steht #ffffff für überbelichtet und viele Details gehen verloren.

• Einige Trainings-Einstellungen geändert. Bessere Kompatibilität mit NoobAI, sowohl e-pred als auch v-pred.

(19.05.2025): illus01 v1.152

• Weiterentwicklung von Beleuchtung, Texturen und Details.

• 5.000 weitere Bilder, mehr Trainingsschritte, dadurch stärkerer Effekt.

(09.05.2025): nbep11 v0.205:

• Schnelle Korrektur von Helligkeits- und Farbproblemen in v0.198. Jetzt sollte die Helligkeit und Farbe nicht mehr so dramatisch wie bei einem echten Foto ändern. v0.198 war nicht schlecht, nur zu kreativ.

(07.05.2025): nbep11 v0.198:

• Mehr dunkle Bilder hinzugefügt. Weniger deformierter Körper, Hintergrund in dunkler Umgebung.

• Entfernte Farb- und Kontrastverstärkung. Nicht mehr nötig. Stattdessen Contrast Controller verwenden.

(25.04.2025): nbep11 v0.172.

• Die gleichen Neuerungen wie in illus01 v1.93 ~ v1.121. Zusammenfassung: Neuer Fotografien-Datensatz "Touching Grass". Bessere natürliche Texturen, Hintergründe, Beleuchtung. Schwächere Charaktereffekte für bessere Kompatibilität.

• Bessere Farbgenauigkeit und Stabilität (im Vergleich zu nbep11 v0.160).

(17.04.2025): illus01 v1.121.

• Rollback auf illustrious v0.1. illustrious v1.0 und neuere Versionen wurden absichtlich mit KI-Bildern trainiert (vielleicht 30 % des Datensatzes), was für LoRA-Training nicht ideal ist. Habe ich nicht bemerkt, bis ich das Paper gelesen habe.

• Geringerer Charakter-Stil-Effekt. Zurück zum Level von v1.23. Charaktere haben mit diesem LoRA weniger Details, aber bessere Kompatibilität. Ein Kompromiss.

• Andere Sachen wie unten (v1.113).

(10.04.2025): illus11 v1.113 ❌.

• Update: Verwenden Sie diese Version nur, wenn Sie wissen, dass Ihr Basismodell auf Illustrious v1.1 basiert. Sonst verwenden Sie illus01 v1.121.

• Trainiert auf Illustrious v1.1.

• Neuer Datensatz "Touching Grass" hinzugefügt. Bessere natürliche Textur, Beleuchtung und Tiefeneffekt. Bessere Stabilität der Hintergrundstruktur. Weniger deformierter Hintergrund, z. B. deformierte Räume, Gebäude.

• Volle natürlichsprachige Beschreibungen von LLM.

(30.03.2025): illus01 v1.93.

• v1.72 wurde zu stark trainiert. Daher Gesamtstärke reduziert. Sollte besser kompatibel sein.

(22.03.2025): nbep11 v0.160.

• Die gleichen Verbesserungen wie in illus v1.72.

(15.03.2025): illus01 v1.72

• Gleicher neuer Textur- und Beleuchtungsdatensatz wie unten in ani40z v0.4. Mehr natürliche Beleuchtung und Texturen.

• Kleiner ~100 Bilder Datensatz für Handverbesserung hinzugefügt, fokussiert auf Hände bei verschiedenen Aufgaben wie Glas oder Tasse halten.

• Alle "Einfacher Hintergrund"-Bilder aus dem Datensatz entfernt. -200 Bilder.

• Trainingstool von kohya auf onetrainer gewechselt. LoRA-Architektur zu DoRA geändert.

(04.03.2025) ani40z v0.4

• Auf Animagine XL 4.0 ani40zero trainiert.

• ~1.000 Datensätze hinzugefügt, die sich auf natürliche dynamische Beleuchtung und echte Welttextur konzentrieren.

• Mehr natürliche Beleuchtung und Texturen.

ani04 v0.1

• Initialversion für Animagine XL 4.0. Hauptsächlich zur Behebung von Helligkeitsproblemen von Animagine 4.0. Bessere und höhere Kontraste.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Einige Furry/Nichtmenschliche/andere Bilder hinzugefügt, um den Datensatz auszugleichen.

nbep11 v0.129

• Schlechte Version, der Effekt ist zu schwach, ignorieren Sie sie einfach.

nbep11 v0.114

• „Full range colors“ implementiert. Es balanciert automatisch die Farben in Richtung "normal und gut aussehend". Denken Sie daran wie der "One-Click-Foto-Auto-Enhance"-Button bei den meisten Fotobearbeitungsprogrammen. Ein Nachteil dieser Optimierung: Sie verhindert hohe Bias. Zum Beispiel, Sie wollen 95 % des Bildes schwarz und 5 % hell, statt 50/50 %.

• Etwas realistischere Daten hinzugefügt. Lebendigere Details, Beleuchtung, weniger flache Farben.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Mehr Trainingsbilder.

• Danach nochmal feinabgestimmt auf kleinem "Wallpaper"-Datensatz (echte Spielhintergründe in höchster Qualität, ~100 Bilder). Mehr Verbesserungen bei Details (auffällig an Haut, Haar) und Kontrast.

nbep11 v0.58

• Mehr Bilder. Trainingsparameter näher an das NoobAI-Basismodell angepasst.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Mehr Bilder.

nbep11 v0.11: Trainiert auf NoobAI epsilon pred v1.1.

• Verbesserte Datensatz-Tags. Verbesserte LoRA-Struktur und Gewichtverteilung. Sollte stabiler sein und weniger Einfluss auf die Bildkomposition haben.

illus01 v1.1

• Trainiert auf illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Trainiert auf NoobAI epsilon pred v1.0.