Hinweis: Coverbilder stammen direkt vom Vanilla (dem Original) Basismodell in a1111, mit standardmäßiger 1MP Auflösung. Kein Upscale, keine Plugins, keine Inpainting-Korrekturen. Wenn du denkst, es sind hochskalierte Bilder, weil sie so klar wirken, dann hat diese LoRA ihre Aufgabe gut erfüllt.

Diese LoRA bevorzugt Vanilla-Basismodelle für beste Details. Du brauchst keine schwarze Magie (Merge von Merges von Merges...) und normalerweise werden diese nicht empfohlen, wenn du nur mehr Details möchtest.

(28.07.2025) illus01 v1.198

Hauptsächlich im Vergleich zu v1.185c:

• Ende der "c" Version. Obwohl "visuell eindrucksvoll" gut ist, gibt es Kompatibilitätsprobleme, z. B. wenn dein Basismodell bereits eine ähnliche Kontrastverstärkung hat. Das Stapeln gleicher Verstärkungen ist wirklich schlecht. Also keine verrückten Post-Effekte mehr (hoher Kontrast, Sättigung etc.).

• Stattdessen mehr Texturen und Details. Kino-ähnliches Lichtniveau.

• Bessere Kompatibilität. Obwohl es mit illus01 trainiert wurde, solltest du es jetzt mit Stärke 1 in NoobAI ohne auffällige Stabilitätsprobleme nutzen können.

• Diese Version hat viele Änderungen, inklusive umfangreicher Datensatzüberarbeitung, daher ist der Effekt anders als bei den vorherigen Versionen.

Für diejenigen, die die verrückten Effekte von v1.185c zurückhaben möchten: Reine und dedizierte Kunststile findest du auf dieser Seite. Wenn der Datensatz für eine LoRA groß genug ist, könnte ich eine trainieren.

Dies ist wahrscheinlich die letzte Version für Illustrious. 1) Ich weiß nicht, was ich noch verbessern könnte. 2) Ich arbeite gerade mit Chroma (ein FLUX.1-schnell basiertes Finetuning), welches sehr vielversprechend scheint. Nach all dem ist SDXL doch ein bisschen veraltet.

Eine neue und wahrscheinlich letzte NoobAI-Version sollte in wenigen Tagen erscheinen, mit neuestem Datensatz und basierend auf NoobAI eps v1.0.

(24.07.2025) Neuer Stabilizer für RouWei veröffentlicht auf dieser Seite.

Stabilizer

All-in-one kein Standardstil feinjustierte Basis-Modell LoRA.

Das Problem: Anime-Modelle werden auf Anime-Datensätzen trainiert. Das Problem ist, dass Anime-Bilder nur hohe "Konzepte" enthalten, oft sehr abstrakt. Es fehlen Details und Texturen. Deshalb vergisst das Modell Details zu generieren und versucht abstrakte Konzepte zu erzeugen, die es nicht versteht, was zu deformierten Bildern führt. Das nennt man "Überanpassung".

Die Lösung (durch diese LoRA): Trainiere das Modell mit Anime- UND realen Bildern. So kann es den Anime-Stil lernen und gleichzeitig natürliche Details und Texturen im Blick behalten, also weniger überangepasst.

Wenn du es auf das Vanilla Basismodell anwendest:

• Es gibt keinen überangepassten Standardstil in dieser LoRA. Der Datensatz ist sehr vielfältig. Das Basismodell behält seine maximale Kreativität. Du bekommst nicht die gleichen Dinge (Gesichter, Hintergründe etc.). (Im Vergleich zu gemergten Basismodellen, die viele überangepasste Stil-LoRAs zusammengefügt haben.)

• Die meisten integrierten Stile (Danbooru-Tags) in den ursprünglichen Basismodellen sind nicht mehr überangepasst. Jetzt kannst du Tausende eingebaute Stil-Tags sowie allgemeine Stile, die SDXL versteht, verwenden und bekommst ein sauberes und detailreiches Bild wie es sein soll. Keine Überanpassungseffekte. Keine deformierten Bilder. Keine Stilverschmutzung durch gemergte Modelle. Egal ob 2D oder 3D, abstrakt oder realistisch. Vergleiche siehe: 1 (Künstlerstile), 2 (allgemeine Stile)

• Der Trainingsdatensatz enthält nur hochauflösende Bilder (durchschnittlich > 3MP, ca. 1800x1800). Keine AI-Bilder. So bekommst du echte Textur und Details über Pixel-Ebene hinaus, statt falscher Kanten und glatter Flächen ohne Textur.

Warum nicht das ganze Basismodell feinjustieren? Ich bin kein Gigachad und habe keine Millionen Trainingsbilder, daher ist das Finetuning des gesamten Basismodells nicht notwendig.

Warum ist diese LoRA so klein? Beurteile eine LoRA nicht nach der Größe. 1) Das ist eine neue Architektur namens DoRA, die viel effizienter ist als traditionelle LoRA. 2) Viele LoRAs haben extrem große Ränge/Größen, weil ihre Ersteller vergessen haben, die Lernrate zu erhöhen.

Wirst du ein Basismodell veröffentlichen? Nein. Ich veröffentliche kein Basismodell, da mein Basismodell einfach ist: NoobAI ep v0.5 oder v1.1 + diese LoRA, das war's.

Ist das ein sogenannter "Detailer"? Nein. Diese LoRA fügt Details hinzu, die natürlich vorhanden sein sollten, aber das Modell vergessen hat hinzuzufügen. Sie fügt keine zusätzlichen Details wie mehr Objekte oder Dekorationen hinzu.

Warum empfiehlst du NoobAI, aber hast die NoobAI-Version dieser LoRA fallen gelassen? 1) Je größer der Datensatz wird, desto aufwendiger und zeitintensiver ist das Training. 2) Ich habe keinen Qualitätsverlust durch die Nutzung der illus Version auf NoobAI festgestellt.

Das Teilen von Merges mit dieser LoRA ist verboten. Zur Info, es gibt versteckte Trigger-Wörter, die unsichtbare Wasserzeichen erzeugen. Die funktionieren sogar bei Merge-Stärke 0.05. Ich habe Wasserzeichen und Detektor selbst programmiert. Ich will es nicht nutzen, aber ich kann. Dieses Modell wird nur auf Civitai und TensorArt veröffentlicht. Wenn du "me" und diesen Satz auf anderen Plattformen siehst, sind das Fälschungen und die Plattform, die du nutzt, ist eine Piraterie-Plattform.

Hinterlasse Feedback im Kommentarfeld, damit es jeder sehen kann. Schreibe kein Feedback im Civitai-Bewertungssystem, das ist so schlecht gestaltet, dass niemand die Bewertungen finden oder sehen kann.

Viel Spaß.

Verwendung

Versionspräfix:

• illus01 = Trainiert auf Illustrious v0.1. (Empfohlen)

  • Unterstützt alle auf illustrious v0.1 basierenden Modelle, einschließlich neuer illustrious Modelle (v1, v2 etc.), NoobAI (e-pred und v-pred).

• nbep11 = Trainiert auf NoobAI e-pred v1.1. (Eingestellt)

  • Unterstützt nur NoobAI e-pred v1.1 ALLEIN.

  • Hinweis: NoobAI v-pred basiert auf e-pred v1.0, nicht v1.1. Viele "NoobAI" Modelle basieren ebenfalls auf v1.0.

"c" Version (illus01 v1.152~1.185c):

"c" steht für "colorful" (farbenfroh), "creative" (kreativ), manchmal "chaotisch". Diese Version enthält Trainingsbilder, die sehr visuell eindrucksvoll sind, z.B. sehr farbenfroh, hoher Kontrast, starke Posteffekte, komplexe Lichtverhältnisse, Objekte und komplexe Muster überall. Du bekommst "visuell eindrucksvolle", aber weniger "natürliche" Bilder. Es kann weiche Farb-Stile beeinträchtigen.

Basismodell:

Empfohlen: Vanilla (das originale) Basismodell

• Du hast volle Kontrolle über Stil-Kombinationen.

• Ich persönlich empfehle NoobAI ep v0.5 und v1.1.

Wenn du ein "gemergtes" Basismodell benutzt, beachte:

• Basismodelle mit AI-Stil werden NICHT empfohlen.

• AI-Stile sind auf AI-Bildern trainierte Stile. Sie sind extrem überangepasst, da AI-Bilder sehr sauber und rauscharm sind, und das Modell sofort alles gelernt hat.

• Vorteile: AI-Stile sind sehr stabil und sauber. 80 % der populären Basismodelle haben AI-Stile. Hauptsächlich, weil sie stabil und einfach je nach Prompt nutzbar sind.

• Nachteile: AI-Stile wirken glatt (keine detaillierten Texturen), seltsame glänzende Reflexionen, alles wirkt plastisch. Sie unterdrücken fast alle Effekte anderer LoRAs und verursachen Stilverschiebung. Siehe Vergleich. Oben vanilla NoobAI. Unten WAI mit starkem AI-Stil.

• Nochmal: Diese LoRA KANN keine Details zu AI-Stilen hinzufügen, da diese "glatt und plastisch" Gefühle Teil des vom Modell gelernten Stils sind, weil sie in den Trainingsbildern (AI) vorkamen. Wenn du dich fragst, warum du nicht die Detailgenauigkeit der Coverbilder bekommst: Simple Antwort, verwende Vanilla-Basismodelle.

Ältere Versionen:

Neue Version = neue Inhalte und neue Ansätze. Ein großer Vorteil von LoRA ist, dass du verschiedene Versionen jederzeit mischen kannst.

Mehr Infos im "Update-Log". Achtung, alte Versionen können sehr unterschiedliche Effekte haben.

• Jetzt ~: Natürliche Details und Texturen, stabile Prompt-Verarbeitung und mehr Kreativität. Nicht mehr nur reiner 2D-Anime-Stil.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Bessere Anime-Stile mit lebendigeren Farben.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Verbesserter Anime-Stil.

Datensatz

neueste oder aktuelle Versionen

~7k Bilder insgesamt. Nicht sehr groß (im Vergleich zu Gigachads, die Modelle mit Millionen Bildern feinjustieren), aber auch nicht klein. Und jedes Bild wurde von mir handverlesen.

• Nur normale, gut aussehende Motive. Kein verrückter Kunststil, den man nicht beschreiben kann. Keine AI-Bilder, keine Wasserzeichen etc.

• Nur hochauflösende Bilder. Durchschnittlich 3,37 MP, ca. 1800x1800 Pixel.

• Alle Bilder haben natürliche Beschreibungen vom neuesten Google LLM.

• Alle Anime-Charaktere sind zuerst von wd tagger v3 und dann von Google LLM getaggt.

• Enthält Natur, Außen- und Innenbereiche, Tiere, Alltagsgegenstände, vieles, außer echten Menschen.

• Enthält alle Arten von Helligkeitsbedingungen. Sehr dunkel, sehr hell, sehr dunkel und sehr hell.

Weitere Tools

Einige Ideen, die Teil des Stabilizers werden sollten oder waren, sind jetzt separate LoRAs für bessere Flexibilität. Sammlung unter: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: Eine LoRA, die nur auf realweltlichen Bildern trainiert wurde (kein Anime-Datensatz). Hat stärkere Effekte, verbessert Hintergrund und Beleuchtung. Nützlich für Gigachad-Nutzer, die reine Konzepte mögen und Gewichte selbst ausbalancieren.

Dark: Eine LoRA zur Korrektur von zu heller Helligkeitsverzerrung in einigen Basismodellen. Getrennt auf dunklen Bildern aus dem Touching Grass-Datensatz trainiert. Kein Einfluss auf Stil.

Contrast Controller: Eine handgefertigte LoRA (kein Training). Die kleinste 300KB LoRA, die du je gesehen hast. Regelt den Kontrast wie ein Monitor-Slider. Im Gegensatz zu trainierten "Kontrastverbesserern" ist der Effekt linear stabil und ohne Stileinfluss.

Nützlich, wenn dein Basismodell ein Übersättigungsproblem hat oder du etwas Farbechtes möchtest.

Beispiel:

Style Strength Controller: Oder Überanpassungseffekt-Reduzierer. Ebenfalls handgefertigt, kein Training, daher keine Stileinwirkungen und linear mathematische Effekte. Kann alle Arten von Überanpassung reduzieren (Bias bei Objekten, Helligkeit etc.).

Effekttest auf Hassaku XL: Das Basismodell hat viele Bias, z.B. hohe Helligkeit, glatte und glänzende Oberflächen, Wände mit Texten... Der Prompt enthält das Schlüsselwort "dunkel", das Modell ignorierte es fast. Bei Stärke 0.25 weniger Bias bei hoher Helligkeit, weniger seltsam glattes Gefühl auf Oberflächen, das Bild wirkt natürlicher.

Unterschiede zwischen Stabilizer:

• Stabilizer wurde mit Realwelt-Daten trainiert. Es kann nur "reduzieren" Überanpassungseffekte bei Textur, Details und Hintergründen, indem diese zurückgegeben werden.

• Style Controller ist nicht trainiert. Er wirkt wie ein "Undo" fürs Basismodell, wodurch es weniger überangepasst ist. Er reduziert mathematisch alle Überanpassungseffekte, z.B. Helligkeits- oder Objekt-Bias.

Update-Verlauf

(21.06.2025) illus01 v1.185c:

Verglichen mit v1.165c.

• +100 % Klarheit und Schärfe. Linien sind jetzt 1 Pixel breit. Sogar die Textur von weißem Papier ist sichtbar. (Kein Witz, realistisches Papier ist nicht reinweiß, es hat Rauschen). Ein 1MP Bild fühlt sich jetzt wie 2K an.

• -30 % zu chaotische Bilder (nicht gut beschreibbar). Du wirst feststellen, dass diese Version keinen extrem hohen Kontrast mehr liefert, aber dafür stabiler bei normaler Nutzung ist.

(10.06.2025): illus01 v1.165c

Das ist eine Spezialversion. Keine Verbesserung von v1.164. "c" steht für "colorful" (farbenfroh), "creative" (kreativ), manchmal "chaotisch".

Der Datensatz enthält Bilder, die sehr visuell eindrucksvoll, aber mitunter schwer zu beschreiben sind, z.B. sehr farbenfroh, hoher Kontrast, komplexe Lichtverhältnisse, Objekte und komplexe Muster überall.

Du bekommst also "visuell eindrucksvolle", aber weniger "natürliche" Bilder. Dies kann Stile mit weichen Farben beeinträchtigen. Z.B. kann diese Version "Bleistiftkunst"-Texturen nicht so gut erzeugen wie v1.164.

(04.06.2025): illus01 v1.164

• Bessere Prompt-Verständnis. Jedes Bild besitzt jetzt 3 natürliche Beschreibungen aus unterschiedlichen Perspektiven. Danbooru-Tags werden vom LLM geprüft, nur relevante Tags werden ausgewählt und in die natürliche Beschreibung eingebunden.

• Anti-Überbelichtung. Ein Bias wurde hinzugefügt, um zu vermeiden, dass das Modell einen reinen Weißwert #ffffff erzeugt. Häufig bedeutet #ffffff Überbelichtung, bei der viele Details verloren gehen.

• Einige Trainingsparameter wurden geändert, um bessere Kompatibilität mit NoobAI, sowohl e-pred als auch v-pred, zu gewährleisten.

(19.05.2025): illus01 v1.152

• Weitere Verbesserungen bei Licht, Texturen und Details.

• 5.000 mehr Bilder, mehr Trainingsschritte, stärkere Effekte.

(09.05.2025): nbep11 v0.205:

• Schnelle Korrektur von Helligkeits- und Farbproblemen in v0.198. Nun sollte die Helligkeit nicht mehr so dramatisch wie auf realen Fotos verändert werden. v0.198 ist nicht schlecht, sondern zu kreativ.

(07.05.2025): nbep11 v0.198:

• Mehr dunkle Bilder hinzugefügt. Weniger deformierte Körper und Hintergründe in dunkler Umgebung.

• Farb- und Kontrastverbesserung entfernt, da nicht mehr benötigt. Verwende stattdessen den Contrast Controller.

(25.04.2025): nbep11 v0.172.

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

• Bessere Farbgenauigkeit und Stabilität. (Verglichen mit nbep11 v0.160)

(17.04.2025): illus01 v1.121.

• Rollback auf illustrious v0.1. illustrious v1.0 und neuere Versionen wurden absichtlich mit AI-Bildern trainiert (ca. 30 % des Datensatzes). Nicht optimal für LoRA-Training. Habe ich erst beim Lesen des Papers bemerkt.

• Geringerer Charakterstil-Effekt. Zurück auf v1.23-Niveau. Charaktere haben weniger Details durch diese LoRA, dafür bessere Kompatibilität. Ein Kompromiss.

• Andere Sachen wie unten (v1.113).

(10.04.2025): illus11 v1.113 ❌.

• Update: Benutze diese Version nur, wenn dein Basismodell auf Illustrious v1.1 basiert. Andernfalls illus01 v1.121 verwenden.

• Trainiert auf Illustrious v1.1.

• Neuer Datensatz "Touching Grass" hinzugefügt. Bessere natürliche Texturen, Beleuchtung und Tiefenunschärfe. Verbesserte Stabilität der Hintergrundstruktur. Weniger deformierte Hintergründe, wie deformierte Räume, Gebäude.

• Volle natürliche Sprachbeschreibungen vom LLM.

(30.03.2025): illus01 v1.93.

• v1.72 wurde zu stark trainiert, deshalb die Gesamtstärke reduziert. Nun bessere Kompatibilität.

(22.03.2025): nbep11 v0.160.

• Die gleichen Features wie illus v1.72.

(15.03.2025): illus01 v1.72

• Der gleiche neue Textur- und Lichtdatensatz wie unten bei ani40z v0.4 genannt. Natürlicheres Licht und Texturen.

• Ein kleiner Datensatz mit ca. 100 Bildern zur Verbesserung von Händen, mit verschiedenen Aufgaben wie Glas oder Tasse halten.

• Alle "einfachen Hintergrund"-Bilder aus dem Datensatz entfernt (-200 Bilder).

• Trainings-Tool von kohya auf onetrainer gewechselt. LoRA-Architektur auf DoRA geändert.

(04.03.2025) ani40z v0.4

• Trainiert auf Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Einen ca. 1k Bilder großen Datensatz mit Fokus auf natürliche dynamische Beleuchtung und realweltliche Texturen hinzugefügt.

• Mehr natürliches Licht und Texturen.

ani04 v0.1

• Initialversion für Animagine XL 4.0. Hauptsächlich zur Korrektur von Helligkeitsproblemen bei Animagine 4.0. Besserer und höherer Kontrast.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Einige Furry-/Nicht-Mensch-/andere Bilder zur Balance im Datensatz hinzugefügt.

nbep11 v0.129

• Schlechte Version, Wirkung zu schwach, ignorieren.

nbep11 v0.114

• "Volle Farbreichweite" implementiert. Balanciert automatisch in Richtung "normal und ansprechend". Denke daran wie den "Ein-Klick Foto Auto-Enhance"-Button in Bildbearbeitungsprogrammen. Nachteil: Verhindert starke Bias. Z.B. wenn du 95 % schwarzes Bild und 5 % helles willst statt 50/50.

• Mehr realistische Daten hinzugefügt. Lebendigere Details, Licht, weniger flache Farben.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Mehr Trainingsbilder.

• Dann nochmals auf kleinem "Wallpaper"-Datensatz (echte Spiel-Wallpaper, beste Qualität, ~100 Bilder) nachtrainiert. Weitere Verbesserungen bei Details (Haut, Haare) und Kontrast.

nbep11 v0.58

• Mehr Bilder. Trainingsparameter näher an 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 Gewichtung. Sollte stabiler sein und weniger Bildkompositions-Einfluss haben.

illus01 v1.1

• Trainiert auf illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Trainiert auf NoobAI epsilon pred v1.0.