Nota sobre las imágenes de portada:

• Son la salida sin procesar del modelo base vanilla (preentrenado), a resolución predeterminada de 1MP. Sin aumento, sin plugins, sin reparaciones de inpainting. Tienen metadatos, 100% reproducible.

• Esto NO es un LoRA de estilo. Todos los estilos que ves son del modelo base preentrenado, activados por el prompt. Consulta los gráficos xy para ver el efecto de este LoRA.

Última actualización:

(24/08/2025) NoobAI v-pred v0.271:

• Nuevo método, calibrado en brillo. Resumen: comparado con v0.264 previo: mejor y balanceada iluminación en condiciones extremas, menos sesgos. Rango completo de colores reales. Negro puro 0 y blanco 255 pueden coexistir en la misma imagen.

• Nota: Algunos modelos "merged" v-pred pueden haber fusionado modelos eps que alteraron el plan de ruido. Si ves manchas de color al aplicar este LoRA, es problema del modelo base.

Consejos para usar v-pred:

• Usa sampler Euler (sin 'a') y CFG bajo (2~4, yo prefiero 3).

• Empieza sin prompt negativo. Añade palabras clave negativas solo si realmente quieres eliminar algo. v-pred es muy sensible a los prompts negativos.

• Usa LoRAs entrenados en NoobAI v-pred. Si no hay versión v-pred, usa NoobAI eps v1.0 (importante: no v1.1; v-pred v1.0 está entrenado con eps v1.0, no v1.1), luego illustrious v0.1.

• Sin embargo, cuidado con algunos LoRAs eps entrenados con "noise offset", que pueden ser incompatibles con v-pred (los sin "noise offset" sí son compatibles). Podrás notar cambios anormales en contraste (brillo o oscuridad) al usar esos LoRAs.

Nota: Este LoRA es solo para v-pred y NO soporta modelo eps. Cambia a un modelo base v-pred si quieres ese efecto de iluminación.

(18/08/2025): Nota: Casi todos los modelos base populares están basados en NoobAI, no en illustrious. Se recomienda usar LoRAs NoobAI para mejor efecto. Más detalles (por qué están mal etiquetados y cómo probar tu modelo base) en "Discusión".

Stabilizer

LoRA ajustada todo en uno sin estilo por defecto que mejora el aspecto del modelo de anime preentrenado, como debería ser.

El problema:

• Modelos de anime entrenados con imágenes de anime. Las imágenes de anime son simples y contienen solo "conceptos" de alto nivel, a menudo muy abstractos. No tienen fondos, detalles ni texturas.

• Queremos que el modelo aprenda solo los "conceptos" de alto nivel. Pero el modelo aprende lo que ve, no lo que quieres.

• Después de ver más de 10 millones de imágenes anime simples y abstractas, el modelo aprende que 1) no necesita generar detalles porque el dataset nunca se lo indicó; 2) debe generar imágenes simples con conceptos abstractos aunque no los entienda. Esto genera imágenes deformadas, o "sobreajuste".

La solución:

• Entrenar el modelo con imágenes de anime y del mundo real. Así aprende los "conceptos" de anime mientras conserva detalles y texturas naturales, es decir, menos sobreajuste.

• NoobAI hizo esto mezclando imágenes reales de cosplay en su conjunto de datos. (Si no recuerdo mal, los desarrolladores mencionaron esto).

• Este LoRA va más allá, entrenado con un poco de todo: arquitectura, objetos cotidianos, ropa, paisajes... También con leyendas en lenguaje natural multinivel para imitar el entrenamiento original de SDXL.

¿Qué puede hacer este LoRA? si lo aplicas sobre el modelo base vanilla (preentrenado, sin estilo):

• Menos sobreajuste, menos imágenes deformadas. Ahora puedes usar miles de etiquetas de estilo integradas (Danbooru, e621) y estilos generales que SDXL original entiende, y obtener imágenes limpias y detalladas como debe ser. Da igual si es 2D o 3D, abstracto o realista. Ver comparaciones: 1 (estilos de artista), 2 (estilos generales)

• Aún máxima creatividad por el conjunto diverso. No obtendrás repeticiones (caras, fondos, etc.). (Comparado con LoRAs de estilo sobreajustados que imponen estilo por defecto.)

• Texturas y detalles naturales. El dataset de entrenamiento contiene fotografías del mundo real de alta resolución y calidad (promedio > 3MP, ~1800x1800). Cero imágenes AI. (Comparado con "detailer" entrenado en imágenes AI, contaminado por estilo AI, superficies plásticas brillantes y sin textura).

¿Y si uso un modelo base "merged" con estilo por defecto? Debería estar bien. La mayoría son modelo vanilla más algún LoRA de estilo ya fusionado. Pero ten en cuenta que no puedes cambiar la intensidad de esos estilos fusionados, lo que puede ser problemático si quieres apilar más LoRA. Ver más en sección "Cómo usar".

¿Por qué no ajustar todo el modelo base? No soy un gigachad ni tengo millones de imágenes para entrenar, así que no es necesario.

¿Por qué es tan pequeño este LoRA? (40MiB vs 200MiB) Usa la nueva arquitectura DoRA de Nvidia, más eficiente que LoRA tradicional.

¿Es un llamado "detailer"? Diría que "no". Este LoRA añade detalles que "naturalmente deberían estar" pero el modelo olvidó. No añade detalles extra, objetos o decoraciones.

Fue entrenado con imágenes del mundo real. ¿Es "realista"? ¿Afecta personajes de anime 2D? No. No hay humanos reales en el dataset. Lo que el modelo vio es lo que aprendió. Este LoRA no sabe qué es "humano real".

¿Por qué recomiendas NoobAI pero abandonaste su versión de este LoRA? 1) A medida que el dataset crece se vuelve costoso y lento entrenar. 2) No noté empeoramiento usando versión illus en NoobAI.

Compartir merges con este LoRA está prohibido. Hay palabras clave ocultas para imprimir marca de agua invisible. Funciona incluso con fuerza de merge 0.05. Programé la marca y el detector yo mismo. No quiero usarlo, pero puedo. Este modelo solo se publica en Civitai y TensorArt. Si ves "yo" y esta frase en otras plataformas, son falsos y estás usando una plataforma pirata.

Recuerda dejar retroalimentación en la sección de comentarios. Así todos la pueden ver. No escribas en el sistema de reseñas de Civitai, está mal diseñado y nadie puede encontrar la reseña.

Diviértete.

Cómo usar

Prefijo de versión:

• illus01 = Entrenado en Illustrious v0.1.

• nbvp10 = Entrenado en NoobAI v-pred v1.0.

• nbep11 = Entrenado en NoobAI e-pred v1.1. (Descontinuado)

Cómo elegir LoRA (versión simplificada):

LoRA es un pequeño parche de pesos del modelo base en que fue entrenado. Este "parche" solo funciona si lo aplicas al modelo base original o uno muy parecido.

Así que elige el más cercano a tu modelo base.

Casi todos los modelos base populares están basados en NoobAI, no illustrious:

Y deberías usar LoRAs NoobAI para mejor efecto. Más detalles en "Discusión".

Recomendación: carga este LoRA primero en tu pila de LoRAs.

Este LoRA usa la arquitectura DoRA de Nvidia, más eficiente que LoRA tradicional. Pero a diferencia de LoRA tradicional con parche estático, el peso en DoRA se calcula según el modelo base cargado actualmente (que cambia al cargar LoRAs). Por ello, el efecto depende del orden de carga.

Sobre el modelo base:

Recomendado: modelos base vanilla (preentrenados).

• Tienes control total de la combinación de estilos.

• Personalmente recomiendo NoobAI v1.1.

Si usas modelo "merged":

• La mayoría son modelo vanilla + LoRA de estilo ya fusionado.

• Pero no puedes cambiar la fuerza de esos estilos fusionados, lo que dificulta apilar más LoRAs. Por eso muchos modelos merged no son "amigables con LoRA".

• Modelos hiper fusionados (no solo LoRAs sino modelos base con grandes diferencias, ej. NoobAI + illustrious v1) tampoco son "amigables con LoRA".

Evita usar modelos base con estilo AI:

Muchos usuarios dijeron que este LoRA no afecta algunos modelos base con estilo AI. Aquí una explicación detallada:

• ¿Qué son estilos AI?: estilos entrenados con imágenes AI. Están extremadamente sobreajustados porque el modelo aprende instantáneamente todo de imágenes AI. (Puedes aprender e imitar fácilmente porque sabes cómo hacerlo).

• Pros: estilos AI son muy estables y fáciles de usar con cualquier prompt. El 95% de modelos base populares tiene estilos AI.

• Contras:

  • Faltan detalles y texturas naturales. Todo se ve limpio/suave/brillante como plástico. Porque imágenes AI tienen menos detalles que imágenes reales aprendidas. Reentrenar en imágenes AI hace que pierdas más detalles (como el juego del teléfono).

  • Estilos AI pueden suprimir casi todos los efectos de otros LoRAs (por sobreajuste), causando desplazamiento de estilo. Ver comparación. Arriba es vanilla NoobAI. Abajo WAI, con fuerte estilo AI, y este LoRA casi no afecta, incluso a fuerza 0.8.

  • Repetición de elementos (caras, peinados, objetos de fondo...).

• Problema: No puedes superponer detalles sobre estilo AI. Si usas este LoRA para "arreglar" suavidad de estilo AI, no funcionará. Debes bajar primero la fuerza del estilo AI, lo que no es posible en modelos "merged" que bloquean la intensidad.

Versiones antiguas:

Nueva versión == cosas nuevas y nuevos intentos. Una gran ventaja de LoRA es que puedes combinar diferentes versiones al instante.

Más info en "Registro de actualizaciones". Ten cuidado, versiones antiguas pueden tener efectos muy diferentes.

• Ahora ~: Detalles y texturas naturales, entendimiento estable del prompt y más creatividad. Ya no limitado al estilo anime 2D puro.

  • Versión "c" (illus01 v1.152~1.185c): "c" significa "colorido", "creativo", a veces "caótico". Contiene imágenes muy impactantes visualmente, ej.: alto contraste, fuertes efectos post, iluminación compleja, objetos y patrones complejos por doquier. Obtendrás imágenes "impactantes", pero menos "naturales". Puede afectar estilos con colores suaves.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Mejor estilo anime con colores vivos.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Mejor estilo anime.

Dataset

versión más reciente o recientes

~7k imágenes en total. No tan grande (comparado con gigachads que entrenan con millones), pero tampoco pequeño. Cada imagen revisada por mí.

• Sólo cosas normales y atractivas. Sin estilos locos que no se puedan describir, sin imágenes AI, ni marcas de agua.

• Solo imágenes de alta resolución. El promedio total de píxeles es 3.37 MP, ~1800x1800.

• Todas las imágenes tienen leyendas naturales generadas por la última LLM de Google.

• Todos los personajes de anime fueron etiquetados primero con wd tagger v3 y luego con Google LLM.

• Contiene naturaleza, exteriores, interiores, animales, objetos diarios, muchas cosas, excepto humanos reales.

• Incluye todo tipo de condiciones de brillo: muy oscuro, muy claro, muy oscuro y muy claro a la vez.

Otras herramientas

Algunas ideas que iban a o solían ser parte de Stabilizer. Ahora son LoRAs separados para mayor flexibilidad. Colección: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: LoRA entrenado solo en dataset del mundo real (sin anime). Efecto más fuerte en fondo e iluminación. Útil para usuarios avanzados que prefieren equilibrar conceptos y pesos.

Dark: LoRA que corrige sesgo de brillo alto en algunos modelos base. Entrenado con imágenes de baja luminosidad del dataset Touching Grass. Sin humanos en dataset, no afecta estilo.

Contrast Controller: LoRA hecho a mano. (No es producto de entrenamiento). El LoRA más pequeño que verás, 300KB. Controla contraste como un deslizador de monitor. A diferencia de otros "enhancers" entrenados, su efecto es estable, lineal matemáticamente, y sin efectos secundarios en estilo.

Útil para corregir saturación excesiva o agregar colorido.

Ejemplo:

Style Strength Controller: O reductor de efecto sobreajuste. También hecho a mano, no por entrenamiento, con efecto lineal y sin efectos secundarios en estilo. Reduce todo tipo de sobreajuste (sesgos en objetos, brillo, etc.).

Test de efecto en Hassaku XL: el modelo base tiene muchos sesgos, ej. brillo alto, superficies lisas y brillantes, impresiones en paredes... El prompt incluye "dark" pero el modelo lo ignoró casi por completo. A fuerza 0.25, menos sesgo de brillo alto, menos sensación rara en superficies, imagen más natural.

Diferencias con Stabilizer:

• Stabilizer fue entrenado con datos del mundo real. Solo reduce efectos de sobreajuste relativos a textura, detalles y fondos, añadiéndolos de nuevo.

• Style Controller no es producto de entrenamiento. Deshace entrenamientos previos para que el modelo esté menos sobreajustado. Puede reducir matemáticamente todos los efectos de sobreajuste, como sesgo en brillo u objetos.

Registro de actualizaciones

(28/07/2025) illus01 v1.198

Principalmente comparado con v1.185c:

• Fin de versión "c". Aunque "impactante visualmente" es bueno, causaba problemas de compatibilidad. Ejemplo: si tu modelo base ya mejora contraste, acumular dos mejoras es malo. Así que no más efectos post locos (alto contraste, saturación, etc.).

• En cambio, más texturas y detalles. Iluminación de nivel cinematográfico. Mejor compatibilidad.

• Esta versión cambió muchas cosas, incluido el overhaul del dataset, por lo que el efecto será bastante diferente.

• Para quien quiera efectos locos v1.185c, puede encontrar estilos artísticos dedicados en esta página. Si el dataset crece mucho, quizá entrene uno.

(21/06/2025) illus01 v1.185c:

Comparado con v1.165c.

• +100% claridad y nitidez. Líneas de 1 píxel de ancho. Incluso textura de papel blanco (realista no es blanco puro, tiene ruido). Imagen 1MP ahora parece 2K.

• -30% imágenes con caos excesivo (difíciles de describir). Esta versión no genera tanto alto contraste loco, pero es más estable.

(10/06/2025): illus01 v1.165c

Versión especial. No es mejora de v1.164. "c" significa "colorido", "creativo", a veces "caótico".

Contiene imágenes muy impactantes visualmente, pero a veces difíciles de describir: muy coloridas, alto contraste, iluminación compleja, objetos y patrones complejos.

Obtendrás imágenes "impactantes", a costa de "naturalidad". Puede afectar estilos con colores suaves. Ejemplo: no genera "textura de arte a lápiz" tan bien como v1.164.

(04/06/2025): illus01 v1.164

• Mejor comprensión de prompts: cada imagen tiene 3 leyendas naturales desde diferentes perspectivas. Etiquetas Danbooru revisadas y fusionadas en leyendas naturales.

• Anti sobreexposición: bias para evitar salida blanca pura #ffffff, que suele perder detalles.

• Cambios en ajustes de entrenamiento para mejor compatibilidad con NoobAI (e-pred y v-pred).

(19/05/2025): illus01 v1.152

• Mejoras continuas en iluminación, texturas y detalles.

• 5k imágenes más, más pasos de entrenamiento, efecto más fuerte.

(09/05/2025): nbep11 v0.205:

• Corrección rápida de problemas de brillo y color en v0.198. Ya no cambia tanto brillo y colores como fotografía real. La v0.198 no es mala, sólo creativa pero demasiado.

(07/05/2025): nbep11 v0.198:

• Más imágenes oscuras. Menos deformaciones en cuerpo y fondo oscuro.

• Quitar mejora de color y contraste. Ya no es necesaria. Usa Contrast Controller.

(25/04/2025): nbep11 v0.172.

• Mismas novedades que illus01 v1.93 ~ v1.121. Resumen: Nuevo dataset foto "Touching Grass". Mejor textura natural, fondo, iluminación. Menor efecto en personajes para mejorar compatibilidad.

• Mejor precisión y estabilidad de color. (vs nbep11 v0.160)

(17/04/2025): illus01 v1.121.

• Retorno a illustrious v0.1. versiones 1.0+ fueron entrenadas deliberadamente con imágenes AI (quizá 30% dataset), no ideal para LoRA. No lo detecté hasta leer papers.

• Menor efecto en estilo de personajes. Igual a nivel v1.23. Menos detalles en personajes, pero mejor compatibilidad. Trade-off.

• Otras cosas iguales a v1.113.

(10/04/2025): illus11 v1.113 ❌.

• Actualización: usa solo si sabes que tu base es Illustrious v1.1. Si no, usa illus01 v1.121.

• Entrenado con Illustrious v1.1.

• Nuevo dataset "Touching Grass" añadido. Mejor textura natural, iluminación y profundidad de campo. Mejor estabilidad estructural en fondos. Menos deformaciones en entornos como habitaciones o edificios.

• Leyendas completas en lenguaje natural desde LLM.

(30/03/2025): illus01 v1.93.

• v1.72 fue entrenada muy fuerte, rebajé fuerza general para mejor compatibilidad.

(22/03/2025): nbep11 v0.160.

• Lo mismo que illus v1.72.

(15/03/2025): illus01 v1.72

• Mismo nuevo dataset de texturas e iluminación mencionado en ani40z v0.4 abajo. Más luz natural y texturas naturales.

• Añadido pequeño dataset ~100 imágenes para mejorar manos, enfocándose en manos sosteniendo vasos o similares.

• Quitar imágenes con "fondo simple" del dataset (-200 imágenes).

• Cambio de herramienta de entrenamiento de kohya a onetrainer. Arquitectura LoRA a DoRA.

(04/03/2025) ani40z v0.4

• Entrenado en Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Añadido ~1k dataset con foco en iluminación dinámica natural y textura real.

• Más luz y texturas naturales.

ani04 v0.1

• Versión inicial para Animagine XL 4.0. Principalmente para corregir brillo en Animagine 4.0. Mejor y mayor contraste.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Añadidas imágenes furry/no humanas/otras para balancear dataset.

nbep11 v0.129

• Versión mala, efecto muy débil, ignórala.

nbep11 v0.114

• Implementado "Colores rango completo". Equilibra automáticamente hacia "normal y atractivo". Piensa en ello como botón de "auto mejora" en programas de edición. Desventaja: previene sesgos altos. Ejemplo, si quieres 95% negro y 5% brillante, no 50/50.

• Añadidos datos un poco más realistas. Más detalles vivos, iluminación, menos colores planos.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Más imágenes de entrenamiento.

• Luego afinado en pequeño dataset "wallpaper" (fondos de juegos reales de máxima calidad, ~100 imágenes). Mejoras en detalles (piel, pelo) y contraste.

nbep11 v0.58

• Más imágenes. Parámetros de entrenamiento más cercanos al modelo base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Más imágenes.

nbep11 v0.11: Entrenado en NoobAI epsilon pred v1.1.

• Etiquetas de dataset mejoradas. Estructura y distribución de peso LoRA mejoradas. Más estable y menos impacto en composición.

illus01 v1.1

• Entrenado en illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Entrenado en NoobAI epsilon pred v1.0.