Les images de couverture proviennent directement du modèle de base vanilla (original) dans a1111, à la résolution par défaut de 1MP. Pas d'upscale, pas de plugins. Si vous pensez qu'il s'agit d'images upscalées car elles semblent si nettes, alors ce LoRA a bien fait son travail.

Le partage des merges utilisant ce LoRA, leur republication sur d'autres plateformes, est interdit. Ce modèle est uniquement publié sur Civitai et TensorArt. Si vous voyez « moi » et cette phrase sur d'autres plateformes, tous sont des faux et la plateforme que vous utilisez est une plateforme pirate.

Stabilizer

C'est un LoRA finement ajusté « tout en un » sans style par défaut.

Si vous l'appliquez au NoobAI e-pred v1.1 vanilla, vous obtenez alors le modèle de base finement ajusté.

• Tout-en-un : Il comprend toutes les améliorations couramment nécessaires. Éclairage naturel et détails, compréhension stable des invites, meilleur arrière-plan, meilleures mains...

• Identique au modèle de base finement ajusté original. Il n'y a aucun style par défaut. L'ensemble de données est très diversifié. Le modèle de base conserve sa créativité maximale. Vous n'obtiendrez pas les mêmes choses (visages, arrière-plans, etc.) en boucle. (Comparé aux modèles de base fusionnés regroupant énormément de LoRAs surajustés)

• La plupart des styles intégrés dans les modèles de base originaux sont très surajustés. Ce LoRA peut corriger ce problème. Car l'ensemble de données est très diversifié. Maintenant, vous pouvez utiliser des milliers de tags de style Danbooru intégrés, ainsi que des styles généraux compris par SDXL original, et obtenir une image propre et détaillée comme il se doit. Pas d'effets de surajustement. Pas d'images déformées. Pas de pollution de style due aux modèles fusionnés. Peu importe que ce soit du 2D, du 3D, de l'abstrait ou du réaliste. Exemple :

• Voir comparaisons : 1 (styles d'artistes), 2 (styles généraux)

• L'ensemble de données d'entraînement contient uniquement des images haute résolution (pixels moyens > 3MP, ~1800x1800). Zéro image IA. Vous obtenez donc de vraies textures et détails au-delà du niveau pixel, au lieu de bords faux et surfaces lisses sans texture.

Cependant, comme c'est un LoRA, vous pouvez l'appliquer à n'importe quel modèle de base avec une force réglable en une seconde.

Pourquoi tout-en-un ? Parce que si vous entraînez 10 LoRAs avec 10 ensembles de données différents pour divers aspects, en les empilant, votre modèle de base sera saturé. Si vous entraînez ces ensembles de données en une fois, il n'y aura pas de conflits.

Pourquoi ne pas affiner le modèle de base complet ? Je ne suis pas un gigachad et je n'ai pas des millions d'images d'entraînement, donc affiner le modèle entier n'est pas nécessaire.

Pourquoi recommandez-vous NoobAI mais avez abandonné la version NoobAI de ce LoRA ? 1. L'ensemble de données grandissant, l'entraînement devient coûteux et long. 2. Je n'ai pas remarqué de dégradation en utilisant la version illus sur NoobAI.

Le partage des merges utilisant ce LoRA est interdit. Pour info, il y a des mots déclencheurs cachés pour imprimer un watermark invisible. Cela fonctionne même si la force de merge est à 0.05. J'ai codé moi-même le watermark et le détecteur. Je ne souhaite pas m'en servir, mais je peux.

N'oubliez pas de laisser un retour dans la section commentaires pour que tout le monde puisse le voir. Ne pas écrire dans le système d'avis Civitai, il est mal conçu et personne ne peut facilement trouver et voir les avis.

Amusez-vous bien.

Dédoublement :

"Stabilizer" signifie : Lorsque vous l'appliquez au modèle de base vanilla. Il aura moins d'effets de surajustement, plus de détails. Voir images de couverture.

Il NE PEUT PAS réparer magiquement votre modèle de base cassé si vous avez déjà empilé beaucoup de LoRAs dessus.

Comment utiliser

Préfixe de version :

• illus01 = Entraîné sur Illustrious v0.1. (Recommandé, même pour NoobAI)

• nbep11 = Entraîné sur NoobAI e-pred v1.1. (Arrêté)

Version "c" (après illus v1.152) :

"c" signifie "colorful" (coloré), "creative" (créatif), parfois "chaotic" (chaotique). Cette version contient des images d'entraînement très visuellement frappantes, par ex. : très colorées, haut contraste, effets post-traitement forts, éclairage complexe, objets et motifs complexes partout. Vous obtiendrez des images "visuellement frappantes", mais moins "naturelles". Cela peut affecter les styles aux couleurs douces.

• Si vous voulez juste quelque chose de cool, utilisez la version "c".

• Si vous préférez une texture naturelle ou reproduire précisément certains styles, utilisez la version non "c".

Recommandé :

• Modèles de base vanilla (NoobAI, RouWei, etc.) sans style IA surajusté.

• Ce LoRA avec une force entre 0.5 et 0.8.

• 1 à 3 tags de style ou autres LoRAs.

Pas recommandé :

• Modèles de base avec style IA par défaut fort.

  • Attention, plus de 90% des modèles ont un style IA intégré car ces styles sont très propres et cohérents, faciles à entraîner et utiliser. Un style IA fort supprimera presque tous les effets de ce LoRA, causant un décalage de style. Voir comparaison. En haut : NoobAI vanilla. En bas : WAI, avec un style IA fort.

  • Comment savoir si un modèle a un style IA ? Pas de méthode fiable. La plupart des styles IA sont lisses car il n'y a pas de texture sur les surfaces, avec des reflets brillants bizarres partout, donnant un aspect plastique.

Anciennes versions :

Nouvelle version = nouveautés et nouvelles tentatives. Un gros avantage du LoRA est que vous pouvez toujours combiner différentes versions en une seconde.

Plus d'infos dans le "Journal des mises à jour". Attention, les anciennes versions peuvent avoir des effets très différents.

• Maintenant ~ : Accent sur les détails naturels et textures, compréhension stable des invites et plus de créativité.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~ : Accent sur style anime pur avec couleurs vives.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~ : Accent sur style anime.

Ensemble de données

version la plus récente ou versions récentes

~7k images au total, toutes sélectionnées manuellement par mes soins.

• Uniquement des choses normales et esthétiques. Pas de styles fous impossibles à décrire. Pas d'images IA, pas de filigranes, etc.

• Uniquement des images haute résolution. La moyenne pixel du dataset est 3.37 MP, environ 1800x1800.

• Toutes les images ont des descriptions naturelles générées par le dernier LLM de Google.

• Tous les personnages animés sont d'abord tagués par wd tagger v3 puis corrigés par Google LLM.

• Contient nature, extérieur, intérieur, animaux, objets quotidiens, beaucoup de choses, sauf humains réels.

• Contient toutes sortes de conditions de luminosité. Très sombre, très lumineux, très sombre et très lumineux.

Autres outils

Quelques idées qui allaient ou faisaient partie de Stabilizer. Maintenant ce sont des LoRAs séparés pour une meilleure flexibilité. Lien de la collection : https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass : Un LoRA entraîné uniquement sur un dataset du monde réel (pas anime). Effet plus fort. Meilleur arrière-plan et éclairage. Utile pour les utilisateurs gigachad qui préfèrent les concepts purs et ajustent les poids eux-mêmes.

Dark : Un LoRA qui corrige le biais de forte luminosité dans certains modèles de base. Entraîné sur des images à faible luminosité dans le dataset Touching Grass. Pas d'humains dans le dataset, donc pas d'impact sur le style.

Contrast Controller : Un LoRA fabriqué à la main (pas entraîné). Le plus petit LoRA de 300Ko que vous avez vu. Contrôle le contraste comme un curseur de moniteur. Contrairement à d'autres "améliorateurs de contraste" entraînés, l'effet est stable, mathématiquement linéaire, sans effets secondaires sur le style.

Utile en cas de saturation excessive du modèle de base ou si vous voulez quelque chose de très coloré.

Exemple :

Style Strength Controller : Réducteur d'effet de surajustement. Aussi un LoRA fabriqué à la main, pas d'entraînement, donc sans effets secondaires sur le style et effets mathématiquement linéaires. Peut réduire tous types d'effets de surajustement (biais sur objets, luminosité, etc.).

Test d'effet sur Hassaku XL : Le modèle de base a de nombreux biais, comme luminosité élevée, surface lisse et brillante, impressions sur mur... L'invite contient le mot-clé "dark", mais le modèle l'a presque ignoré. Notez qu'à force 0.25, le biais de haute luminosité diminue, le ressenti lisse étrange sur les surfaces diminue, l'image paraît plus naturelle.

Différences avec Stabilizer :

• Stabilizer a été entraîné sur des données du monde réel. Il peut uniquement réduire les effets de surajustement liés à la texture, détails et arrière-plans, en les réinjectant.

• Style Controller n'est pas issu d'entraînement. C'est plutôt un "annuleur" de l'entraînement pour le modèle de base, le rendant moins surajusté. Peut mathématiquement réduire tous les effets de surajustement, comme les biais sur luminosité, objets.

Journal des mises à jour

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

Comparé à v1.165c.

• +100% de clarté et netteté. Vous pouvez obtenir des lignes d'un pixel de largeur. Vous pouvez même voir la texture d'un papier blanc. (Pas une blague, le papier réaliste n’est pas purement blanc, il a du bruit). Une image 1MP semble maintenant en 2K.

• -30% d'images trop chaotiques (impossibles à décrire correctement). Vous remarquerez que cette version ne donne plus un contraste fou, mais est plus stable pour un usage normal.

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

C'est une version spéciale. Ce n'est pas une amélioration de v1.164. "c" signifie "colorful", "creative", parfois "chaotic".

Le dataset contient des images très visuellement frappantes, mais parfois dures à décrire, ex. : très colorées, haut contraste, condition d'éclairage complexe, objets et motifs partout.

Vous obtenez donc des images "visuellement frappantes", au détriment du côté "naturel". Peut affecter les styles aux couleurs douces. Par ex. cette version ne génère pas parfaitement la texture "art au crayon" comme v1.164.

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

• Meilleure compréhension des prompts. Maintenant chaque image a 3 légendes naturelles, sous différents angles. Les tags Danbooru sont vérifiés par LLM, seuls les tags importants sont intégrés dans la légende naturelle.

• Anti surexposition. Ajout d'un biais pour éviter que la sortie du modèle atteigne #ffffff, le blanc pur. Souvent #ffffff = surexposition, perte de détails.

• Changement de certains paramètres d'entraînement. Meilleure compatibilité avec NoobAI, e-pred et v-pred.

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

• Amélioration continue de l'éclairage, textures et détails.

• 5K images supplémentaires, plus d'étapes d'entraînement, effet renforcé.

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

• Correction rapide des problèmes de luminosité et couleur sur v0.198. Plus de changement dramatique de luminosité ou couleur comme une photo réelle. v0.198 n'était pas mauvais, juste trop créatif.

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

• Ajout d'images plus sombres. Moins de corps ou arrière-plan déformés en environnement sombre.

• Suppression de l'amélioration couleur et contraste. Plus nécessaire. Utilisez plutôt Contrast Controller.

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

• Mêmes nouveautés que dans illus01 v1.93 ~ v1.121. Résumé : nouveau dataset photo "Touching Grass", meilleure texture naturelle, arrière-plan, éclairage. Effet personnage plus faible pour meilleure compatibilité.

• Meilleure précision et stabilité couleur. (Comparé à nbep11 v0.160)

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

• Revenu à illustrious v0.1. Les versions v1.0 et suivantes furent entraînées avec des images IA intentionnellement (~30% du dataset). Pas idéal pour un entraînement LoRA. Je n'avais pas remarqué avant de lire le papier.

• Effet style personnage réduit. Retour au niveau v1.23. Moins de détails personnages avec ce LoRA, mais meilleure compatibilité, un compromis.

• Autres mêmes que ci-dessous (v1.113).

(10/04/2025) : illus11 v1.113 ❌.

• Mise à jour : n'utilisez cette version que si votre modèle de base est basé sur Illustrious v1.1. Sinon, utilisez illus01 v1.121.

• Entraîné sur Illustrious v1.1.

• Nouveau dataset "Touching Grass" ajouté. Meilleure texture naturelle, éclairage et profondeur de champ. Meilleure stabilité structurelle arrière-plan. Moins de déformation de décors, comme pièces, bâtiments.

• Légendes naturelles complètes générées par LLM.

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

• v1.72 a été surentraînée. J'ai donc réduit la force globale. Meilleure compatibilité.

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

• Mêmes nouveautés que pour illus v1.72.

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

• Même nouveau dataset texture et éclairage que mentionné dans ani40z v0.4 ci-dessous. Plus d'éclairage naturel et textures naturelles.

• Ajout d'un petit dataset d'environ 100 images pour amélioration des mains, avec différentes tâches, comme tenir un verre ou tasse.

• Suppression de toutes les images "fond simple" du dataset. -200 images.

• Changement de l'outil d'entraînement de kohya vers onetrainer. Changement de l'architecture LoRA en DoRA.

(04/03/2025) ani40z v0.4

• Entraîné sur Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Ajout d'environ 1k images focalisées sur éclairage dynamique naturel et texture monde réel.

• Plus d'éclairage naturel et textures naturelles.

ani04 v0.1

• Version initiale pour Animagine XL 4.0. Principalement pour corriger problèmes de luminosité. Meilleur et plus haut contraste.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Ajout de quelques images furry/non-humaines/autres pour équilibrer le dataset.

nbep11 v0.129

• Mauvaise version, effet trop faible, ignorez-la.

nbep11 v0.114

• Implémentation des "couleurs sur toute la plage". Cela équilibre automatiquement vers "normal et esthétique". Pensez-y comme un bouton "amélioration photo automatique" dans la plupart des éditeurs. Un inconvénient : empêche les biais élevés. Ex. : Si vous voulez 95% de l'image en noir et 5% clair, au lieu de 50/50.

• Ajout de données un peu réalistes. Plus de détails vifs, éclairage, moins de couleurs plates.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Plus d'images d'entraînement.

• Puis finement ajusté sur un petit dataset "wallpaper" (fonds d'écran de jeux réels, qualité la plus haute trouvée, ~100 images). Améliorations sur détails (notamment peau, cheveux) et contraste.

nbep11 v0.58

• Plus d'images. Paramètres d'entraînement plus proches du modèle de base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Plus d'images.

nbep11 v0.11 : Entraîné sur NoobAI epsilon pred v1.1.

• Amélioration des tags dataset. Amélioration de la structure LoRA et de la répartition des poids. Devrait être plus stable et avoir moins d’impact sur la composition de l’image.

illus01 v1.1

• Entraîné sur illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Entraîné sur NoobAI epsilon pred v1.0.