Note : Les images de couverture proviennent directement du modèle de base vanilla (original) dans a1111, à une résolution par défaut de 1MP. Pas de suréchantillonnage, pas de plugins, pas de corrections par inpainting. Si vous pensez qu'elles sont des images upscalées car elles semblent si nettes, alors ce LoRA a bien fait son travail.

Ce LoRA préfère le modèle de base vanilla pour obtenir les meilleurs détails. Vous n'avez pas besoin de magies noires (fusion de fusions de fusions...) et, en général, elles ne sont pas recommandées si vous voulez juste plus de détails.

(28/07/2025) illus01 v1.198

Comparaison principalement avec la v1.185c :

• Fin de la version "c". Bien que "visuellement frappant" soit un bon terme, elle a des problèmes de compatibilité, par exemple lorsque votre modèle de base a déjà une amélioration similaire du contraste. Empiler deux mêmes améliorations est vraiment mauvais. Donc, plus d'effets post-traitement extravagants (contraste élevé et saturation, etc.).

• À la place, plus de textures et de détails. Niveau d'éclairage cinématographique.

• Meilleure compatibilité. Bien qu'entraîné sur illus01, vous devriez désormais pouvoir l'utiliser avec une force de 1 sur NoobAI sans problèmes de stabilité perceptibles.

• Cette version a beaucoup changé, y compris la refonte du dataset, donc l'effet sera assez différent des versions précédentes.

Pour ceux qui souhaitent retrouver les effets fous de la v1.185c, vous pouvez trouver des styles d'art purs et dédiés sur cette page. Si le dataset est assez grand pour un LoRA, je pourrais en entraîner un.

Probablement la dernière version pour illustrious. 1), je ne sais pas quoi améliorer. 2), j'étais occupé avec Chroma (un finetune basé sur FLUX.1-schnell) récemment, semble très prometteur. Après tout, SDXL est un peu vieux.

Une nouvelle, et probablement dernière, version de NoobAI devrait sortir dans quelques jours. Avec le dernier dataset et basée sur NoobAI eps v1.0.

(24/07/2025) Nouveau Stabilizer pour RouWei publié sur cette page.

Stabilizer

LoRA tout-en-un sans style par défaut finement ajusté sur un modèle de base.

Le problème : Les modèles anime sont entraînés sur un dataset anime. Le problème est que les images anime ne contiennent que des "concepts" de haut niveau, souvent très abstraits. Il n'y a pas de détails ni de textures. Par conséquent, le modèle oubliera de générer les détails et essaiera de générer des concepts abstraits qu'il ne comprend pas, ce qui mène à des images déformées. Ceci est appelé "surapprentissage".

La solution (via ce LoRA) : Entraîner le modèle avec des images anime ET du monde réel. Ainsi, il peut apprendre le style anime tout en gardant en tête des détails et textures naturels, c’est-à-dire moins suradapté.

Si vous l'appliquez sur le modèle de base vanilla :

• Il n'y a pas de style par défaut surappris dans ce LoRA. Le dataset est très diversifié. Donc le modèle de base conserve toute sa créativité maximale. Vous n'obtiendrez pas les mêmes choses (visages, arrière-plans, etc.). (Comparé aux modèles de base fusionnés qui combinent beaucoup de LoRAs surappris.)

• La plupart des styles intégrés (tags Danbooru) des modèles de base originaux ne sont plus suradaptés. Vous pouvez maintenant utiliser des milliers de tags de styles intégrés, ainsi que des styles généraux que SDXL original comprend, et obtenir une image propre et détaillée comme il se doit. Pas d'effets de surapprentissage. Pas d'images déformées. Pas de pollution de style provenant des modèles fusionnés. Peu importe si c'est du 2D ou 3D, abstrait ou réaliste. Voir comparaisons : 1 (styles d’artistes), 2 (styles généraux)

• Le dataset d'entraînement ne contient que des images en haute résolution (pixels moyens > 3MP, ~1800x1800). Zéro image IA. Donc vous obtenez une texture et des détails réels au-delà du niveau pixel, au lieu de bords faux et surfaces lisses sans texture.

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 tout le modèle de base n’est pas nécessaire.

Pourquoi ce LoRA est-il si petit ? Ne jugez pas un LoRA par sa taille. 1). C’est une nouvelle architecture appelée DoRA, bien plus efficace que les LoRA traditionnels. 2). Beaucoup de LoRAs ont une taille/rang extrême parce que leurs créateurs ont oublié d’augmenter le taux d’apprentissage.

Allez-vous publier un modèle de base ? Non. Je ne publie pas de modèle de base, car le mien est simple : NoobAI ep v0.5 ou v1.1 + ce LoRA, c’est tout.

Est-ce un soi-disant "detailer" ? Non. Ce LoRA ajoute des détails qui devraient naturellement être là mais que le modèle a oublié d’inclure. Il n’ajoute pas d’objets ou décorations supplémentaires.

Pourquoi recommandez-vous NoobAI mais avez abandonné la version NoobAI de ce LoRA ? 1). Le dataset devenant plus grand, il devient plus coûteux et long à entraîner. 2). Je n’ai pas constaté de baisse de qualité à utiliser la version illus sur NoobAI.

Le partage de merges utilisant ce LoRA est interdit. À votre info, il y a des mots déclencheurs cachés pour imprimer un watermark invisible. Cela fonctionne bien même avec une force de fusion à 0.05. J’ai codé moi-même le watermark et le détecteur. Je ne veux pas l’utiliser, mais je peux. Ce modèle n’est publié que sur Civitai et TensorArt. Si vous voyez "me" et cette phrase sur d’autres plateformes, elles sont fausses et la plateforme que vous utilisez est une plateforme pirate.

Pensez à laisser un retour dans la section commentaires. Ainsi tout le monde peut le voir. Ne le faites pas dans le système d’avis de Civitai, il est mal conçu et personne ne trouve ni ne voit les avis.

Amusez-vous bien.

Comment utiliser

Préfixe de version :

• illus01 = Entraîné sur Illustrious v0.1. (Recommandé)

  • Supporte tous les modèles basés sur illustrious v0.1, y compris les nouveaux modèles illustrious (v1, v2 etc.), NoobAI (e-pred et v-pred).

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

  • Supporte uniquement NoobAI e-pred v1.1 SEULEMENT.

  • Note : NoobAI v-pred est basé sur e-pred v1.0, pas v1.1. Beaucoup de modèles "NoobAI" sont aussi basés sur v1.0.

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

"c" signifie "coloré", "créatif", parfois "chaotique". Cette version contient des images d’entraînement très visuellement frappantes, par ex : Très colorées. Contraste élevé. Effets post-traitement forts. Conditions d’éclairage complexes. Objets et motifs complexes partout. Vous aurez des images "visuellement frappantes", mais moins "naturelles". Cela peut affecter les styles aux couleurs douces.

Modèle de base :

Recommandé : modèles vanilla (originaux)

• Vous avez un contrôle total sur la combinaison des styles.

• Je recommande personnellement NoobAI ep v0.5 et v1.1.

Si vous utilisez un modèle de base "fusionné", gardez à l’esprit :

• Les modèles de base avec styles IA ne sont PAS recommandés.

• Les styles IA sont des styles entraînés sur des images IA. Ils sont extrêmement suradaptés car ces images sont très propres et avec beaucoup moins de bruit, donc le modèle a instantanément tout appris.

• Avantages : tous les styles IA sont très stables et propres. Donc, 80% des modèles populaires ont des styles IA. Principalement parce qu’ils sont stables et faciles à utiliser peu importe le prompt.

• Inconvénients : les styles IA donnent une sensation lisse (pas de textures détaillées), des reflets étranges brillants partout, tout semble en plastique. Ils suppriment presque tous les effets des autres LoRAs, causant un décalage du style. Voir comparaison. En haut NoobAI vanilla. En bas WAI, qui a un fort style IA.

• Encore une fois, ce LoRA NE PEUT PAS ajouter de détails aux styles IA, car ces sensations "lisses et plastiques" font partie des styles appris par le modèle, ils étaient présents dans les images d’entraînement (IA). Si vous vous demandez pourquoi vous n’obtenez pas un résultat détaillé comme les images de couverture, c’est simple : utilisez des modèles de base vanilla.

Anciennes versions :

Nouvelle version = nouvelles choses et nouvelles tentatives. Un grand avantage des LoRA est que vous pouvez toujours mélanger différentes versions en une seconde.

Vous pouvez trouver plus d’infos dans le "journal des mises à jour". Attention, les anciennes versions peuvent avoir des effets très différents.

• Maintenant ~ : Détails et textures naturels, compréhension stable du prompt et plus de créativité. Plus limité au simple style anime 2D.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~ : Meilleur style anime avec des couleurs vives.

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

Dataset

version récente ou dernières versions

~7k images au total. Pas énorme (comparé aux gigachads qui aiment affiner avec des millions d’images), mais pas petit. Chaque image est sélectionnée manuellement par moi.

• Seulement des choses normales et esthétiques. Pas de style artistique fou difficilement descriptible. Pas d’images IA, pas de watermark, etc.

• Seulement des images haute résolution. Moyenne pixels du dataset : 3,37 MP, environ 1800x1800.

• Toutes images ont des légendes naturelles générées par le LLM Google le plus récent.

• Tous les personnages anime sont d’abord tagués par wd tagger v3 puis par le LLM Google.

• Contient nature, extérieur, intérieur, animaux, objets du quotidien, beaucoup de choses, sauf êtres 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 qui étaient parties du Stabilizer. Maintenant ce sont des LoRAs séparés pour plus de flexibilité. Collection : https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass : Un LoRA entraîné uniquement sur le dataset du monde réel (pas anime). Effet plus fort. Meilleur fond et éclairage. Utile pour les utilisateurs gigachad qui aiment les concepts purs et équilibrent eux-mêmes les poids.

Dark : Un LoRA qui corrige le biais de forte luminosité dans certains modèles de base. Entraîné sur des images peu lumineuses dans le dataset Touching Grass. Pas d’êtres humains dans le dataset. Pas d’impact sur le style.

Contrast Controller : Un LoRA artisanal. (Pas entraîné). Le plus petit LoRA de 300KB que vous aurez vu. Contrôle le contraste comme un curseur de moniteur. Contrairement aux autres "améliorateurs de contraste" entraînés, cet effet est stable, mathématiquement linéaire et n’a aucun effet secondaire sur le style.

Utile quand le modèle de base a un problème de sursaturation ou si vous voulez quelque chose de vraiment coloré.

Exemple :

Style Strength Controller : Ou réducteur d’effets de surapprentissage. Aussi un LoRA artisanal, pas entraîné, donc zéro effet secondaire sur le style et effets mathématiquement linéaires. Peut réduire tous types d’effets de surapprentissage (biais sur objets, luminosité, etc.).

Test d'effet sur Hassaku XL : Le modèle de base a beaucoup de biais, par ex luminosité élevée, surface lisse et brillante, impressions murales… Le prompt contient le mot-clé "dark", mais le modèle l’a presque ignoré. À une force de 0,25, moins de biais de forte luminosité, moins de sensation étrange de surface lisse, l’image paraît plus naturelle.

Différences avec Stabilizer :

• Stabilizer a été entraîné sur des données du monde réel. Il peut seulement "réduire" les effets de surapprentissage liés aux textures, détails et arrière-plans, en les restaurant.

• Style Controller n’est pas issu de l’entraînement. C’est plus un "undo" de l’entraînement du modèle de base, donc il est moins surentraîné. Peut réduire mathématiquement tous les effets de surapprentissage, comme les biais de luminosité, d’objets.

Journal des mises à jour

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

Comparaison avec v1.165c.

• +100% de clarté et netteté. Vous pouvez avoir des lignes d’un pixel de largeur. Vous pouvez même voir la texture d’un papier blanc. (Pas une blague, un vrai papier n’est pas blanc pur, il a du bruit). Une image 1MP donne maintenant une impression de 2K.

• -30% d’images trop chaotiques (difficiles à décrire). Vous constaterez donc que cette version ne donne plus un contraste ultra élevé, mais est plus stable en usage normal.

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

Version spéciale. Ce n’est pas une amélioration de la v1.164. "c" signifie "coloré", "créatif", parfois "chaotique".

Le dataset contient des images très visuellement frappantes, mais parfois difficiles à décrire : Très colorées, fort contraste, éclairage complexe, nombreux objets et motifs complexes partout.

Donc vous avez du "visuellement frappant" mais au détriment du "naturel". Peut affecter les styles avec couleurs douces, etc. Par exemple, cette version ne génère pas parfaitement la texture "dessin au crayon" comme la 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 atteigne #ffffff blanc pur. La plupart du temps #ffffff = surexposition, donc perte de détails.

• Modifications des paramètres d’entraînement. Meilleure compatibilité avec NoobAI, e-pred et v-pred.

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

• Amélioration continue d’éclairage, textures et détails.

• 5000 images supplémentaires, plus d’étapes d’entraînement, donc effet plus fort.

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

• Correction rapide des problèmes de luminosité et couleurs de la v0.198. Cela ne devrait plus changer la luminosité et les couleurs de façon aussi dramatique qu’une vraie photo. La v0.198 n’était pas mauvaise, juste trop créative.

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

• Ajout de plus d’images sombres. Moins de corps déformés, arrière-plans dans des environnements sombres.

• Suppression des améliorations de couleur et contraste. Plus nécessaire. Utilisez Contrast Controller.

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

• Mêmes nouveautés que dans illus01 v1.93 ~ v1.121. Résumé : Nouveau dataset de photographies "Touching Grass". Meilleure texture naturelle, fond, éclairage. Moins d’effets sur les personnages pour meilleure compatibilité.

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

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

• Retour à illustrious v0.1. Les versions v1.0 et plus récentes ont été entraînées avec des images IA délibérément (environ 30% du dataset), ce qui n’est pas idéal pour l’entraînement LoRA. Je ne l’ai réalisé qu’en lisant le papier.

• Moins d’effet de style personnage. Retour au niveau v1.23. Les personnages auront moins de détails avec ce LoRA, mais meilleure compatibilité. C’est un compromis.

• Autres points similaires à ci-dessous (v1.113).

(10/04/2025) : illus11 v1.113 ❌.

• Mise à jour : N’utilisez cette version que si votre modèle de base est issu d’Illustrious v1.1. Sinon, utilisez illus01 v1.121.

• Entraîné sur Illustrious v1.1.

• Nouveau dataset "Touching Grass" ajouté. Meilleure texture naturelle, éclairage, effet de profondeur de champ. Plus de stabilité structurelle du fond. Moins de déformations d’arrière-plans, comme des pièces ou bâtiments déformés.

• Légendes en langue naturelle complètes générées par LLM.

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

• v1.72 a été trop entraîné. J’ai donc réduit sa force globale. Devrait être plus compatible.

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

• Mêmes nouveautés que illus v1.72.

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

• Mêmes nouveaux jeux de textures et éclairages mentionnés dans ani40z v0.4 ci-dessous. Éclairage et textures plus naturelles.

• Ajout d’un petit dataset d’environ 100 images focalisé sur les mains avec différentes tâches, comme tenir un verre ou une tasse.

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

• Changement de l’outil d’entraînement de kohya à onetrainer. Changement de l’architecture LoRA vers DoRA.

(04/03/2025) ani40z v0.4

• Entraîné sur Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Ajout d’environ 1000 images focalisées sur l’éclairage dynamique naturel et la texture du monde réel.

• Éclairage naturel et textures plus naturelles.

ani04 v0.1

• Version initiale pour Animagine XL 4.0. Principalement pour corriger les problèmes de luminosité d’Animagine 4.0. Meilleur et plus fort contraste.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Ajout d’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 pleine gamme". Cela équilibre automatiquement les éléments vers "normal et esthétique". Pensez-y comme au bouton "auto amélioration photo" d'un éditeur. Un inconvénient : empêche les biais élevés. Par exemple, vouloir 95% d’image noire et 5% lumineuse au lieu de 50/50%.

• Ajout de données un peu réalistes. Détails plus vifs, éclairage, moins de couleurs plates.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Plus d’images d’entraînement.

• Puis affinement supplémentaire sur un petit dataset "wallpaper" (fonds d’écran de jeux réels, meilleure qualité trouvée, ~100 images). Plus d’améliorations des détails (notables sur 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 du dataset. Amélioration de la structure LoRA et la distribution des poids. Devrait être plus stable et moins impacter la composition d’image.

illus01 v1.1

• Entraîné sur illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Entraîné sur NoobAI epsilon pred v1.0.