Le immagini di copertina sono direttamente dal modello base vanilla (originale) in a1111, a risoluzione di 1MP. Nessun upscaling, nessun plugin (correzioni per volto/mani, CFG Rescale ecc.), neanche prompt negativo. Puoi scaricare e riprodurre queste immagini in a1111. Hanno metadati. Se pensi che siano immagini ingrandite, allora questo LoRA ha fatto bene il suo lavoro.

È proibito condividere merge usando questo LoRA o ristamparlo su altre piattaforme. Questo modello è pubblicato solo su Civitai e TensorArt. Se lo vedi "me" e questa frase su altre piattaforme, sono tutte false e la piattaforma che usi è pirata.

Stabilizer

È un LoRA tutto-in-uno finemente ottimizzato senza stile predefinito modello base.

Se lo applichi al NoobAI e-pred vanilla v1.1, ottieni il modello base finemente ottimizzato.

• Include tutti i miglioramenti comunemente necessari: illuminazione naturale e dettagli, comprensione stabile del prompt, sfondo migliore, mani migliorate...

• Non è un LoRA con stile overfittato (che ha solo poche decine di immagini d’allenamento). Non c’è stile predefinito. Il modello base mantiene la massima creatività ma con molto meno overfitting.

• Puoi usare migliaia di tag di stile incorporati, così come stili generali che SDXL originale comprende, ottenendo un’immagine pulita come dovrebbe essere. Nessuna contaminazione di stile, nessun effetto overfitting. Che sia 2D o 3D, astratto o realistico.

• Non otterrai la stessa cosa (volti, sfondi, ecc.) ripetuta più volte. (Rispetto ai modelli base uniti con tonnellate di LoRA con stili overfittati.)

• Il dataset d’allenamento contiene esclusivamente immagini ad alta risoluzione (pixel medi > 3MP, ~1800x1800). Zero immagini generate da AI. Quindi ottieni texture e dettagli reali oltre il livello pixel, anziché bordi finti e superfici lisce senza texture (perché quelli sono addestrati su immagini AI).

Essendo un LoRA, puoi applicarlo a qualsiasi modello base desideri con forza regolabile in un secondo.

Perché tutto-in-uno? Se alleni 10 LoRA con 10 dataset diversi per aspetti differenti e li sovrapponi, il tuo modello base collasserà. Se alleni quei dataset in un’unica sessione, non ci saranno conflitti.

Perché non affinare l’intero modello base? Non sono un gigachad e non ho milioni di immagini d’allenamento, quindi non è necessario affinare l’intero modello base.

Perché raccomandi NoobAI ma hai abbandonato la versione NoobAI di questo LoRA? 1. Man mano che il dataset cresce diventa più costoso e dispendioso in termini di tempo allenare. 2. Non ho notato degrado usando la versione illus su NoobAI.

È proibito condividere merge usando questo LoRA. Per informazione, ci sono parole trigger nascoste per stampare watermark invisibile. Funziona anche con forza di merge 0.05. Ho codificato il watermark e il rilevatore da solo. Non voglio usarlo, ma posso.

Ricorda di lasciare feedback nella sezione commenti, così tutti possono vederlo. Non scrivere feedback nel sistema di recensioni Civitai, è progettato male, nessuno riesce a trovare e leggere le recensioni.

Divertiti.

Preciso:

"Stabilizer" significa: applicato al modello base vanilla. Riduce l’overfitting e aggiunge dettagli. Vedi le immagini di copertina.

Non può risolvere magicamente un modello base rotto che ha già molti LoRA sovrapposti.

Come usare

Prefisso della versione:

• illus01 = Addestrato su Illustrious v0.1. (Consigliato, anche per NoobAI)

• nbep11 = Addestrato su NoobAI e-pred v1.1. (Discontinuato)

Versione "c" (dopo illus v1.152):

La "c" sta per "colorato", "creativo", a volte "caotico". Contiene immagini di addestramento molto impatto visivo, es.: Molto colorato, alto contrasto, forti effetti post elaborazione, condizioni di illuminazione complesse, oggetti e motivi complessi ovunque. Ottieni immagini "visivamente d’impatto", ma meno "naturali". Può influenzare stili con colori tenui. Ad esempio non genera perfettamente texture da disegno a matita come la versione non "c".

• Se vuoi solo qualcosa di esteticamente cool, usa la versione "c".

• Se vuoi texture naturali o riprodurre accuratamente certi stili, usa la versione non "c".

Uso consigliato:

• Modelli base vanilla (NoobAI, RouWei, ecc.).

• + Questo LoRA con forza tra 0.5 e 0.8.

• + 1~3 tag di stile o LoRA (importante!!) Non c’è stile predefinito. Se non specifichi lo stile, il modello scelgie uno casuale. Ora puoi usare migliaia di tag stile Danbooru e qualsiasi stile che SDXL originale comprende, senza effetti di overfitting.

Non raccomandato: Modelli base con forte stile AI predefinito.

• Il 90%+ dei modelli base ha stile AI incorporato perché sono molto puliti e coerenti, quindi facili da allenare e usare.

• Stili AI forti sopprimono quasi tutto l’effetto di questo LoRA, causando cambiamenti di stile. Vedi comparazione. Sopra NoobAI vanilla, sotto WAI con forte stile AI.

• Come riconoscere un modello con stile AI? Nessun metodo sicuro. La maggior parte dà un’aspetto liscio (nessuna texture sulle superfici, solo bordi) e strani riflessi lucidi ovunque.

Versioni vecchie:

Nuova versione == nuove funzionalità e tentativi.

Un grande vantaggio dei LoRA è poter mescolare diverse versioni in un secondo.

Più info in "Registro aggiornamenti". Attenzione perché le vecchie versioni possono avere effetti molto diversi.

• Ora ~: Migliorano dettagli naturali e texture, comprensione stabile del prompt e maggiore creatività.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Stile puro anime con colori vividi.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Stile anime.

Dataset

versione più recente o recenti

~7k immagini totali. Tutte selezionate a mano da me.

• Solo cose normali e ben fatte. Nessuno stile d’arte folle o indefinibile. Nessuna immagine AI, nessun watermark, ecc.

• Solo immagini ad alta risoluzione. Pixel medi totali 3.37 MP, ~1800x1800.

• Tutte le immagini hanno didascalie naturali generate dall’ultimo LLM di Google.

• Tutti i personaggi anime taggati prima da wd tagger v3 e poi da Google LLM.

• Conta natura, esterni, interni, animali, oggetti quotidiani, molte cose, tranne esseri umani reali.

• Include ogni tipo di condizione di luminosità: molto scuro, molto chiaro, molto scuro e molto chiaro.

Altri strumenti

Alcune idee che erano o sarebbero dovute essere parte di Stabilizer. Ora sono LoRA separati, per maggiore flessibilità. Collezione link: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: LoRA addestrata esclusivamente su dataset del mondo reale (nessun dataset anime). Effetto più forte. Sfondo e illuminazione migliorati. Utile per utenti gigachad che preferiscono concetti puri e bilanciare i pesi da soli.

Dark: LoRA che corregge bias di alta luminosità in alcuni modelli base. Addestrata su immagini a bassa luminosità del dataset Touching Grass. Nessun umano nel dataset, quindi non influisce sullo stile.

Contrast Controller: LoRA artigianale. (Non da addestramento). Il più piccolo LoRA da 300KB mai visto. Controlla il contrasto come un cursore nel monitor. A differenza di altri "potenziatori di contrasto" addestrati, l’effetto è stabile, matematicamente lineare, e senza effetti collaterali sullo stile.

Utile se il tuo modello base ha problemi di sovrasaturazione o se vuoi qualcosa di molto colorato.

Esempio:

Style Strength Controller: Riduttore di effetti da overfitting. Pure lui artigianale, non da addestramento, quindi zero effetti collaterali sullo stile e effetti matematicamente lineari. Può ridurre tutti i tipi di effetti da overfitting (bias su oggetti, luminosità, ecc.).

Test su Hassaku XL: Il modello base ha molti bias, es. alta luminosità, superfici lisce e lucide, scritte sui muri... Il prompt contiene la parola "dark", ma il modello la ignora quasi del tutto. A forza 0.25 si nota bias di alta luminosità ridotto, sensazione meno strana di superfici lisce, immagine più naturale.

Differenze tra Stabilizer:

• Stabilizer è addestrato su dati del mondo reale. Può solo ridurre gli effetti da overfitting su texture, dettagli e sfondi, reinserendoli.

• Style Controller non è da addestramento. È più un "annulla" l’allenamento del modello base, rendendolo meno overfittato. Può ridurre matematicamente tutti gli effetti overfitting, come bias su luminosità e oggetti.

Registro aggiornamenti

(21/6/2025) illus01 v1.185c:

Rispetto a v1.165c.

• +100% nitidezza e definizione. Linee a larghezza di un pixel. Si percepisce la texture di carta bianca reale (non è bianca pura ma ha rumore). Un’immagine 1MP ora sembra 2K.

• -30% immagini troppo caotiche (difficili da descrivere). Questa versione ha un livello di contrasto folle minore, ma più stabile in usi normali.

(10/6/2025): illus01 v1.165c

Versione speciale. Non è un miglioramento di v1.164. "c" sta per "colorato", "creativo", a volte "caotico".

Il dataset ha immagini molto impatto visivo ma a volte difficili da descrivere. Molto colorate, alto contrasto, illuminazione complessa, oggetti e motivi complessi ovunque.

Si ottiene un effetto "visivamente d’impatto" ma meno "naturale", può influenzare stili con colori tenui. Ad esempio non può generare texture "disegno a matita" perfettamente come v1.164.

(4/6/2025): illus01 v1.164

• Migliorata comprensione del prompt. Ogni immagine ora ha 3 didascalie naturali da prospettive diverse. Tag Danbooru controllati da LLM, solo i tag importanti integrati nella didascalia naturale.

• Anti sovraesposizione. Aggiunta una bias per evitare che il modello produca #ffffff bianco puro (che causa perdita dettagli).

• Cambiati alcuni parametri d’allenamento per maggiore compatibilità con NoobAI e-pred e v-pred.

(19/5/2025): illus01 v1.152

• Migliorati illuminazione, texture e dettagli in modo continuo.

• +5K immagini, più steps di addestramento, effetto più forte.

(9/5/2025): nbep11 v0.205:

• Correzione rapida su luminosità e colori per v0.198. Ora non altera più drasticamente luminosità e colori come in una foto reale. v0.198 non è male, solo troppo creativo.

(7/5/2025): nbep11 v0.198:

• Aggiunte più immagini scure. Meno corpi deformati, sfondi in ambienti scuri.

• Rimossi potenziamenti contrasto e colore. Non servono più. Usa Contrast Controller.

(25/4/2025): nbep11 v0.172.

• Stesse novità in illus01 v1.93 ~ v1.121: nuovo dataset fotografico "Touching Grass", migliori texture naturali, sfondi, illuminazione. Effetti personaggio più deboli per migliore compatibilità.

• Miglior accuratezza e stabilità colori (rispetto a nbep11 v0.160)

(17/4/2025): illus01 v1.121.

• Ritorno a illustrious v0.1. Le versioni illustrious v1.0 e successive erano addestrate deliberatamente con immagini AI (circa 30% del dataset), il che non è ideale per LoRA. Non me ne ero accorto fino a quando non ho letto il suo paper.

• Minore effetto stile personaggio. Tornato al livello v1.23. I personaggi avranno meno dettagli ma migliore compatibilità. È una scelta di compromesso.

• Altro invariato rispetto a v1.113.

(10/4/2025): illus11 v1.113 ❌.

• Aggiornamento: usa questa versione solo se il tuo modello base è basato su Illustrious v1.1. Altrimenti usa illus01 v1.121.

• Addestrato su Illustrious v1.1.

• Aggiunto nuovo dataset "Touching Grass", migliori texture naturali, illuminazione e profondità di campo. Migliore stabilità strutturale dello sfondo. Meno sfondi deformati come stanze o edifici deformati.

• Didascalie naturali complete da LLM.

(30/3/2025): illus01 v1.93.

• v1.72 era troppo intenso. Ho ridotto la forza complessiva per migliorare compatibilità.

(22/3/2025): nbep11 v0.160.

• Stesse cose di illus v1.72.

(15/3/2025): illus01 v1.72

• Stesso nuovo dataset texture e illuminazione citato in ani40z v0.4, miglior luce e texture naturali.

• Aggiunto piccolo dataset di ~100 immagini per miglioramento mani, focalizzato su mani con diversi compiti come tenere un bicchiere o una tazza.

• Rimossi tutte le immagini "sfondo semplice" dal dataset (-200 immagini).

• Strumento di allenamento cambiato da kohya a onetrainer. Architettura LoRA cambiata in DoRA.

(4/3/2025) ani40z v0.4

• Addestrato su Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Aggiunto dataset ~1k immagini focalizzato su illuminazione dinamica naturale e texture mondo reale.

• Piu illuminazione e texture naturali.

ani04 v0.1

• Versione iniziale per Animagine XL 4.0. Correzione problemi luminosità Animagine 4.0. Contrasto migliore e più alto.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Aggiunte immagini furry/non-umane/altre per bilanciare il dataset.

nbep11 v0.129

• Versione scadente, effetto troppo debole, ignorala.

nbep11 v0.114

• Implementati "Colori a gamma completa". Bilancia automaticamente verso "normale e gradevole". Si può pensare come il pulsante "auto miglioramento foto" di molti editor. Un effetto collaterale: previene eccessivi bias. Ad esempio, volere il 95% nero e 5% luminoso invece di 50/50.

• Aggiunti dati più realistici. Dettagli più vividi, illuminazione migliorata, colori meno piatti.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Piu immagini per allenamento.

• Rifinito su piccolo dataset "wallpaper" (sfondi giochi reali di massima qualità, ~100 immagini). Miglioramenti dettagli (pelle e capelli) e contrasto.

nbep11 v0.58

• Maggior numero di immagini. Parametri di addestramento aderenti al modello base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Piu immagini.

nbep11 v0.11: Addestrato su NoobAI epsilon pred v1.1.

• Migliorati tag dataset. Migliorata struttura e distribuzione pesi LoRA. Più stabile e meno impatto su composizione immagine.

illus01 v1.1

• Addestrato su illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Addestrato su NoobAI epsilon pred v1.0.