Nota: Le immagini di copertina sono direttamente dal modello base vanilla (l'originale) in a1111, a risoluzione predefinita di 1MP. Nessun upscaling, nessun plugin, nessuna correzione inpainting. Se pensi che siano immagini upscalate per la loro chiarezza, allora questa LoRA ha fatto bene il suo lavoro.

Questa LoRA preferisce modelli base vanilla per i migliori dettagli. Non hai bisogno di magie nere (fusioni di fusioni di fusioni...) e, di solito, non sono raccomandate se vuoi solo più dettagli.

(28/7/2025) illus01 v1.198

Principalmente in confronto alla v1.185c:

• Fine della versione "c". Anche se "visivamente d'impatto" è buona, ha problemi di compatibilità. Ad esempio, se il tuo modello base ha già un miglioramento simile per il contrasto. Sovrapporre due stessi miglioramenti è davvero negativo. Quindi, niente più effetti post-produzione folli (alto contrasto e saturazione, ecc.).

• Invece, più texture e dettagli. Illuminazione a livello cinematografico.

• Migliore compatibilità. Anche se è stata addestrata su illus01, ora dovresti poterla usare con forza 1 in NoobAI senza problemi evidenti di stabilità.

• Questa versione ha cambiato molte cose, incluso un rinnovamento del dataset, quindi l'effetto sarà abbastanza diverso rispetto alle versioni precedenti.

Per chi vuole gli effetti folli di v1.185c. Puoi trovare stili puri e dedicati in questa pagina. Se il dataset è abbastanza grande per una LoRA, potrei addestrarne una.

Probabilmente questa è l'ultima versione per illustrious. 1) Non so cosa migliorare. 2) Ho giocato con Chroma (un finetune basato su FLUX.1-schnell) recentemente, sembra molto promettente. Dopotutto SDXL è un po' datato.

Una nuova, e probabilmente ultima, versione di NoobAI dovrebbe uscire tra pochi giorni. Con l'ultimo dataset e sarà basata su NoobAI eps v1.0.

(24/7/2025) Nuovo Stabilizer per RouWei rilasciato in questa pagina.

Stabilizer

LoRA tutto-in-uno fine-tuned senza stile predefinito modello base.

Il problema: I modelli anime sono addestrati su dataset anime. Il problema è che le immagini anime contengono solo "concetti" di alto livello, spesso molto astratti. Mancano dettagli e texture. Quindi il modello dimenticherà di generare dettagli e cercherà di generare concetti astratti che non comprende, portando a immagini deformate. Questo si chiama "overfitting".

La soluzione (da questa LoRA): Addestrare il modello con immagini anime E reali. Così può imparare lo stile anime mantenendo in mente dettagli e texture naturali, cioè meno overfitting.

Se la applichi sul modello base vanilla:

• Non c'è uno stile predefinito overfittato in questa LoRA. Il dataset è molto vario. Quindi il modello base mantiene ancora la sua massima creatività. Non otterrai gli stessi risultati (volti, sfondi, ecc.). (Rispetto a modelli base fusi che combinano molte LoRA con stili overfittati.)

• La maggior parte degli stili incorporati (tag Danbooru) nei modelli base originali non sono più overfittati. Ora puoi usare migliaia di tag stile incorporati, così come stili generali che SDXL originale capisce, e ottenere un'immagine pulita e dettagliata come dovrebbe essere. Nessun effetto overfitting. Nessuna immagine deformata. Nessun inquinamento di stile da modelli fusi. Che sia 2D o 3D, astratto o realistico. Vedi confronti: 1 (stili artistici), 2 (stili generali)

• Il dataset di addestramento contiene solo immagini ad alta risoluzione (pixel medi > 3MP, ~1800x1800). Zero immagini AI. Quindi puoi ottenere texture reali e dettagli oltre il livello del pixel, invece di bordi falsi e superfici lisce senza texture.

Perché non fare il finetune dell'intero modello base? Non sono un gigachad e non ho milioni di immagini per il training, quindi non è necessario il finetune completo del modello base.

Perché questa LoRA è così piccola? Non giudicare una LoRA dalla dimensione. 1) Questa è una nuova architettura chiamata DoRA, molto più efficiente delle LoRA tradizionali. 2) Molte LoRA sono estremamente grandi perché i loro creatori hanno dimenticato di aumentare il learning rate.

Rilascerai un modello base? Noop. Non rilascio modello base, perché il mio modello base è semplice: NoobAI ep v0.5 o v1.1 + questa LoRA, e basta.

È una cosiddetta "detailer"? No. Questa LoRA aggiunge dettagli che naturalmente dovrebbero esserci ma che il modello ha dimenticato di aggiungere. Non aggiunge dettagli extra, come più oggetti o decorazioni.

Perché consigli NoobAI ma hai abbandonato la versione NoobAI di questa LoRA? 1) Con il dataset che diventa sempre più grande, l'addestramento diventa più costoso e lungo. 2) Non ho notato downgrade usando la versione illus su NoobAI.

Condividere merge che usano questa LoRA è proibito. Nota: ci sono parole trigger nascoste per stampare watermark invisibile. Funziona bene anche con forza di merge di 0.05. Ho programmato personalmente watermark e rilevatore. Non voglio usarlo, ma posso. Questo modello è pubblicato solo su Civitai e TensorArt. Se vedi "me" e questa frase altrove, sono falsi e la piattaforma che usi è pirata.

Ricorda di lasciare feedback nella sezione commenti. Così tutti possono vederlo. Non scrivere feedback nel sistema di recensioni di Civitai, è così mal progettato che nessuno riesce a trovarlo o vederlo.

Divertiti.

Come usare

Prefisso versione:

• illus01 = Addestrato su Illustrious v0.1. (Consigliato)

  • Supporta tutti i modelli basati su illustrious v0.1, inclusi i nuovi modelli illustrious (v1, v2 ecc.), NoobAI (e-pred e v-pred).

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

  • Supporta solo NoobAI e-pred v1.1 ESCLUSIVAMENTE.

  • Nota: NoobAI v-pred si basa su e-pred v1.0, non v1.1. Molti modelli "NoobAI" si basano anche su v1.0.

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

"c" sta per "colorful" (colorato), "creative" (creativo), a volte "chaotic" (caotico). Questa versione contiene immagini di addestramento molto visivamente d'impatto, es.: molto colorate. Alto contrasto. Forte effetto post-produzione. Condizioni di illuminazione complesse. Oggetti e pattern complessi ovunque. Otterrai immagini "visivamente d'impatto" ma meno "naturali". Può influenzare gli stili che hanno colori tenui.

Modello base:

Consigliato: modelli base vanilla (l'originale)

• Hai il pieno controllo della combinazione di stili.

• Consiglio personalmente NoobAI ep v0.5 e v1.1.

Se usi un modello base "merged" tieni a mente che:

• I modelli base con stili AI NON sono raccomandati.

• Gli stili AI sono stili addestrati su immagini AI. Sono estremamente overfittati poiché le immagini AI sono molto pulite e con molto meno rumore, quindi il modello ha imparato tutto immediatamente.

• Pro: Gli stili AI sono super stabili e puliti. Circa l'80% dei modelli base popolari hanno stili AI. Principalmente perché sono stabili e facili da usare indipendentemente dal prompt.

• Contro: Gli stili AI appaiono lisci (senza texture dettagliate), riflessi strani lucidi ovunque, tutto sembra plastica. Sopprimono quasi tutti gli effetti di altre LoRA, causando uno spostamento dello stile. Vedi confronto. Sopra c'è vanilla NoobAI. Sotto c'è WAI, che ha stile AI forte.

• Ancora, questa LoRA NON PUÒ aggiungere dettagli agli stili AI, perché quelle sensazioni "lisce e plastica" fanno parte dello stile che il modello ha imparato, essendo parte delle immagini (AI) nel training. Se ti chiedi perché non hai risultati dettagliati come le immagini di copertina, semplice: prova a usare modelli base vanilla.

Versioni vecchie:

Nuova versione == nuove cose e nuovi tentativi. Un grande vantaggio della LoRA è che puoi sempre mixare diverse versioni in un secondo.

Puoi trovare più info nel "Registro aggiornamenti". Attenzione che le versioni vecchie possono avere effetti molto diversi.

• Adesso ~: Dettagli e texture naturali, comprensione stabile del prompt e più creatività. Non è più limitata al puro stile anime 2D.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Stile anime migliore con colori vivaci.

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

Dataset

versione più recente o versioni recenti

~7k immagini totali. Non molto grande (rispetto ai gigachad che amano finetunare modelli con milioni di immagini), ma nemmeno piccolo. E ogni immagine è stata selezionata manualmente da me.

• Solo cose normali e belle da vedere. Niente stili d'arte folli che non si possono descrivere. Nessuna immagine AI, nessun watermark, ecc.

• Solo immagini ad alta risoluzione. Il pixel medio dell'intero dataset è 3.37 MP, ~1800x1800.

• Tutte le immagini hanno didascalie naturali generate dal più recente LLM di Google.

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

• Contiene natura, esterni, interni, animali, oggetti quotidiani, molte cose, eccetto esseri umani reali.

• Contiene tutti i tipi di condizioni di luminosità. Molto scuro, molto chiaro, molto scuro e molto chiaro insieme.

Altri strumenti

Alcune idee che erano o sarebbero potute far parte di Stabilizer. Ora sono LoRA separate. Per maggiore flessibilità. Link alla collezione: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: Una LoRA addestrata solo sul dataset del mondo reale (nessun dataset anime). Ha effetto più forte. Migliora sfondo e illuminazione. Utile per utenti gigachad che amano i concetti puri e bilanciare i pesi da soli.

Dark: Una LoRA che può correggere la tendenza all'alta luminosità in alcuni modelli base. Addestrata su immagini a bassa luminosità nel dataset Touching Grass. Anche qui, nessun umano nel dataset. Quindi non influenza lo stile.

Contrast Controller: Una LoRA artigianale. (Non è frutto di addestramento). La LoRA più piccola da 300KB che tu abbia mai visto. Controlla il contrasto come uno slider del monitor. A differenza di altri "enhancer" del contrasto addestrati, l'effetto di questa LoRA è stabile, matematicamente lineare e senza effetti collaterali sullo stile.

Utile quando il tuo modello base ha problemi di sovrasaturazione o vuoi qualcosa di davvero colorato.

Esempio:

Style Strength Controller: O riduttore dell'effetto overfitting. Anch'essa LoRA artigianale, non da addestramento, quindi senza effetti collaterali sullo stile e con effetti matematicamente lineari. Può ridurre tutti i tipi di effetti da overfitting (bias su oggetti, luminosità, ecc.).

Test effetto su Hassaku XL: Il modello base ha molti bias, tipo alta luminosità, superfici lisce e lucide, scritte sui muri... Il prompt ha la parola chiave "dark", ma il modello la ignorava quasi. Nota: con forza 0.25, meno bias di alta luminosità, meno sensazione strana di superfici lisce, l'immagine sembra più naturale.

Differenze tra Stabilizer:

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

• Style Controller non è stato addestrato. È come "annullare" l'addestramento per il modello base, quindi sarà meno overfittato. Può ridurre matematicamente tutti gli effetti da overfitting, come bias su luminosità, oggetti.

Registro aggiornamenti

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

In confronto a v1.165c.

• +100% chiarezza e nitidezza. Puoi ottenere linee di larghezza di un pixel. Puoi anche vedere la texture di una carta bianca. (Non scherzo, la carta reale non è bianca pura, ha rumore). Un'immagine 1MP ora sembra 2K.

• -30% immagini troppo caotiche (non descrivibili propriamente). Quindi potresti trovare che questa versione non dà più un livello di contrasto estremamente alto, ma dovrebbe essere più stabile nell'uso normale.

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

Versione speciale. Non è un miglioramento della v1.164. "c" sta per "colorful", "creative", a volte "chaotic".

Il dataset contiene immagini molto visivamente d'impatto, ma a volte difficili da descrivere es.: molto colorate. Alto contrasto. Illuminazione complessa. Oggetti e pattern complessi ovunque.

Otterrai immagini "visivamente d'impatto", ma a costo di "naturalezza". Può influenzare stili con colori tenui, ecc. Es.: questa versione non genera perfettamente la texture "disegno a matita" come la v1.164.

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

• Migliore comprensione del prompt. Ora ogni immagine ha 3 didascalie naturali, da prospettive diverse. I tag Danbooru sono controllati da LLM, solo i tag importanti sono scelti e fusi nella didascalia naturale.

• Anti sovraesposizione. Aggiunto un bias per prevenire che il modello generi #ffffff bianco puro. Molto spesso #ffffff == sovraesposizione, che perde molti dettagli.

• Cambiato alcune impostazioni di addestramento. Più compatibile con NoobAI, sia e-pred che v-pred.

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

• Continuo miglioramento di illuminazione, texture e dettagli.

• 5K immagini in più, più passi di addestramento, effetto più forte.

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

• Riparazione rapida di problemi di luminosità e colore nella v0.198. Ora non dovrebbe più cambiare così drasticamente luminosità e colori come in una fotografia reale. v0.198 non è male, solo troppo creativo.

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

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

• Rimosso miglioramento colore e contrasto. Perché non serviva più. Usa Contrast Controller al suo posto.

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

• Stesse novità di illus01 v1.93 ~ v1.121. Sintesi: nuovo dataset fotografico "Touching Grass". Migliore texture naturale, sfondo, illuminazione. Effetti personaggi più deboli per miglior compatibilità.

• Migliore accuratezza e stabilità colore. (Rispetto a nbep11 v0.160)

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

• Tornato a illustrious v0.1. illustrious v1.0 e versioni successive sono state addestrate deliberatamente con immagini AI (forse 30% del dataset). Non ideale per addestrare LoRA. Non l'ho notato finché non ho letto il paper.

• Minore effetto stile personaggio. Tornato al livello di v1.23. I personaggi avranno meno dettagli da questa LoRA, ma migliore compatibilità. È un compromesso.

• Altro invariato rispetto alla v1.113 sottostante.

(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.

• Addestrata su Illustrious v1.1.

• Nuovo dataset "Touching Grass" aggiunto. Migliore texture naturale, illuminazione ed effetto profondità di campo. Maggiore stabilità strutturale dello sfondo. Meno sfondo deformato, come stanze o edifici deformati.

• Didascalie linguistiche naturali complete da LLM.

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

• v1.72 era troppo intensamente addestrata. Ho quindi ridotto la forza complessiva. Dovrebbe avere migliore compatibilità.

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

• Stesse novità di illus v1.72.

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

• Stesso nuovo dataset di texture e illuminazione menzionato in ani40z v0.4 sotto. Illuminazione e texture più naturali.

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

• Rimosse tutte le immagini di "sfondo semplice" dal dataset. -200 immagini.

• Cambiato strumento di addestramento da kohya a onetrainer. Cambiata architettura LoRA in DoRA.

(4/3/2025) ani40z v0.4

• Addestrata su Animagine XL 4.0 ani40zero.

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

• Illuminazione più naturale e texture naturali.

ani04 v0.1

• Versione iniziale per Animagine XL 4.0. Principalmente per correggere problemi di luminosità di Animagine 4.0. Migliore e più alto contrasto.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Aggiunte alcune 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". Bilancerà automaticamente le cose verso "normale e bello da vedere". Pensalo come il pulsante "miglioramento foto con un clic" nella maggior parte degli strumenti di fotoritocco. Un lato negativo: impedisce bias forti. Ad esempio, se vuoi il 95% dell'immagine nero e il 5% luminoso, invece di 50/50%.

• Aggiunti dati un po' più realistici. Dettagli più vibranti, illuminazione, colori meno piatti.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Più immagini di addestramento.

• Finetunato ancora su piccolo dataset "wallpaper" (wallpaper di gioco reali, la qualità più alta che ho trovato. ~100 immagini). Miglioramenti in dettagli (visibili su pelle, capelli) e contrasto.

nbep11 v0.58

• Più immagini. Modificati parametri di addestramento per avvicinarsi al modello base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Più immagini.

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

• Migliorati tag dataset. Migliorata struttura LoRA e distribuzione pesi. Dovrebbe essere più stabile e avere meno impatto sulla composizione dell'immagine.

illus01 v1.1

• Addestrata su illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Addestrata su NoobAI epsilon pred v1.0.