Nota: Le immagini di copertina provengono direttamente dal modello base vanilla (l'originale) in a1111, con risoluzione predefinita di 1MP. Nessun upscaling, nessun plugin, nessuna correzione inpainting. Se pensi che siano immagini upscalate perché sembrano così nitide, allora questa LoRA ha fatto bene il suo lavoro.

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

(28/7/2025) illus01 v1.198

Principalmente rispetto alla v1.185c:

• Fine della versione "c". Anche se "visivamente impressionante" è positivo, ha problemi di compatibilità. Ad esempio, se il tuo modello base ha già un miglioramento simile per il contrasto. Sovrapporre due miglioramenti uguali è molto negativo. Quindi, niente più effetti post pazzeschi (alto contrasto e saturazione, ecc.).

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

• Migliore compatibilità. Anche se è stato addestrato su illus01, ora dovresti poterlo usare con intensità 1 in NoobAI senza problemi evidenti di stabilità.

• Questa versione ha cambiato molte cose, incluso un rinnovo del dataset, quindi l'effetto sarà piuttosto diverso dalle versioni precedenti.

Per chi vuole tornare agli 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) Recentemente stavo usando Chroma (un finetune basato su FLUX.1-schnell), 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 basata su NoobAI eps v1.0.

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

Stabilizer

LoRA tutto-in-uno senza stile predefinito raffinata su 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. Pertanto il modello dimentica di generare dettagli e cerca di generare concetti astratti che non comprende, portando a immagini deformate. Questo si chiama "overfitting".

La soluzione (di questa LoRA): Addestrare il modello con immagini anime E del mondo reale. Così può imparare lo stile anime pur mantenendo in mente dettagli e texture naturali, ossia meno overfitting.

Se lo applichi al modello base vanilla:

• Non c'è stile predefinito overfittato in questa LoRA. Il dataset è molto vario. Così il modello base mantiene la sua massima creatività. Non otterrai sempre le stesse cose (volti, sfondi, ecc.) (Rispetto ai modelli base fusi che uniscono tanti stili overfittati LoRA.)

• La maggior parte degli stili integrati (tag Danbooru) nei modelli base originali non sono più overfittati. Ora puoi usare migliaia di tag di stile integrati, così come gli stili generali che SDXL originale comprende, e ottenere un'immagine pulita e dettagliata come dovrebbe essere. Nessun effetto overfitting. Nessuna immagine deformata. Nessun inquinamento di stile dalle fusioni. 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). Nessuna immagine AI. Così puoi ottenere texture e dettagli reali oltre il livello pixel, invece di bordi falsi e superfici lisce senza texture.

Perché non rifinire tutto il modello base? Non sono un gigachad e non ho milioni di immagini di addestramento, quindi rifinire l'intero modello base non è necessario.

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 enormi perché i loro creatori hanno dimenticato di aumentare il learning rate.

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

Questa è la 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 raccomandi NoobAI ma hai abbandonato la versione NoobAI di questa LoRA? 1). Con l'aumento del dataset, il training diventa più costoso e lungo. 2). Non ho notato peggioramenti usando la versione illus su NoobAI.

Condividere fusioni usando questa LoRA è proibito. Per tua informazione, ci sono parole trigger nascoste per stampare watermark invisibili. Funzionano anche se la forza della fusione è 0.05. Ho scritto io stesso il watermark e il rilevatore. Non voglio usarlo, ma posso. Questo modello è pubblicato solo su Civitai e TensorArt. Se vedi "me" e questa frase su altre piattaforme, sono false 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 progettato male, praticamente nessuno riesce a trovare e vedere le recensioni.

Buon divertimento.

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. (Non più supportato)

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

  • Nota: NoobAI v-pred è basato su e-pred v1.0, non v1.1. Molti modelli "NoobAI" sono basati su v1.0.

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

"c" sta per "colorful", "creative", a volte "chaotic". Questa versione contiene immagini di addestramento molto visivamente impressionanti, es.: Molto colorate. Alto contrasto. Forti effetti post-produzione. Condizioni di illuminazione complesse. Oggetti e motivi complessi ovunque. Otterrai immagini "visivamente impressionanti", ma meno "naturali". Potrebbe influire sugli stili con 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 "fusione", tieni a mente che:

• I modelli base con stile AI NON sono consigliati.

• Gli stili AI sono stili addestrati su immagini AI. Sono estremamente overfittati perché le immagini AI sono molto pulite e con pochissimo rumore, quindi il modello impara tutto all'istante.

• Pro: Gli stili AI sono molto stabili e puliti. Quindi, l'80% dei modelli base popolari ha stili AI. Principalmente perché sono stabili e facili da usare con qualsiasi prompt.

• Contro: Gli stili AI sembrano lisci (senza texture dettagliate), riflessi strani e lucidi ovunque, tutto sembra plastica. Sopprimono quasi tutti gli effetti di altre LoRA. Causano spostamento di stile. Vedi confronto. In alto c'è vanilla NoobAI. In basso WAI, che ha un forte stile AI.

• Ancora, questa LoRA NON può aggiungere dettagli agli stili AI, perché quelle sensazioni "lisce e plastica" fanno parte dello stile appreso dal modello poiché erano nel dataset (immagini AI). Se ti chiedi perché non ottieni risultati dettagliati come nelle immagini di copertina, semplice: usa modelli base vanilla.

Versioni precedenti:

Una nuova versione == nuove cose e nuovi tentativi. Un grande vantaggio delle LoRA è che puoi sempre mescolare versioni diverse in un secondo.

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

• Ora ~: Dettagli e texture naturali, comprensione stabile del prompt e più creatività. Non limitato più allo stile anime 2D puro.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Migliore stile anime con colori vividi.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Migliore stile anime.

Dataset

versione più recente o versioni recenti

~7k immagini totali. Non enorme (rispetto ai gigachad che amano rifinire modelli con milioni di immagini), ma neanche piccolo. E ogni immagine è selezionata a mano da me.

• Solo cose belle e normali. Nessuno stile artistico folle che non si può descrivere. Nessuna immagine AI, nessun watermark, ecc.

• Solo immagini ad alta risoluzione. Il pixel medio di tutto il dataset è 3.37 MP, ~1800x1800.

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

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

• Contiene natura, esterni, interni, animali, oggetti di uso quotidiano, molte cose, eccetto esseri umani reali.

• Contiene tutte le condizioni di luminosità. Molto scuro, molto luminoso, molto scuro e molto luminoso insieme.

Altri strumenti

Alcune idee che dovevano essere, o erano parte dello Stabilizer. Ora sono LoRA separate. Per maggiore flessibilità. Link della collezione: https://civitai.com/collections/8274233.

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

Dark: Una LoRA che può correggere il bias di alta luminosità in alcuni modelli base. Addestrata su immagini a bassa luminosità nel dataset Touching Grass. Inoltre, nessun umano nel dataset. Quindi non influenza lo stile.

Contrast Controller: Una LoRA artigianale. (Nessuno scherzo, non deriva dall'addestramento). La LoRA da 300KB più piccola che tu abbia mai visto. Controlla il contrasto come uno slider nel monitor. A differenza di altri "miglioratori di contrasto" addestrati, l'effetto di questa LoRA è stabile, matematicamente lineare e zero effetti collaterali sullo stile.

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

Esempio:

Style Strength Controller: O riduttore degli effetti da overfitting. Anche questa una LoRA artigianale, non da addestramento, quindi zero effetti collaterali sullo stile ed effetti matematicamente lineari. Può ridurre tutti i tipi di overfitting (bias su oggetti, luminosità, ecc.).

Test effetti su Hassaku XL: Il modello base ha molti bias, es. alta luminosità, superfici lisce e lucide, scritte sui muri... Il prompt contiene la parola chiave "dark", ma il modello quasi la ignora. Nota che: a forza 0.25, meno bias di alta luminosità, meno sensazione liscia strana su tutte le superfici, l'immagine sembra più naturale.

Differenze tra Stabilizer:

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

• Style Controller non deriva dall'addestramento. È più come "annullare" l'addestramento del modello base, quindi è meno overfittato. Può ridurre matematicamente tutti gli effetti di overfitting, come bias su luminosità, oggetti.

Registro aggiornamenti

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

Rispetto a v1.165c.

• +100% chiarezza e nitidezza. Puoi ottenere linee a una larghezza di pixel. Puoi anche vedere la texture di una carta bianca. (Nessuno scherzo, la carta realistica non è bianco puro, ha rumore). Un'immagine da 1MP ora sembra 2K.

• -30% immagini troppo caotiche (non descrivibili). Quindi potresti trovare che questa versione non dà più livelli di contrasto pazzeschi, ma dovrebbe essere più stabile negli usi normali.

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

Questa è una versione speciale. Non un miglioramento di v1.164. "c" sta per "colorful", "creative", a volte "chaotic".

Il dataset contiene immagini molto visivamente impressionanti, ma a volte difficili da descrivere, es.: Molto colorate. Alto contrasto. Condizioni di illuminazione complesse. Oggetti e motivi complessi ovunque.

Quindi otterrai immagini "visivamente impressionanti", ma a costo di "naturali". Può influire sugli stili con colori tenui, ecc. Es.: questa versione non può generare texture "pennello a matita" come 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 verificati da LLM, solo i tag importanti sono estratti e fusi nella didascalia naturale.

• Anti sovraesposizione. Aggiunto un bias per evitare che l'output del modello raggiunga il livello di bianco puro #ffffff. Di solito #ffffff = sovraesposto, che perde molti dettagli.

• Modificati alcuni settaggi di training. Più compatibile con NoobAI, sia e-pred che v-pred.

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

• Continua a migliorare illuminazione, texture e dettagli.

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

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

• Correzione rapida di luminosità e colore in v0.198. Ora non dovrebbe più cambiare luminosità e colori come in una fotografia reale. v0.198 non è male, solo creativa, ma troppo creativa.

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

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

• Rimossi miglioramenti di colore e contrasto. Non più necessari. Usa Contrast Controller invece.

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

• Stesse novità in illus01 v1.93 ~ v1.121. Riassunto: Nuovo dataset fotografico "Touching Grass". Migliori texture naturali, sfondo, illuminazione. Effetti personaggi più deboli per maggiore 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 più recenti erano addestrate con immagini AI deliberatamente (forse il 30% del suo dataset). Non ideale per training LoRA. Non me ne ero accorto fino alla lettura del paper.

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

• Altre cose come in v1.113 sotto.

(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 effetto profondità di campo. Più stabile struttura dello sfondo. Meno sfondi deformati, come stanze o edifici deformati.

• Didascalie in linguaggio naturale da LLM.

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

• v1.72 è stata addestrata troppo intensamente. Quindi ne ho ridotto la forza complessiva. Dovrebbe avere migliore compatibilità.

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

• Stesse modifiche di illus v1.72.

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

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

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

• Rimossi tutti i dataset "sfondo semplice". -200 immagini.

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

(4/3/2025) ani40z v0.4

• Addestrato su Animagine XL 4.0 ani40zero.

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

• Illuminazione e texture più naturali.

ani04 v0.1

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

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 le cose verso "normale e bello". Pensa a questo come al pulsante "auto migliora foto" in molti programmi di fotoritocco. Un difetto: impedisce bias elevati. Ad esempio, vuoi che il 95% dell'immagine sia nero e il 5% luminoso, invece di 50/50%.

• Aggiunti dati un po' più realistici. Più dettagli vividi, illuminazione, colori meno piatti.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Più immagini per il training.

• Rifinito su piccolo dataset "wallpaper" (wallpaper gioco reale, qualità più alta trovata, ~100 immagini). Miglioramenti dettagli (pelle, capelli) e contrasto.

nbep11 v0.58

• Più immagini. Cambiati parametri training per essere molto simili a modello base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Più immagini.

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

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

illus01 v1.1

• Addestrato su illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Addestrato su NoobAI epsilon pred v1.0.