カバー画像は事前学習モデルからの生出力で、解像度は1MPです。拡大や手・顔の修正、ネガティブプロンプトは行っていません。

（2025/10/21）：将来を見据えて...

このモデルは今後積極的な更新はありません。SDXLはもう古く（2023年6月リリース）、

新しいモデルを試してみてください。新しいアーキテクチャで性能向上や効率化がされています。例えばLumina 2の紹介：

• 2025年1月リリース。オープンソース。Apache License 2.0。

• DiTアーキテクチャ（Flux.1などと同じ、現在最も人気のある構造）。

• パラメータ数2B、小さく効率的。fp16モデルは5GB、Q8モデルは2.5GBでGTX1050でも高品質を保てます。

• Flux 16ch VAE使用、数学的にSDXLの4ch VAEより4倍優秀。

• Google Gemma 2 2bをテキストエンコーダーとして使用（完全なチャットLLM機能も有）。SDXLのCLIPより10倍優秀でタグだけでなく英語、中国語、日本語、タイポ、スラング、詩も理解可能。

私は"Enhancement bundle" LoRAをトレーニングしました。名前を変えて誤解を減らしつつデータセットは同じです。

さらにCivitaiはLumina 2をサポートしないと思います。TensorArtにモデルをアップしておりここからオンラインでLumina 2モデルも試せます（ローカル環境不要）。

役立つリンク：

モデル：

• Neta Lumina: danbooruとe621データセットでアニメスタイル微調整されたベースモデル。

• NetaYume Lumina: 最新データセットでさらに微調整されたベースモデル。

最適化：

• ハードウェアアクセラレーション: 最新GPU向けtorch.compile（RTX3000以降）、30％高速化。古いGPU（RTX2000以前）はfp16モード推奨、3倍高速。詳細

• TeaCache: https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache

• Lightning LoRA、2倍高速（実験的）: https://civitai.com/models/2115586

• スケールされたfp8ベースモデル（DiT+TE）、3GBのみ: https://civitai.com/models/2023440

Stabilizer

これは何？

7千枚の画像で微調整された中規模モデル。

• クローズアップ衣服、手、複雑な環境光、伝統芸術などの専門サブデータセット多数。

• プラスチック光沢AIスタイルなしの自然な質感、照明、細部。AI画像なしデータセットを厳選。AI画像での訓練は情報損失リスク大なので避けました。

• 自然言語キャプションでプロンプト理解向上。

• 固定スタイルではなく多様性重視。デフォルトスタイルバイアスがないため自由にスタイル指定可能。

• (v-pred) バランスの良い照明、過剰輝度なし。純粋な黒0と白255を同一画像同一場所で表現可能。

なぜデフォルトスタイルがない？

• デフォルトスタイルバイアスがあると、どんなプロンプトでも同じ顔や背景、感情を生成してしまう。

• 長所：使いやすくスタイル指定不要。

• 短所：上書き不可。別スタイル指定すると重なったり汚染される。

• 「デフォルトスタイルなし」はバイアスなし、スタイルはタグやLoRAで明示して指示。重なりや汚染なし。

効果：

• プロンプト通りのスタイルを正確に生成。単純なアニメ画像ではなく重なりやズレなし。AI顔なし。詳細向上。比較例：

  • https://civitai.com/images/84145167（一般スタイル）

  • https://civitai.com/images/84256995（アーティストスタイル、顔注目）

• 「スタイルのズレとAI顔」が何か知りたい場合：

  • このモデル例：https://civitai.com/images/107381516

  • 他モデル例：https://civitai.com/images/107647042。女性の顔とひどい光沢背景。

• カバー画像のxyプロット参照。言葉より雄弁です。

なぜこの「微調整ベースモデル」がLoRAなのか？

• 私は大規模トレーニング環境なし。全体の微調整は不要でLoRAで十分。

• アップロード・ダウンロードは40MiBファイルのみ。7GBの巨大チェックポイントより99.4％データ節約可能。だから頻繁に更新できます。

• 新しいNvidia製DoRAアーキテクチャ採用で従来のLoRAより効率的。

この「微調整ベースモデル」はどうやって使う？

このLoRAを事前学習済みベースモデルにフル強度で適用すると、ベースモデルが微調整済みモデルになります。方法は「使い方」参照。

このモデルを用いた共有マージは禁止です。目に見えないウォーターマーク用トリガーワードが隠されており、検出器も自作済み。使用は強制しませんが可能です。

このモデルはCivitaiとTensorArtのみ公開。他プラットフォームに自分とこの文があれば偽物で海賊版です。

コメント欄にフィードバックを残してください。Civitaiのレビューは見つけにくく設計悪いので避けてください。

使い方

バージョン：

• nbvp10（NoobAI v-pred v1.0対応）。

  • 正確な色彩とシャープなディテール。

• nbep10（NoobAI eps v1.0対応）。

  • v-pred版に比べ彩度とコントラスト控えめ。標準のイプシロン予測は色域制限あり。これがv-pred版開発理由。

• illus01（Illustrious v0.1学習済み、推奨はNoobAI eps v1.0）。

  • 他の微調整ベースモデルの上に使う場合、現在の90％のアニメベースモデルは実質NoobAIで、両バージョン試すのがお勧め。

このLoRAをLoRAスタックの最初に読み込むこと。

このLoRAはNvidiaのDoRAアーキテクチャ採用で従来LoRAより効率的。ただしパッチの重みは動的にベースモデルの重み依存で変化。予期しない変化を減らすため最初に読み込むのが望ましい。

使い方2種：

1). 微調整ベースモデルとして使う（推奨）：

最も自然で細部まで制御可能なスタイル構築が可能。

事前学習済み（微調整前の）ベースモデルにこのLoRAを適用してください。例：NoobAI v-pred v1.0、NoobAI eps v1.0

2). 他の微調整済みベースモデルへのLoRAとして使う：

ただし注意：

• これはスタイルLoRAではありません。2つのベースモデルをマージする形です。結果は常に望むものとは限りません。

• 過剰マージされたAIスタイル汚染、1人の女の子の過度適合、Nova furry 3D anime WAIなどのモデルには効果なし。光沢のあるプラスチックAIスタイルは除去不可。AIスタイルを除去したければ事前学習済みモデルに使ってください。

• これがアニメ『狼と香辛料』のCraft Lawrenceであるべき姿です：https://civitai.com/images/107381516

• AIスタイル汚染された過剰適合モデル例：https://civitai.com/images/107647042

FAQ：

カバー画像は事前学習モデルからの生の1MP出力で、拡大や修正なし。再現できないと言う人もいますがスキル不足です（不適合ベースモデルや過剰最適化時）。

低強度でも壊れる場合はベースモデルの問題で、LoRAを重複マージしている可能性あり。偽物ベースモデル（盗用モデル）に注意。コピーしてメタ情報やクレジット削除し売る悪質クリエイターがいます。

その他のツール

もともとStabilizerに含める予定だった、または以前含めていた機能群を独立LoRAに分割。柔軟性向上。コレクションリンク：https://civitai.com/collections/8274233

Dark: 暗い環境向けのLoRA。明るさ過多になりがちなベースモデルの補正に。スタイルバイアスなし。

Contrast Controller: 手動調整式LoRA。モニターのスライダー感覚でコントラストを操作。学習式とは異なり安定的、線形かつスタイル影響なし。

ベースモデルが過剰彩度の場合や鮮やかにしたいときに有効。

例：

Style Strength Controller: 過学習効果の軽減LoRA。物体バイアスや明度の過剰適合を数学的に軽減または増幅可能。

Stabilizerとの違い：

• Stabilizerは実世界データで訓練し、質感や背景の過学習をディテール追加で「軽減」する。

• Style Controllerは訓練でなくベースモデルの学習を数学的に「元に戻す」操作。過学習効果（明度・物体など）を減らす。

旧バージョン：

詳細は「更新履歴」を参照。旧バージョンは効果が大きく異なることがあります。

メインタイムライン：

• 現在〜: 自然な細部とテクスチャ、安定したプロンプト理解と創造性。純粋な2Dアニメスタイルに限定しない。

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138〜: 鮮やかな色彩の改善されたアニメスタイル。

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58〜: 改善されたアニメスタイル。

更新履歴

（2025/10/21）：NoobAI v-pred v0.280a

• 特別バージョン。 "a"はアニメ版。デフォルト2Dアニメスタイルあり、スタイル指定不要で使いやすい。データセットも大幅変更で効果が異なる。

（2025/8/31）NoobAI ep10 v0.273

NoobAI eps v1.0から初めてトレーニング。

前のillus01 v1.198と比較：

• 過酷条件での明るさとバランスが向上（nbvp v0.271と同じ）。

• 質感とディテールが向上。高SNRのタイムステップで追加トレーニング（illus01は互換性のためスキップしていた）。

（2025/8/24）NoobAI v-pred v0.271:

前v0.264と比較：

• 過酷条件での照明バランスが良く偏り減少。

• 高コントラスト、同一箇所で純黒0と純白255を実現し、過剰輝度なし。

• （旧v0.264は10〜250の値で画像を制限し偏り問題有、全体的に暗かったり明るすぎたり）。

• v0.264同様、高強度（0.9〜1）推奨。

（2025/8/17）NoobAI v-pred v0.264:

• NoobAI v-predで最初にトレーニングしたバージョン。

• 良好な照明、過剰輝度削減。

• 高強度～全強度（0.9〜1）推奨。

（2025/7/28）illus01 v1.198

主にv1.185cと比較：

• “c”版終了。視覚的に強烈だが互換性問題有。既に対比強調されているベースモデルに重ねると悪化するため、強烈な後処理は廃止。

• 代わりに質感・ディテール、シネマティック照明改善と互換性向上。

• データセット大幅変更により効果は過去と異なる。

• v1.185cの派手な効果を望む場合はこちらで純粋な専用アートスタイルを探してください。十分なデータセットがあればLoRAをトレーニング予定。

（2025/6/21）illus01 v1.185c:

v1.165cと比較。

• 鮮明さとシャープさが100％向上。

• 乱雑すぎる画像（正しく記述不能）が30％減少。極端なコントラスト効果は減り、日常的な用途で安定化。

（2025/6/10）：illus01 v1.165c

特別版。 v1.164の改良ではない。 “c”は“colorful”（色鮮やか）、“creative”（創造的）、時に“chaotic”（混沌）を表す。

非常に視覚的に強烈、しかし説明しにくい画像が含まれる。高彩度、高コントラスト、複雑な照明やパターン。

結果、視覚的に目立つが「自然」さが損なわれる。柔らかい色調のスタイルなどには不向き。例えば鉛筆画の質感はv1.164の方が適切。

（2025/6/4）：illus01 v1.164

• プロンプト理解向上。各画像に異なる視点の自然言語キャプション3つを付与。danbooruタグからLLMにより重要タグを抽出し自然文に融合。

• 過剰露出防止バイアス追加。出力が純白（#ffffff）に達しないよう制御。多くの場合純白はディテール喪失を意味する。

• 一部学習設定を変更しNoobAI両方向（eps/v-pred）との互換性向上。

（2025/5/19）：illus01 v1.152

• 照明、質感、細部の継続的な向上。

• 5千枚の追加画像、トレーニングステップ増加で効果強化。

（2025/5/9）：nbep11 v0.205:

• v0.198の明るさ・色彩問題を修正。写真らしい急激な変化を抑制。v0.198は悪くないが創造的すぎた。

（2025/5/7）：nbep11 v0.198:

• 暗い画像を追加。暗い環境での体の変形や背景を減少。

• 色彩・対比強調を削除。代わりにContrast Controllerを使用。

（2025/4/25）：nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93〜v1.121と同様の新規要素。新規写真データセット「Touching Grass」。自然な質感、背景、照明向上。キャラ効果減少で互換性改善。

• 色精度と安定性向上。（nbep11 v0.160比）

（2025/4/17）：illus01 v1.121.

• Illustrious v0.1にロールバック。v1.0以降は意図的にAI画像（約30％）を含みLoRA学習に不向き。気づくまで論文を読んでいなかった。

• キャラスタイル効果減少。v1.23レベルに戻す。キャラの細部減少だが互換性向上のトレードオフ。

• その他は下記v1.113と同様。

（2025/4/10）：illus11 v1.113 ❌.

• 更新：ベースモデルがIllustrious v1.1基準なら使用可。そうでなければillus01 v1.121推奨。

• Illustrious v1.1でトレーニング。

• 新データセット「Touching Grass」追加。自然な質感、照明、被写界深度、背景構造安定性向上。変形した背景（部屋、建物）減少。

• LLMによる自然言語キャプション付与。

（2025/3/30）: illus01 v1.93.

• v1.72はトレーニング過剰だったため全体強度を減少。互換性向上。

（2025/3/22）: nbep11 v0.160.

• illus v1.72と同内容。

（2025/3/15）illus01 v1.72

• ani40z v0.4記載の新質感・照明データセットと同様。より自然な照明と質感。

• 手強化のため約100枚のハンドクローズアップ画像を追加。グラスやカップを持つ手など。

• データセットから「シンプル背景」画像を全部削除。約200枚減少。

• トレーニングツールをkohyaからonetrainerに変更。LoRAアーキテクチャをDoRAに変更。

（2025/3/4）ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zeroでトレーニング。

• 自然な動的照明と実世界の質感に焦点を当てた約1千枚のデータセット追加。

• より自然な照明と質感。

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0の初期バージョン。Animagine 4.0の明るさ問題の修正が主目的。対比が向上。

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 毛皮系や非人間キャラの画像を追加しデータセットを調整。

nbep11 v0.129

• 不良版、効果が弱すぎ無視してください。

nbep11 v0.114

• 「フルレンジカラー」機能実装。自動で色のバランスを「通常で見栄えよい」方向に調整。多くの写真編集ソフトのオート補正機能に似ています。副作用として極端な色偏り（例：95％黒、5％明色）を抑制。

• リアルなデータを若干追加。より鮮明な細部、照明、平坦色の減少。

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• トレーニング画像増加。

• 小規模な「壁紙」データセットで再微調整（リアルゲーム壁紙、最高品質約100枚）。細部（肌、髪）と対比が改善。

nbep11 v0.58

• 画像増加。トレーニングパラメータをNoobAIベースモデルに近づけた。

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 画像増加。

nbep11 v0.11: NoobAI epsilon pred v1.1でトレーニング。

• データセットタグとLoRA構造、重み配分を改善。安定性向上、画像構成への影響減少。

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1でトレーニング。

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0でトレーニング。