カバー画像についての注意:

• これらは事前学習済みのバニラベースモデルからの生の出力で、デフォルトの1MP解像度です。アップスケール、プラグイン、インペインティング修正は一切していません。メタデータがあり、100%再現可能です。

• これはスタイルLoRAではありません。見えるすべてのスタイルはプロンプトで起動する事前学習ベースモデル由来です。このLoRAの効果についてはxyプロットを参照してください。

最新アップデート:

(2025年8月24日) NoobAI v-pred v0.271:

• 新しい方法で明るさを較正。要約すると、前のv0.264と比較して、極端な条件下でのより良くバランスの取れたライティング、バイアスの減少、真の全カラーレンジを実現。純粋な黒（0）と白（255）が同一画像内に共存可能です。

• 注意：一部の「マージされた」v-predモデルは、ノイズスケジュールが乱れたepsモデルをマージしている可能性があります。このLoRA適用後にカラーブロブが発生する場合は、ベースモデルの問題です。

v-pred使用のヒント:

• Eular（'a'なし）と低いCFG値（2〜4、推奨は3）を使用してください。

• ネガティブプロンプトは初めは使わず、除去したい特定のキーワードのみ追加しましょう。v-predはネガティブプロンプトに非常に敏感です。

• NoobAI v-predで訓練されたLoRAを使用してください。v-pred版が無ければ、NoobAI eps v1.0（重要：v1.1ではありません。v-pred v1.0はeps v1.0の訓練版）、次にillustrious v0.1を使います。

• ただし、一部のeps LoRAは「ノイズオフセット」を用いており、v-predとの互換性問題があります（ノイズオフセットなしのeps LoRAは互換性あり）。そのようなLoRA適用時に異常なコントラスト変化（異常な明暗）に気づくかもしれません。

注意: このLoRAはv-pred専用であり、epsモデルはサポートしません。該当するライティング効果が欲しい場合はv-predベースモデルへの切り替えが必要です。

(2025年8月18日): 注意: ほとんどの人気ベースモデルはNoobAIベースであり、illustriousベースではありません。最良の効果を得るにはNoobAI LoRAを使うべきです。詳細（なぜ誤表記されているかやベースモデルのテスト方法）は「ディスカッション」を参照してください。

Stabilizer

事前学習済みアニメモデルを本来の良い状態に見せる、デフォルトスタイルなしのオールインワンファインチューニングLoRAです。

問題点：

• アニメモデルはアニメ画像で訓練されています。アニメ画像はシンプルで高レベルな「コンセプト」のみを含み、非常に抽象的です。背景や細部、質感はありません。

• モデルには高レベルの「コンセプト」だけを学んでほしいですが、実際にはモデルは見たものを学習します。望み通りではありません。

• 1,000万以上ものシンプルで抽象的なアニメ画像を見た後、モデルは1) 細部を生成する必要はないと学びます。データセットがそう指示していないため。2) 理解せずとも抽象概念のみを使ったシンプルな画像生成に固執します。これが変形した画像、すなわち「過学習」を引き起こします。

解決策：

• アニメ画像と同時に実世界画像でも学習させます。これにより、アニメ「コンセプト」を保持しつつ自然な細部や質感も学ぶため、過学習が減少します。

• NoobAIは一部実写コスプレ画像を混合してデータセットに利用しました（開発者の言及あり）。

• このLoRAはさらに進めて、建築物、日用品、衣服、風景などあらゆるものを学習。また、元のSDXLの訓練設定に倣い、多階層の自然言語キャプションも活用しています。

このLoRAの効果（バニラ（事前学習済み、スタイルなし）ベースモデルに適用した場合）:

• 過学習や変形が減少。数千のビルトインスタイルタグ（Danbooru、e621タグ）や一般的なSDXLスタイルタグを使い、2Dでも3Dでも抽象的でもリアルでも、クリーンで詳細な画像が得られます。比較例は1（アーティストスタイル）、2（一般スタイル）を参照。

• 多様なデータセットのおかげでクリエイティビティは最大限保持。繰り返しの顔や背景などがありません（過学習スタイルLoRAによるデフォルトスタイル固定とは対照的）。

• 自然な質感と細部。訓練データセットには高解像度で高品質な実世界の写真が含まれています（平均ピクセル数約3MP、約1800×1800）。AI画像は一切含みません。（AIスタイルで多くの説話や質感が失われる傾向があるため）。

デフォルトスタイルを含んだ「マージ済み」ベースモデルを使う場合：ほとんどの場合問題ありません。多くのマージ済みモデルはバニラベースモデルにスタイルLoRAを内部でマージしてあるだけです。しかしマージ済みスタイルの強度を変更できないため、追加のLoRAを積む際に問題が発生する可能性があります。詳細は「使い方」セクションを参照してください。

なぜベースモデル全体をファインチューニングしないのか？ 私はギガチャドではなく、数百万枚の訓練画像もないため、ベースモデル全体のファインチューニングは不要です。

なぜこのLoRAは小さいのか？（40MiB対200MiB）これはNvidiaの新しいアーキテクチャDoRAで、従来のLoRAより効率的です。

これはいわゆる「ディテイラー」か？ いいえ。このLoRAはモデルが忘れていた「自然にここにあるべき」細部を追加します。追加のオブジェクトや装飾は加えません。

実世界画像で訓練されたが、「リアリスティック」モデルか？ 2Dアニメキャラに影響はあるか？ いいえ。データセットに実際の人間は含まれていません。モデルは見たものを学ぶため、「リアルな人間」を知りません。

なぜNoobAIを推奨し、このLoRAのNoobAI版を廃止したのか？ 1）データセットが大きくなるにつれて訓練費用と時間が増大。2）illus版をNoobAIで使っても劣化を感じないためです。

このLoRAを使用したマージの共有は禁止されています。ご参考までに、見えないウォーターマークを印刷する隠しトリガーワードが存在します。マージ強度が0.05でも機能します。ウォーターマークと検出器は自作で、使用したくはありませんが可能です。このモデルはCivitaiとTensorArtのみで公開されています。万一他のプラットフォームで「私」やこの文が見えた場合、それは偽物であり、そのプラットフォームは海賊版です。

必ずコメント欄にフィードバックを残してください。そうすれば誰もが見られます。Civitaiのレビューシステムは設計が悪く、誰もレビューを見つけられません。

どうぞ楽しんでください。

使い方

バージョン接頭辞:

• illus01 = Illustrious v0.1で訓練済み。

• nbvp10 = NoobAI v-pred v1.0で訓練済み。

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1で訓練済み（廃止）。

LoRAの選び方（簡易版）：

LoRAは訓練元ベースモデルからの小さなパッチウェイトで、このパッチは元のベースモデルか非常に近いモデルに適用することで意味を持ちます。

したがって、ベースモデルに最も近いものを選びましょう。

ほとんどの人気ベースモデルはNoobAIベースで、illustriousベースではありません。

最良の効果を得るためNoobAI LoRAを使用してください。詳細は「ディスカッション」を参照。

推奨: このLoRAをLoRAスタックで最初に読み込むこと

このLoRAはNvidiaの新アーキテクチャDoRAを用いており、従来のLoRAより効率的です。ただし、従来のLoRAのように固定パッチウェイトではなく、現在読み込まれているベースモデルの重みに基づいてパッチウェイトが計算されるため、読み込み順序によって効果が異なります。

ベースモデルについて：

推奨：バニラ（事前学習済み）ベースモデル。

• スタイルの組み合わせを完全に制御可能。

• 個人的にはNoobAI v1.1を推奨。

「マージ済み」ベースモデルを使用する場合：

• ほとんどの「マージ済み」モデルはバニラベースモデルに一部スタイルLoRAをマージしただけです。

• しかし、これらマージ済みスタイルの強度を変更できないため、LoRAを追加で重ねる場合に問題が生じます。ゆえに多くのマージ済みベースモデルは「LoRAフレンドリー」ではありません。

• 超マージモデル（単なるLoRAマージでなくベースモデル自体が大規模な訓練差を持つ例：NoobAI＋illustrious v1のような数百万枚単位の訓練差）はさらに「LoRAフレンドリー」ではありません。

AIスタイルのベースモデルは避けること：

一部のAIスタイルモデルでは、このLoRAが効果を示さないとの多くの報告があります。AIスタイルについてと問題点の詳細：

• AIスタイルとは：AI画像で訓練されたスタイルで、モデルがAI画像のすべてを即座に学習可能なため非常に過学習しています。（既にやり方を知っているため模倣もしやすい）。

• 長所：AIスタイルはどんなプロンプトでも非常に安定かつ簡単に使えます。95%の人気ベースモデルに存在します。

• 短所：

  • AIスタイルは自然な細部や質感が欠如し、すべてがプラスチックのように滑らかで光沢が強い感じになります。AI画像は実世界画像よりも細部が少なく、訓練すると細部が失われやすい（伝言ゲームのような効果）。

  • AIスタイルは過学習のため他LoRAの効果をほぼ抑制し、スタイルシフトを引き起こします。比較例はこちらをご覧ください。上がバニラNoobAI、下が強いAIスタイルのWAIで、このLoRAの強度0.8でもほぼ効果がありません。

  • 繰り返しの顔、髪型、背景オブジェクトなどが多いです。

• 問題点: AIスタイルには詳細の上書きや追加ができません。このLoRAでAIスタイルの滑らかさを修正したい場合、効果が出ません。まずAIスタイルの強度を下げる必要がありますが、マージ済みベースモデルではそれもできません。

旧バージョン：

新バージョンは新しい要素と試みを含みます。LoRAは異なるバージョンをすぐに組み合わせられるという大きな利点があります。

詳細は「アップデートログ」を参照してください。旧バージョンは効果が大きく異なる場合があります。

• 現行～：自然な細部と質感、安定したプロンプト理解とより高い創造性。純粋な2Dアニメスタイルに限定されません。

  • 「c」バージョン（illus01 v1.152～1.185c）：「c」は「colorful（カラフル）」、「creative（創造的）」、「chaotic（混沌）」の意。このバージョンは非常に視覚的に刺激的な画像が含まれており、高コントラスト、強い後処理効果、複雑な照明条件、至る所に物体や複雑なパターンがあります。「視覚的に刺激的」ですが「自然」さはやや犠牲になります。柔らかい色調スタイルへの影響があります。

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ～：鮮やかな色彩のアニメスタイル向上。

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ～：より良いアニメスタイル。

データセット

最新または最近のバージョン

合計約7,000枚。ギガチャドのように数百万枚とはいきませんが、小さくもありません。すべて私が厳選した画像です。

• 普通に見栄えの良いもののみ。説明できないクレイジーなアートスタイル、AI画像、ウォーターマークは含みません。

• 高解像度画像のみ。平均ピクセル数は3.37MP、約1800×1800。

• すべて最新のGoogle LLMによる自然言語キャプション付き。

• すべてのアニメキャラクターは初めにwd tagger v3でタグ付けされ、その後Google LLMで処理。

• 自然、屋外、室内、動物、日用品、多彩な対象を含み、実際の人間は含みません。

• 非常に暗いものから非常に明るいものまで、あらゆる明るさ条件を収録。

その他のツール

かつてStabilizerに含まれていた、あるいは含まれる予定だったアイデアのいくつか。現在はより柔軟性を持つために別のLoRAに分離されています。コレクションリンク：https://civitai.com/collections/8274233。

Touching Grass：実世界のみのデータセットで訓練されたLoRA。より強い背景・ライティング効果。ギガチャドユーザー向きで、純粋なコンセプト好みで重み調整好きに。

Dark：一部ベースモデルの高輝度バイアスを修正するLoRA。Touching Grassデータセットの低輝度画像で訓練。人間は含まれておらずスタイルには影響なし。

Contrast Controller：手作りのLoRA。（訓練由来ではありません）。300KBの超小型LoRA。モニターのスライダーのようにコントラストを調整可能。訓練済みの「コントラスト強化器」と異なり、効果は安定的かつ線形でスタイルへの副作用ゼロ。

ベースモデルに過度の彩度がある場合や、本当に色鮮やかな調整が欲しいときに有用。

例：

Style Strength Controller：過学習効果軽減器。こちらも手作りLoRAで訓練由来ではないため、スタイルに副作用なしかつ線形効果。オブジェクトや明るさなど全種の過学習バイアスを軽減可能。

Hassaku XLでの効果検証：ベースモデルに多くのバイアスあり（高輝度、滑らかで光沢のある表面、壁のプリントなど）。プロンプトに「暗い」があるがモデルはほぼ無視。強度0.25で高輝度バイアス減少、各表面の奇妙な滑らかさも減り、画像は自然に感じられる。

Stabilizerとの違い：

• Stabilizerは実世界データで訓練されており、テクスチャ、細部、背景の過学習効果を戻す形で「軽減」します。

• Style Controllerは訓練由来ではなく、ベースモデルの訓練を「元に戻す」ようなものであり、明るさやオブジェクトのバイアスを線形かつ数学的に減らします。

アップデートログ

(2025年7月28日) illus01 v1.198

主にv1.185cとの比較：

• 「c」バージョン終了。「視覚的に刺激的」は良いが互換性問題あり。例：ベースモデルに既にコントラスト強化がある場合、重ねると非常に悪い。ゆえに高コントラストや飽和などの過激な後処理はなし。

• 代わりに質感と細部増加。シネマティックなライティング。互換性向上。

• 多くの点で変更、データセットの見直しがあり、従来バージョンとはかなり異なる効果。

• v1.185cの過激な効果を求めるなら、このページで純粋かつ特化したアートスタイルが見つかります。十分なデータセットならLoRAを訓練するかもしれません。

(2025年6月21日) illus01 v1.185c：

v1.165cと比較。

• 100%透明度とシャープネス向上。線は1ピクセル幅で出る。白い紙のテクスチャまで見える（実際の紙はノイズあり）。1MP画像が2K相当に感じる。

• 過度に混沌とした画像が30%減少（正しく説明できないもの）。そのためこのバージョンは極端な高コントラストは出にくくなったが、通常使用ではより安定。

(2025年6月10日): illus01 v1.165c

特別バージョンです。v1.164の改善ではありません。「c」は「カラフル」、「クリエイティブ」、時に「カオス」を意味します。

非常に視覚的に刺激的だが説明が難しい画像が含まれます。例：非常にカラフル、高コントラスト、複雑な照明条件、至る所に物体や複雑なパターン。

そのため「視覚的に刺激的」ですが「自然」さは犠牲になる可能性あり。柔らかい色調のスタイルに影響。例：v1.164のような鉛筆画質感は完全再現不可。

(2025年6月4日): illus01 v1.164

• プロンプト理解向上。各画像に3つ異なる視点からの自然言語キャプションが追加。DanbooruタグはLLMでチェックされ、重要タグのみ自然言語キャプションに融合。

• 過露光防止。モデル出力が#ffffffの純白レベルに達しないようバイアスを追加。ほとんどの場合、#ffffffは過露光で多くの細部を失います。

• 訓練設定を一部変更し、NoobAI（e-predとv-pred両方）との互換性を改善。

(2025年5月19日): illus01 v1.152

• ライティング、質感、細部の継続的改善。

• 5,000枚追加、訓練ステップ増加により効果強化。

(2025年5月9日): nbep11 v0.205:

• v0.198の明るさと色問題のクイック修正。実写真のように明るさや色が劇的に変わりすぎなくなった。v0.198は悪くないがクリエイティブすぎた。

(2025年5月7日): nbep11 v0.198:

• 暗い画像を増やした。暗い環境での体や背景の変形減少。

• 色とコントラスト強化を削除。もう不要のため。代わりにContrast Controllerを使用。

(2025年4月25日): nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93～v1.121の新要素。新写真データセット「Touching Grass」。より良い自然な質感、背景、ライティング。キャラクター効果弱化で互換性向上。

• 色精度と安定性向上（nbep11 v0.160比）。

(2025年4月17日): illus01 v1.121.

• illustrious v0.1にロールバック。illustrious v1.0以降はAI画像を意図的に約30%含み（LoRA訓練には不適）。論文を読んで気づいた。

• キャラクタースタイル効果を低減し、v1.23レベルに戻す。ディテールは減るが互換性は向上。妥協点。

• その他はv1.113と同じ。

(2025年4月10日): illus11 v1.113 ❌.

• 更新：Illustrious v1.1

• Illustrious v1.1で訓練。

• 新データセット「Touching Grass」追加。より良い自然な質感、ライティング、被写界深度効果。建物や部屋などの背景の変形軽減。

• LLMによる完全な自然言語キャプション。

(2025年3月30日): illus01 v1.93.

• v1.72は強すぎたため、全体の強度を下げ互換性を向上。

(2025年3月22日): nbep11 v0.160.

• illus v1.72と同じ内容。

(2025年3月15日): illus01 v1.72

• ani40z v0.4以下に記載の新しい質感とライティングデータセット同様。より自然なライティングと質感。

• 手の強化用に約100枚の手に関するタスク別データセットを追加。例：グラスやカップを持つ手。

• 「単純な背景」画像をすべて除外。約200枚削減。

• 訓練ツールをkohyaからonetrainerに切替え。LoRAアーキテクチャをDoRAに変更。

(2025年3月4日) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zeroで訓練。

• 自然な動的ライティングと実世界質感に焦点を当てた約1,000枚のデータセット追加。

• より自然なライティングと質感。

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0の初期バージョン。主にAnimagine 4.0の明るさ問題の修正。より良く高コントラスト。

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• フェリーや非人間、その他画像を追加しデータセットのバランスを調整。

nbep11 v0.129

• 悪いバージョン。効果が弱すぎるため無視してください。

nbep11 v0.114

• 「全範囲カラー」を実装。自動的に「通常で見栄えの良い」方向に調整。多くの写真編集ツールの「ワンクリックオートエンハンス」ボタンのようなもの。この最適化の副作用として強いバイアスを防ぎます。例：画像の95%が黒で5%が明るい、といった極端な偏りは防がれます。

• ややリアルなデータを追加。より鮮明な細部、ライティング、平坦な色を減少。

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 訓練画像数増加。

• 小規模な「壁紙」データセット（実際のゲーム壁紙、最高品質約100枚）で再ファインチューニング。肌や髪の細部やコントラストの向上。

nbep11 v0.58

• 画像数増加。NoobAIベースモデルに近い訓練パラメータに調整。

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 画像数増加。

nbep11 v0.11：NoobAI epsilon pred v1.1で訓練。

• データセットタグとLoRA構造および重みの分布を改善。安定性向上と画像構成への影響減少。

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1で訓練。

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0で訓練。