カバー画像は、a1111のバニラ（オリジナル）ベースモデルからの直接画像で、デフォルトの1MP解像度です。アップスケールもプラグインも使っていません。画像が非常に鮮明に見えてアップスケールされたものだと思うなら、このLoRAは良く機能しているということです。

このLoRAを使ったマージの共有や他のプラットフォームでの再配布は禁止されています。このモデルはCivitaiとTensorArtのみで公開されています。他のプラットフォームで「me」とこの文が見られる場合、それらはすべて偽物であり、そのプラットフォームは海賊版です。

Stabilizer

すべてを網羅しデフォルトスタイルを持たない微調整済みのベースモデルLoRAです。

バニラNoobAI e-pred v1.1に適用すると、微調整されたベースモデルが得られます。

• オールインワン：自然な照明とディテール、安定したプロンプト理解、より良い背景、より良い手...

• 元の微調整済みベースモデルと同様にデフォルトスタイルはありません。データセットは非常に多様で、ベースモデルは最大の創造性を保ちます。顔や背景などを何度も繰り返し生成することはありません。（過学習したスタイルLoRAを大量にマージしたモデルと比較して）

• 元のベースモデルに組み込まれた大部分のスタイルは非常に過学習しています。このLoRAはその問題を解決できます。データセットが非常に多様なので、オリジナルのSDXLが理解する一般的なスタイルや何千もの組み込みDanbooruスタイルタグを使って、きれいで詳細な画像を得ることができます。過学習効果なし。変形画像なし。マージされたモデルからのスタイル汚染なし。2Dでも3Dでも抽象的でもリアルでも問題ありません。例：

• 比較画像：1 (アーティストスタイル), 2 (一般スタイル)

• トレーニングデータセットは高解像度画像のみ（平均3MP以上、約1800x1800）。ゼロAI画像です。ピクセルレベルを超えたリアルな質感とディテールが得られ、偽のエッジやテクスチャのない滑らかな表面ではありません。

ただしLoRAなので、任意のベースモデルに調整可能な強度で一瞬で適用可能です。

なぜオールインワン？ 10種類の異なるデータセットでLoRAを10個トレーニングして積み重ねるとベースモデルが破綻します。一度にデータセットをまとめてトレーニングすれば衝突が起きません。

なぜベースモデル全体を微調整しないのか？ 私はギガチャドではなく、何百万もの訓練画像を持っていないので、ベースモデル全体の微調整は必要ありません。

なぜNoobAIを推奨しながら、このLoRAのNoobAIバージョンを廃止したのか？ 1. データセットが大きくなるにつれて訓練はより高価で時間がかかるため。 2. illusバージョンをNoobAIに使っても劣化を感じなかったため。

このLoRAを使ったマージの共有は禁止されています。参考までに、目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を仕込んでいます。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知器は自作です。使いたくありませんが、使えます。

コメント欄にフィードバックを残してください。すべての人が見られます。Civitaiのレビューシステムには書かないでください。設計が非常に悪く、誰もレビューを見つけられません。

お楽しみください。

説明の明確化：

「Stabilizer」とは、バニラベースモデルに適用したときのことを示します。過学習効果が減り、ディテールが増えます。カバー画像をご覧ください。

すでに多数のLoRAを積み重ねていてベースモデルが破損している場合、このLoRAで魔法のように元に戻すことはできません。

使い方

バージョン接頭辞：

• illus01 = Illustrious v0.1 でトレーニング。（推奨、NoobAIでも）

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1 でトレーニング。（廃止）

「c」バージョン（illus v1.152以降）：

「c」は「colorful（カラフル）」「creative（創造的）」「chaotic（混沌）」の意味があります。このバージョンには非常に視覚的に強烈なトレーニング画像が含まれます。例えば、非常にカラフル、高コントラスト、強いポストエフェクト、複雑な照明条件、至る所にオブジェクトや複雑なパターンがあります。視覚的に強烈な画像を得られますが、「自然」な画像は減ります。ソフトカラーのスタイルに影響するかもしれません。

• かっこいい画像がほしいだけなら「c」バージョンを使ってください。

• 自然な質感や特定スタイルの正確な再現をしたいなら非「c」バージョンを使ってください。

推奨：

• 過学習していないバニラベースモデル（NoobAI、RouWeiなど）

• このLoRAを強度0.5～0.8で使用

• 1～3個のスタイルタグまたはLoRAを併用

推奨しない：

• 強いデフォルトAIスタイルを持つベースモデル

  • 90%以上のベースモデルにはAIスタイルが入っています。AIスタイルは非常にクリーンで一貫しているため、トレーニングと使用が簡単です。強いAIスタイルはこのLoRAの効果を抑制し、スタイルの変化を引き起こします。比較画像はこちら：比較。上がバニラNoobAI、下が強いAIスタイルを持つWAIです。

  • モデルにAIスタイルがあるかどうかの良い判定方法はありません。多くのAIスタイルは表面にテクスチャがなく滑らかで、奇妙な光沢反射があります。全体的にプラスチックのような質感に感じられます。

旧バージョン：

新バージョンは新たな試みと仕様を含みます。LoRAの大きな利点は異なるバージョンを一瞬で混ぜて使えることです。

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

• 現在～：自然なディテールと質感を強調し、安定したプロンプト理解と創造性向上

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ～：生き生きとした色彩の純粋なアニメスタイル強調。

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ～：アニメスタイル強調。

データセット

最新バージョンまたは最近のバージョン

合計約7,000枚。すべて私による手作業で厳選。

• 通常で見栄えの良いもののみ。説明不可能なクレイジーな芸術スタイル、AI画像、透かしなし。

• 高解像度画像のみ。平均画素数は3.37MP、約1800x1800。

• すべての画像にGoogle最新LLMによる自然なキャプション付き。

• すべてのアニメキャラクターは最初にwd tagger v3でタグ付けされ、その後Google LLMで検証。

• 自然、屋外、室内、動物、日用品など多数含むが、実写の人間は除く。

• あらゆる明るさ条件を含む。非常に暗い、非常に明るい、非常に暗いと非常に明るいが混在。

その他のツール

以前Stabilizerの一部であった、あるいはなる予定であったいくつかのアイデア。現在は分離したLoRAとして提供。より柔軟に使えるように。コレクションリンク：https://civitai.com/collections/8274233

Touching Grass: 実世界データセット（アニメなし）に特化したLoRA。強い効果。背景や照明が向上。純粋なコンセプト好みで重みの調整を自分で行うギガチャド向け。

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。人間データなし。スタイルに影響なし。

Contrast Controller: 手作りのLoRA。（冗談ではなく、訓練データ由来ではありません）これまで見た中で最小の300KB LoRA。モニターのスライダーのようにコントラストを調整。訓練由来の「コントラスト強化」と異なり、効果は安定かつ数学的に線形でスタイルへの副作用なし。

ベースモデルの彩度過剰問題や、色鮮やかな画像が欲しいときに有効。

例：

Style Strength Controller: 過学習効果低減用の手作りLoRA。訓練由来でなく、スタイルへの副作用ゼロかつ数学的に線形の効果。あらゆる過学習効果（オブジェクトバイアスや輝度など）を低減可能。

Hassaku XLでの効果テスト：ベースモデルに多くのバイアス（高輝度、滑らかで光沢のある表面、壁のプリントなど）がある。プロンプトに「dark」が含まれていてもモデルはほぼ無視。強度0.25では高輝度バイアスが低減し、全ての面での妙な滑らかさが減り、より自然な画像に感じられる。

Stabilizerとの違い：

• Stabilizerは実世界データで訓練。テクスチャ、ディテール、背景に関する過学習効果を「戻す」形で低減。

• Style Controllerは訓練由来でなく、ベースモデルの訓練を「元に戻す」感じで過学習効果を数学的に低減。輝度やオブジェクトのバイアスも含む。

アップデートログ

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

v1.165cとの比較。

• 鮮明さとシャープネスが100%向上。ラインが1ピクセルの幅で出せる。紙の質感も再現可能（冗談ではなく、実際の紙は純白ではなくノイズがある）。1MP画像が2Kのように感じられます。

• 説明不能なほど混沌とした画像が30%減少。そのため、異常に高いコントラストレベルは出にくくなりましたが、通常使用ではより安定しています。

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

特別なバージョンです。v1.164の改善ではありません。「c」は「colorful」「creative」「chaotic」を意味します。

非常に視覚的に強烈で時に説明しづらい画像を含みます。例えば、非常にカラフル、高コントラスト、複雑な照明条件、至る所にオブジェクトや複雑なパターン。

視覚的に強烈ですが、自然さは犠牲になります。柔らかい色調のスタイルに影響する場合があります。例えば、このバージョンはv1.164のように「鉛筆画」テクスチャを完全には生成できません。

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

• プロンプト理解が向上。各画像に異なる視点からの自然なキャプションが3つ付加。DanbooruタグはLLMで検証され、重要なタグのみ自然なキャプションに融合。

• 露出オーバー防止バイアス追加。多くの場合、#ffffffは露出オーバーを示し、多くのディテールが失われる。

• いくつかのトレーニング設定を変更し、NoobAIのe-pred と v-pred により適合。

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

• 照明、質感、ディテールを継続的に改善。

• 5000枚の画像追加、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での明るさと色の問題を迅速に修正。リアルな写真のような劇的な明るさと色の変化はなくなった。v0.198は悪くはなく、創造的すぎた。

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

• 暗い環境での背景や変形体の少ない暗い画像を追加。

• カラーとコントラスト強化を削除。代わりにContrast Controllerを使用。

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

• illus01 v1.93～v1.121の新要素を反映。新しい写真データセット「Touching Grass」。自然な質感、背景、照明が向上。キャラクター効果は弱めで互換性向上。

• 色の精度と安定性が向上。（nbep11 v0.160比）

(2025/4/17): 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（データセットの約30%）含むため、LoRAトレーニングには理想的でない。論文を読むまで気づかなかった。

• キャラクタースタイル効果を低減。v1.23レベルに戻す。このLoRAによるキャラクターのディテールは減りますが、互換性は向上。トレードオフ。

• その他は以下（v1.113）と同様。

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

• アップデート：ベースモデルがIllustrious v1.1ベースならこのバージョン使用。それ以外はillus01 v1.121を使う。

• Illustrious v1.1でトレーニング。

• 新データセット「Touching Grass」を追加。自然な質感、照明、被写界深度効果、背景構造が向上。変形した背景（部屋や建物など）が減少。

• LLMによる完全な自然言語キャプション。

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

• v1.72は強すぎたため、全体強度を減少。互換性向上。

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

• illus v1.72の内容を含む。

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

• ani40z v0.4にある新しい質感と照明データセットと同様。より自然な照明と質感。

• 手の強化のため、約100枚の手作業による画像を追加。グラスやカップを持つなどのタスクを含む。

• 「簡単な背景」の画像をすべて削除。-200枚。

• トレーニングツールをkohyaからonetrainerに変更。LoRA構造を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特化した約1,000枚の画像を追加。

• より自然な照明と質感。

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0用の初期バージョン。主にAnimagine 4.0の明るさ問題を修正。より良いコントラスト。

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• データセットのバランスを取るために一部のファーリー/非人間/その他画像を追加。

nbep11 v0.129

• 悪いバージョンで効果が弱いので無視してください。

nbep11 v0.114

• 「全域色」を実装。自動的に「通常で見栄えの良い」方向にバランスを調整。写真編集ツールの「ワンクリック自動補正」ボタンのような機能。唯一の欠点は高偏りを防止すること。例えば画像の95%が黒で5%が明るいといった極端な比率は防ぐ。

• ややリアルなデータを追加。より鮮明なディテール、照明、平坦でない色彩。

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• より多くのトレーニング画像。

• 小規模な壁紙データセット（リアルゲーム壁紙、可能な限り最高品質の約100枚）で再度微調整。ディテール（特に肌、髪）とコントラストが向上。

nbep11 v0.58

• より多くの画像。トレーニングパラメータをNoobAIベースモデルに近づける。

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• より多くの画像。

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

• データセットタグを改善。LoRA構造と重み配分を改善。より安定し、画像構成への影響を減らす。

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。