カバー画像はすべてa1111のバニラ（元の）ベースモデルから直接取得した1MP解像度のものです。アップスケールなし、プラグイン（顔/手のインペイント修正、CFGリスケールなど）なし、ネガティブプロンプトも使っていません。a1111でこれらの画像をドロップして再現可能です。メタデータも含まれています。

このLoRAを使用したマージの共有や他のプラットフォームでの再公開は禁じられています。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私の名前とこの文を見かけた場合、それは偽物であり、そのプラットフォームは盗用です。

最新バージョンアップデート

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

• 詳細と鮮明さが+100%。1ピクセル幅の線も表現可能。白い紙のテクスチャまで再現可能。（冗談でなく、リアルな紙は真っ白ではなくノイズがある。）1MP画像がほぼ2Kの感覚。これはVAE処理前に混合補間モード（Nearest + Lanczos）を利用することで実現。VAEの能力を最大限に引き出しています。

• V1.165cデータセットから30%ほどのあまりにも混沌とした画像を除外（適切に説明不可）

• 他に記憶していない変更点。中間バージョンが20回ほど。記録が曖昧。

Stabilizer

これはオールインワンのデフォルトスタイルなしでファインチューニングされたLoRAです。バニラNoobAI e-pred v1.1に適用すると、私の個人的な「ファインチューニングベースモデル」が得られます。

• 一般的に必要な強化をすべて備えています。自然なライティングとディテール、安定したプロンプト理解、より良い背景、より良い手の表現など。

• デフォルトスタイルはありません。過学習したスタイルLoRA（数十枚のトレーニング画像しか使っていないもの）ではありません。バニラベースモデルに適用すると、ベースモデルの最大限の創造性は維持されます。多数のLoRAをマージしている一般的な「マージ済み」ベースモデルとは異なり、同じもの（顔や背景など）が繰り返されることはありません。

• クリーンなスタイル／キャラクターを本来の形で得られます。スタイルの汚染や過学習効果がありません。2Dでも3Dでも、人間でも非人間でも関係ありません。

• トレーニングデータセットは高解像度画像のみ（平均ピクセル数3MP超、約1800x1800）。AI画像は一切使用していません。そのため、偽のエッジや滑らかなテクスチャのない表面ではなく、ピクセルレベルを超えたリアルなテクスチャとディテールが得られます。

なぜオールインワンか？10個の異なるデータセットで別々にLoRAをトレーニングし、それらを重ねるとベースモデルが破綻します。一括でトレーニングすれば衝突がありません。

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、何百万もの画像もないため、ベースモデル全体のファインチューニングは必要ありません。

このLoRAを使ったマージの共有は禁止です。隠しトリガーワードで目に見えないウォーターマークを埋め込んでいます。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出器は私が自作しました。使いたくはありませんが可能です。

フィードバックはコメント欄に残してください。皆が見られます。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ないのでそこには書かないでください。

楽しんでください。

注意事項:

「Stabilizer」とはバニラベースモデルに適用した時のことで、過学習効果が減り、ディテールが増えます。カバー画像を参照してください。

既に多数のLoRAを積んで破損したベースモデルを魔法のように修復することはできません。

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でも有効）

• 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「カラフル」「クリエイティブ」「カオス」の意味です。このバージョンには視覚的に強烈な画像が含まれており、時に説明が難しいものもあります。例：非常にカラフル、高コントラスト、強いポストエフェクト、複雑なライティング条件。柄やオブジェクトが多数あるため「視覚的に強烈」ですが「自然」さは減少し、柔らかい色調のスタイルに影響する場合があります。

• クールに見せたいなら「c」バージョンを使ってください。

• 自然なテクスチャや特定のスタイルを正確に再現したいなら非「c」バージョンを使ってください。

推奨使用法：

• バニラベースモデル（NoobAI、RouWeiなど）。

• このLoRAの強度は0.5〜0.8推奨。

• 1〜3のスタイルタグを追加。Danbooruには数千のスタイルタグがあります。

非推奨：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スタイルが含まれています。AIスタイルは非常にクリーンかつ一貫性があり、トレーニングと使用が非常に簡単だからです。

• 強いAIスタイルはこのLoRAの効果をほぼすべて抑制し、スタイルのシフトを引き起こします。比較画像を参照。上はバニラNoobAI、下は強いAIスタイルのWAIです。

• モデルにAIスタイルがあるかどうかの判別法は良い方法がありません。ほとんどのAIスタイルは滑らかで（表面にテクスチャがなく、縁のみ）、異様な光沢反射があります。

旧バージョン：

新バージョンは新しい試みと新要素を含みます。

LoRAの大きな利点は異なるバージョンを瞬時に混ぜることができる点です。

「アップデートログ」に詳細があります。旧バージョンは効果がかなり違う場合があります。

• 現在〜: 自然なディテールとテクスチャ、安定したプロンプト理解とさらなる創造性強化

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138〜: 鮮やかな色の純粋アニメスタイルに特化

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58〜: アニメスタイルに特化

データセット

最新または近年のバージョン

合計約7千枚の画像。すべて私が厳選しました。

• 良好な外観のもののみ。説明不能な狂ったアートスタイルなし。AI画像なし、ウォーターマークなし。

• 高解像度の画像のみ。平均ピクセル数3.37MP、約1800x1800。

• すべてグーグルの最新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でタグ付けし、その後Google LLMで精査。

• 自然、屋外、屋内、動物、日用品、多種多様だが実際の人間は含まない。

• あらゆる明るさ条件を含む。非常に暗い、非常に明るい、暗明の激しいものも。

その他のツール

Stabilizerの一部として使われていた、または使われる予定だったアイデア。現在は別々のLoRAとして分けて、柔軟性を向上しています。コレクションリンク:https://civitai.com/collections/8274233。

Touching Grass: 現実世界のデータセット（アニメデータセットを含まない）でトレーニングしたLoRA。強力な効果。背景とライティングを改善。純粋なコンセプトを好み重み調整を自分で行うギガチャドユーザーに最適。

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データセットの低明度画像で訓練。人間画像なし。スタイルに影響なし。

Contrast Controller: 手作りのLoRA。（トレーニング由来ではありません）最小の300KB LoRA。モニターのスライダー感覚でコントラスト調整可能。他のトレーニングされた「コントラスト強化」とは違い、効果が安定・数学的に線形・スタイルに副作用ゼロ。

ベースモデルが過飽和問題を抱えている場合や、よりカラフルなものが欲しい時に有用。

例:

Style Strength Controller: 過学習効果低減用。これも手作りLoRAでトレーニング由来ではなく、スタイルへの副作用ゼロかつ数学的に線形。あらゆる種類の過学習効果（オブジェクトや明るさのバイアスなど）を低減可能。

Hassaku XLでの効果テスト：ベースモデルは高輝度、滑らかで光沢のある表面、壁の印刷など多数のバイアスあり。プロンプトに「dark」というキーワードがあるがほぼ無視されていた。強度0.25で高輝度バイアスが減り、表面の不自然な滑らかさが減少してより自然な画像になった。

Stabilizerとの違い:

• Stabilizerは現実世界データに基づき、オーバーフィッティング効果のうちテクスチャ、ディテール、背景に関してのみ「減らす」、つまりそれらを付け加える形で改善。

• Style Controllerはトレーニング由来ではなく、ベースモデルの訓練を「戻す」ようなもので、明るさやオブジェクトのバイアスなどあらゆる過学習効果を数学的に低減可能。

アップデートログ

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

これは特別バージョンです。v1.164の改善版ではありません。「c」は「カラフル」「クリエイティブ」「時にカオス」の意味。

データセットには非常に視覚的に強烈で、時に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、複雑なライティング条件、柄やオブジェクトが多数。

そのため「視覚的に強烈」ですが「自然」は犠牲になっています。柔らかい色のスタイルに影響が出る場合があります。例：v1.164のように「鉛筆画」テクスチャを完璧に生成できない。

(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を3つ付与。DanbooruタグはLLMで検証し、重要なタグのみ自然なキャプションに融合。

• 過露出防止。モデル出力が純白#ffffffに達しないようバイアスを追加。大抵の場合#ffffffは過露出で多数のディテールを失う。

• トレーニング設定を変更。NoobAI（e-predとv-pred両方）との互換性を向上。

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

• ライティング、テクスチャ、ディテールを継続改善。

• 5000枚追加、トレーニングステップ増加、効果強化。

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

• v0.198の明るさと色の問題の即時修正。実写真のような急激な明るさ・色変化を抑制。v0.198は悪くなく創造的だが強すぎた。

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

• 暗めの画像を増加。変形した体、暗い背景を減少。

• 色とコントラストの強調削除。代わりにContrast Controllerを使う。

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

• illus01 v1.93〜v1.121と同様。新写真データセットTouching Grass。自然なテクスチャ、背景、ライティングが向上。互換性向上のためキャラ効果を弱める。

• 色精度と安定性の改善。（nbep11 v0.160比較）

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

• illustrious v0.1にロールバック。illustrious v1.0以降は人工知能画像（約30%）を意図的に使用しておりLoRAトレーニングには理想的でなかった。論文を読んで気づいた。

• キャラスタイル効果を減らしv1.23レベルに戻す。このLoRAによるディテールは減るが互換性向上。トレードオフ。

• その他は以下v1.113と同じ。

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

• 更新: ベースモデルがIllustrious v1.1ベースならこのバージョンを使うこと。そうでなければ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追加。自然なテクスチャ、ライティング、被写界深度効果。背景構造の安定性向上。変形した部屋や建物のような背景の歪みを減少。

• 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らし互換性向上。

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

• illus v1.72の同様の内容。

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

• ani40z v0.4以下で述べた新しいテクスチャとライティングのデータセットと同様。より自然なライティングとテクスチャ。

• 手の強化用に約100枚の小規模データセット追加。グラスやカップなどを持つ手に焦点。

• 「シンプル背景」画像をすべてデータセットから除外。-200枚。

• 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。

• 自然な動的ライティングと現実世界テクスチャに焦点を当てた約1000枚のデータセット追加。

• より自然なライティングとテクスチャ。

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0用初期バージョン。主にAnimagine 4.0の明るさ問題を修正。コントラスト改善。

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ファーリー、非人間、その他の画像を追加。

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

• 「全色域」機能を実装。自動的に「正常で見栄えの良い」状態にバランス調整します。これは写真編集ツールの「ワンクリック自動補正」ボタンのようなものです。唯一の欠点は高バイアスを防ぐことです。例えば画像の95%を黒、5%を明るくしたい場合、50/50にはしません。

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

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• トレーニング画像増加。

• その後、小規模な「壁紙」データセット（リアルなゲーム壁紙約100枚、最高品質）で再ファインチューニング。ディテール（特に肌や髪）とコントラストが向上。

nbep11 v0.58

• 画像追加。NoobAIベースモデルに近いトレーニングパラメータに変更。

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 画像追加。

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、重み分布を改良。より安定し画像構成への影響が減少。

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。