見たものがそのまま得られます。カバー画像はすべて1MP解像度の事前学習済みモデルからの生出力です。魔法のプラグインはなく、アップスケールもなく、手や顔の修正もなく、ネガティブプロンプトもありません。再現できないと言う方はスキルの問題です。（ベースモデルの不一致や過剰な「最適化」の追加など）

低強度（例：<0.5）でもベースモデルが壊れる場合は、そのベースモデル自体の問題です。ベースモデルに既にこのLoRAが統合されており（さらに2回統合している可能性も）、モデルの重みが掛け合わされて崩壊しています。偽ベースモデル作成者（盗用者）には注意してください。彼らはトレーニングを行わず、他者のモデルを盗用・統合し、メタデータ・クレジットを消去して自作モデルとして売っています。

固定ノート：

(2025/9/27): これからを見据えて...

このモデルは今後更新されません。

SDXLはすでに古く、2年前（2023年6月）にリリースされました。新しいモデルは新アーキテクチャのおかげでより効率的です。

執筆時点ではNeta Lumina（Lumina 2）とChroma（Flux.1）を試しています。

Lumina 2は2025年1月リリースで、SDXLの約1.25倍の大きさですが、モデルアーキテクチャの改良により全体的に優れています。NetaYume LuminaやNeta Luminaは、danbooruやe621データセットで訓練されたアニメスタイルのファインチューニングモデルです。

私は"Enhancement bundle" LoRAをNetaYume Lumina用に訓練しました。今回の"stabilizer"と同様にディテールが向上しノイズが減少します。名称も誤解を避けるものに変更しました。Comfyuiをお持ちの場合はお試しください。

Chromaはまた後で...

新モデルは新しいページでリリースされます。このページは更新されません。

また、それらのモデルはサポートされないだろうと思います。私はTensorArtに移行しました。こちらで見つけられます。Lumina 2モデルもお試しください。

Stabilizer

約7千枚の画像でファインチューニングされた大規模小規模モデルです。

• 固定スタイルではなく創造性にフォーカス。データセットは多様で、このモデルには創造性を制限するデフォルトスタイル（バイアス）がありません。

• 自然な質感、ライティング、細部にのみ注目。プラスチックのような光沢AIスタイルはありません。全画像を手選別しました。AI画像での訓練は一部クレイジーな効果を増幅しますが、私はそれは好みません。

• プロンプトの理解力が向上。自然言語キャプションで訓練しています。

• (v-pred) 優れたバランスの照明で、溢れや過飽和なし。同一画像内や同一場所でも純粋な黒0と白255が共存可能です。

なぜデフォルトスタイルがないのか？

• "デフォルトスタイル"とは、モデルにバイアスがあり、プロンプトに関わらず常に同じ要素（顔、背景、雰囲気）を生成することを指します。

• 利点：使いやすく、スタイルをプロンプトする必要がありません。

• 欠点：上書きもできません。合わないプロンプトは無視され、スタイルを重ねるとデフォルトスタイルが常に他のスタイルを覆い汚染・制限します。

• 「デフォルトスタイルなし」はバイアスなしを意味し、必要なスタイルはタグやLoRAで指定します。そのため、このモデルからのスタイルの重複や汚染はありません。指定したスタイルが正確に得られます。

なぜこの"ファインチューニングベースモデル"がLoRAなのか？

• 私はギガチャドではなく数百万の訓練画像を持ちません。ベースモデル全体のファインチューニングは不要で、LoRAで十分です。

• アップロードもダウンロードも40MiBの小さなファイルだけで済み、7GiBの大容量チェックポイントの99.4%のデータ・ストレージ削減になります。だから頻繁に更新できます。

• 小さいですが強力です。NvidiaのDoRAという新しいアーキテクチャを使っており、従来のLoRAより効率的です。

では、どうやってこの"ファインチューニングベースモデル"を入手するのか？

簡単です。

事前学習済みベースモデル + このLoRA = "ファインチューニングベースモデル"

強度最大で事前学習済みベースモデルにこのLoRAをロードするだけで、そのベースモデルが私のファインチューニング済みベースモデルになります。以下「使い方」を参照してください。

このモデルのマージ共有は禁止されています。目に見えない透かしを印刷するトリガーワードが隠されています。透かしと検出器は自作しました。使い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。その他のプラットフォームで「私」やこの文を見たら、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。

コメント欄でフィードバックをお願いします。皆が見られます。Civitaiのレビューシステムには書かないでください。あまりにも使いにくく、誰もレビューを見つけられません。

使い方

最新版：

• nbvp10 v0.271 (NoobAI v-pred v1.0用)

  • 正確な色と細かいディテール。現時点で最高のモデルです。

  • v-pred LoRAで、NoobAI v-pred v1.0専用です。epsモデルには対応しません。

• nbep10 v0.273 (NoobAI eps v1.0用)

  • v-predモデルに比べて飽和とコントラストが控えめ。標準のイプシロン（eps）予測の"小さな設計欠陥"によるもの。より広い色域への対応を制限します。これが後のv-predの理由です。

• illus01 v1.198（Illustrious v0.1で訓練）

  • 古いバージョンのため非推奨です。

  • 現在「illustrious」ラベルのアニメベースモデルの約9割は実際はNoobAIです。上記NoobAI版を使用することを推奨します。LoRAとベースモデルの不一致は画質低下を招きます。

LoRAスタックでは最初にこのLoRAを読み込みます。

このLoRAはNvidiaのDoRAという新しいアーキテクチャを使っています。従来のLoRAは静的なパッチ重みですが、DoRAのパッチ重みは現在ロード中のベースモデル重みに基づき動的に計算されます（LoRA読み込み時に変化）。予期せぬ変化を抑えるために、このLoRAを最初に読み込んでください。

このモデルの2通りの使い方：

1). ファインチューニング済みベースモデルとして使う（推奨）:

最高の自然で細かいディテールと自由なスタイル構築のために、強度最大で事前学習済みベースモデルにこのLoRAを最初にロードしてください。そうすれば、事前学習済みベースモデルが私のファインチューニング済みベースモデルとなり、カバー画像の生成に使われます。

2). 他のファインチューニング済みベースモデルに対するLoRAとして使う

結局はLoRAです。

データセット

最新版または最近のバージョン

約7千枚の画像。ギガチャドのような数百万枚の訓練画像と比べると少ないですが小さくはありません。すべて私が手選別しました。

• 見た目の良い通常の画像のみ。説明不能なクレイジーなアートスタイルは含みません。

• AI画像は一切含みません。

• 高解像度画像のみ。平均解像度は約3.37MP（約1800x1800）です。

• すべての画像にGoogle LLMによる自然言語キャプションが付与されています。

その他のツール

かつてまたはこれからStabilizerに含まれる予定だったアイデアの一部は、より柔軟性を持たせるために分離したLoRAです。コレクションリンク：https://civitai.com/collections/8274233。

Dark: 暗めの環境にバイアスを持つLoRA。一部ベースモデルの高輝度バイアスを修正するのに有用。低輝度画像で訓練。スタイルバイアスはなく、スタイル汚染もありません。

Contrast Controller: 手作りのLoRA。モニターのスライダーのようにコントラストをコントロール。その他の「コントラスト強化」系とは異なり、このLoRAの効果は安定的で数学的に線形、スタイルに副作用なし。

ベースモデルで過飽和問題や強い色彩を求める場合に有用です。

例：

Style Strength Controller: 過学習効果軽減用。物体、輝度などのバイアスを数学的に減少または増幅可能。

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、背景の過学習効果を"減らす"のではなく、元に戻すことに重きを置く。

• 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"役割。輝度や物体へのバイアスなどの過学習効果を数学的に軽減。

旧バージョン：

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。

主なタイムライン：

• 現在〜: 自然なディテールと質感、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なくなりました。

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138〜: 鮮やかな色彩によるより良いアニメスタイル。

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58〜: さらに良いアニメスタイル。

アップデートログ

(2025/8/31) NoobAI ep10 v0.273

最初からNoobAI eps v1.0で訓練されたバージョン。

illus01 v1.198との比較：

• 極端な条件下でのより良くバランスの取れた明るさ。（nbvp v0.271と同様）

• より良い質感とディテール。高SNR時間刻みでの訓練が増えています。（illus01は互換性のため時間刻みをスキップしていた）

(2025/8/24) NoobAI v-pred v0.271:

v0.264との比較：

• 極端な条件下でのより良くバランスの取れた照明、バイアスが少ない。

• 高コントラスト、同一画像内や同一箇所での純黒0と純白255が共存。溢れ・過飽和なし。すべて一度に得られます。

• （旧v0.264は溢れ防止のため画像を10〜250に制限し、バイアスが残り、全体に暗いまたは明るすぎた）

• v0.264と同様に強度は高または最大（0.9〜1）推奨。

(2025/8/17) NoobAI v-pred v0.264:

• NoobAI v-predでの最初のバージョン。

• より良い照明、溢れの減少。

• 強度は高または最大（0.9〜1）が推奨。

(2025/7/28) illus01 v1.198

主にv1.185cとの比較：

• "c"バージョンの終了。視覚的に目立つ効果は良いが互換性問題あり。例：ベースモデルに既にあるコントラスト強調との重ねが悪化。過剰な後処理効果（高コントラスト・高彩度など）は廃止。

• 代わりに質感とディテール増加。映画的なライティング。互換性向上。

• データセット見直しなど大改変。効果が大きく異なる。

• v1.185cの派手な効果が欲しい方はこちらで特化スタイルを探せます。十分なデータセットがあれば個別LoRAも訓練検討します。

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

v1.165cとの比較。

• 鮮明度とシャープネスが100%向上。

• 乱雑すぎる画像（正常に説明困難）が30%減少。そのため非常に高コントラスト効果は減少し、通常利用でより安定。

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

特別版です. v1.164の改良版ではなく、「c」は「colorful」「creative」そして時には「chaotic」を意味します。

データセットには視覚的に強烈で時には説明困難な画像が含まれます。例：非常にカラフル、高コントラスト、複雑な照明条件、物体や複雑な模様が随所に存在。

結果として派手ですが、「自然」さの犠牲になります。淡い色調のスタイルなどに影響することも。例：鉛筆画のテクスチャ生成はv1.164ほど完璧ではありません。

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

• プロンプト理解向上。各画像に異なる視点からの自然言語キャプションが3つ付与。ダンボールタグはLLMでチェックし重要タグのみ自然なキャプションに融合。

• 過曝防止バイアスを追加。出力が#ffffffの純白レベルに達しないよう調整。大抵の場合、#ffffffは過曝で多くのディテールが失われます。

• 訓練設定を一部変更。NoobAI（e-pred、v-pred）との互換性向上。

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

• 照明、質感、ディテールを持続的に改善。

• 画像5千枚追加、訓練ステップ増加により効果強化。

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

• v0.198の明るさと色の問題を素早く修正。リアルな写真のように変わりすぎないように。v0.198は悪くなく創造的すぎた。

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

• 暗い画像を追加。変形した身体や暗い背景が減少。

• 色とコントラスト強調を削除。必要なくなったため。代わりにContrast Controllerを使用。

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

• illus01 v1.93〜v1.121の新機能と同じ。新しい写真データセット"Touching Grass"。より良い自然質感、背景、ライティング。キャラ効果を弱め互換性向上。

• 色の精度と安定性の向上。（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画像が意図的に約30%含まれており、LoRA訓練には不向き。論文を読んで気づきました。

• キャラスタイル効果が低下。v1.23レベルに戻す。このLoRA由来のディテールは少なくなりますが互換性が良好。トレードオフ。

• その他は下記v1.113と同じ。

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

• 更新: 基本モデルがIllustrious v1.1ベースならば使用。他はillus01 v1.121を推奨。

• Illustrious v1.1で訓練。

• 新データセット"Touching Grass"追加。自然な質感、ライティング、被写界深度効果。背景の構造安定性向上。部屋や建物などの歪みが減少。

• LLMによるフル自然言語キャプション付き。

(2025/3/30): 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。

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

• illus v1.72と同様の改良。

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

• 下記ani40z v0.4と同じ新しい質感およびライティングデータセット。より自然な照明と質感。

• 手の強化用に約100枚の画像追加。ガラスやカップを持つなどの手の様々なタスクを含む。

• 「シンプル背景」の画像を全て除外。約200枚削除。

• 訓練ツールを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で訓練。

• 自然な動的照明と実世界質感にフォーカスした約1000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向け初期バージョン。主にAnimagine 4.0の明るさ問題修正。より良く高コントラスト。

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 毛皮、非人間、その他の画像をデータセットに追加。

nbep11 v0.129

• 悪いバージョン、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"を実装。自動で"正常で見た目の良い"方向に調整されます。多くの写真編集ツールの"ワンクリック自動補正"ボタンのように考えてください。この最適化には欠点もあり、高いバイアスを防ぎます。例えば画像の95%を黒、5%を明るくするような配分は制限されます。

• 少しリアルなデータを追加。より鮮やかなディテール、ライティング、平坦でない色。

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• より多くの訓練画像。

• その後、約100枚の高品質ゲーム壁紙で再度ファインチューニング。ディテール（特に肌・髪）とコントラストが向上。

nbep11 v0.58

• 訓練画像増加。NoobAIベースモデルに近い訓練パラメータへ変更。

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 訓練画像増加。

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

• データセットタグ改善。LoRA構造と重み分布改善。より安定し、画像構成への影響軽減。

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1で訓練。

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0で訓練。