最新アップデート：

(2025年9月7日) 私はTensorArtで見つけることができます。

Stabilizer

これは私の微調整済みベースモデルですが、LoRA形式です。

この微調整済みベースモデルは：

• 固定スタイルではなく創造性に重点を置いています。 データセットは非常に多様です。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、照明、非常に細かいディテールのみ。 プラスチックのようなAIスタイルはありません。（同じようなAI顔、ヘアスタイル、テクスチャのない滑らかな表面など）データセット内のすべての画像は私が厳選しました。データセットにAI画像はゼロです。

• 歪んだ画像が少なく、より論理的です。 背景や構図が向上しています。

• より良いプロンプト理解。 自然言語のキャプションで訓練されています。

• (v-pred) より良くバランスの取れた照明、高コントラスト。 完全な黒0と白255が同じ画像中、同じ場所にあっても、はみ出しや過飽和はありません。

カバー画像はデフォルト1MP解像度の未加工出力です。アップスケールなし、プラグインなし、インペインティング修正なし。メタデータ付きで100％再現可能です。

カバー画像のスタイルは事前学習済みベースモデル由来で、プロンプトによりトリガーされています。これらは私のデータセットには含まれていません。事前学習済みモデルはそのスタイルを知っていますが、アニメデータに過学習しているため正確に生成できません。このモデルはその過学習問題を解決しました。下記の「動作の仕組みと理由」セクションを参照してください。

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：モデルにデフォルトスタイル（バイアス）があると、いかなるプロンプトでもモデルはデフォルトスタイルを構成する同じ要素（顔、背景、感情）を生成する必要があります。

• メリット：使いやすく、スタイルを毎回プロンプトしなくて良い。

• デメリット：上書きできません。デフォルトスタイルに合わないプロンプトなら無視されます。複数スタイルを重ねると、デフォルトスタイルが他のスタイルに重複・汚染・制限を及ぼします。

• 「デフォルトスタイルなし」とはバイアスがなく、タグやLoRAで希望のスタイルを指定する必要がありますが、このモデルからスタイルの重複や汚染は起きません。重ねたスタイルを正確に得られます。

なぜこの「微調整済みベースモデル」がLoRAなのか？

• 私は大規模な画像数での微調整ができる巨大な環境を持っていません。ベースモデル全体を微調整する必要はなく、LoRAで十分です。

• VRAMを大量に節約でき、大きなバッチサイズで使用可能です。

• アップロードもダウンロードも40MiB程度の小さいファイルで済み、7GiBもの巨大なチェックポイントの99.4％のデータとストレージを節約できます。だから頻繁にアップデートできます。

• このLoRAはNvidiaのDoRAという新しいアーキテクチャを使っており、従来のLoRAより効率的です。

では、この「微調整済みベースモデル」はどうやって手に入れる？

簡単です。

事前学習済みベースモデル + このLoRA = 「微調整済みベースモデル」

このLoRAを事前学習済みベースモデルに全力でロードするだけで、事前学習済みベースモデルが微調整済みベースモデルになります。以下の「使い方」を参照してください。

このモデルを使ったマージ共有は禁止されています。ちなみに、見えない透かしを印刷するための隠しトリガーワードを実装してあります。透かしや検出ツールは私自身が作りました。使いたくないですが使えます。

このモデルはCivitaiとTensorArtでのみ公開されています。もし他のプラットフォームで私やこの文章を見かけたら、それらは偽物でそのプラットフォームは海賊版です。

コメント欄にフィードバックを残してください。みんなに見えるように。Civitaiのレビューシステムには書かないでください。設計が悪くてレビューが見つけにくいです。

使い方

最新バージョン：

• nbvp10 v0.271（NoobAI v-pred v1.0で訓練）

  • 色彩と細部が正確。これまでで最高のモデルです。

• nbep10 v0.273（NoobAI eps v1.0で訓練）。廃止済み。

  • v-predモデルに比べ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」のため、広範な色域に到達しにくい。だから後にv-predがあります。

• illus01 v1.198（Illustrious v0.1で訓練）。廃止済み。

  • 単に古すぎます…

注意：このLoRAはLoRAスタックで最初にロードしてください。

このLoRAは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。しかし伝統的なLoRAが静的なパッチ重みを持つのに対し、DoRAのパッチ重みは現在ロード中のベースモデルの重みに基づいて動的に計算されます（LoRAをロードするたびに変化します）。予期せぬ変化を最小化するためにこのLoRAを最初にロードしてください。

このモデルの使い方は2通りあります：

1). 微調整済みベースモデルとして使用する（推奨）：

最高の自然な細部とスタイルコントロールで、希望のスタイルの組み合わせを作成したい場合。

このLoRAを事前学習済みベースモデルに全力でまずロードしてください。すると事前学習済みベースモデルが微調整済みベースモデルになります。

2). 他の微調整済みベースモデルにLoRAとして使用する。

だってLoRAだから。

注意事項：

• "illustrious"ベースモデルを使う場合は重要：実際にどの事前学習済みベースモデルに基づいているかを確認してください。多くの人気 "illustrious"アニメベースモデルはNoobAIを基にしており、illustriousではありません。詳細は「議論」を参照。LoRAは事前学習済みベースモデルに合う必要があります。ベースモデルの不一致は画像品質を下げます。

• 2つのベースモデルをマージしようとしています。もし既にベースモデルに非常に強いデフォルトスタイルがある場合、このLoRAを追加しただけでは期待した結果を得られない可能性があります。他の重み（LoRA、U-netブロックなど）の調整が必要かもしれません。

• このモデルはAIスタイル（AI画像で訓練された、全てが滑らかで光沢があり、テクスチャがなくプラスチックのように見える）のベースモデルに自然なディテールを追加することはできません。AIスタイルは極端に過学習しているため（あなたが訓練すればすぐに分かります）、詳細を抑制するように学習してしまっています。既にAIスタイルがあるなら消すことはできません。

• このモデルは複数のLoRAをベースモデルに重ねても壊れない魔法のツールではありません。名前に惑わされないでください。

動作の仕組みと理由：

過学習の問題：

• アニメモデルはアニメ画像で訓練されます。アニメ画像は単純で高次の「概念」だけを含み、背景やディテール、質感はありません。

• モデルには高次の「概念」だけを学ばせたいですが、実際は見たものを学びます。これは望み通りではありません。

• 1,000万以上の簡単な抽象的アニメ画像を見ると、1)詳細を生成する必要はない、なぜならデータセットがそう指示しなかったから。2) 理解できていなくても抽象的概念の単純な画像を生成しなければならない。これが歪んだ画像や"overfitting"（過学習）です。

解決策：

• アニメ画像と実世界の画像で訓練し、概念を学びつつ自然なディテールと質感も保持する（＝過学習を抑える）こと。

• NoobAIはリアルなコスプレ画像をデータセットに混ぜてこれを実現しています（たしか開発者がどこかで言及した）。

• このモデルは更に進み、建築物、日用品、風景など様々なもの、そして多層の自然言語キャプションも使い、元のSDXL訓練セットアップを模倣しています。

結果：

• 比較なし画像例はこちら：1（アーティストスタイル）, 2（一般的なスタイル）

• 過学習が減り歪みも少なくなりました。より自然な質感、照明、ディテール。Danbooruやe621タグなど数千の組み込みスタイルタグやSDXLが理解する一般的スタイルを使い、2Dでも3Dでも抽象的でもリアルでも、清潔で詳細な画像を得られます。

• 多様なデータセットにより最大の創造性があります。デフォルトスタイルはありません。よって事前学習済みモデルや他のスタイルLoRAの創造性を制限しません。

データセット

最新または最近のバージョン

合計約7,000枚の画像。大規模な微調整モデルと比べれば小さいですが、それでも小さくはありません。全て私が厳選しました。

• 正常で見た目の良いもののみ。説明できない狂ったアートスタイルなし。AI画像なし、透かしなし等。

• 高解像度のみ。データセット全体の平均ピクセル数は3.37MP、約1800×1800。

• 全画像にGoogleの最新LLMの自然言語キャプション付き。

• 全てのアニメキャラクターはまずwd tagger v3でタグ付けされ、その後Google LLMで確認。

• 自然、屋外、屋内、動物、日用品など様々だが、実際の人間は含まれません。

• 非常に暗い、非常に明るい、暗と明の両方など全照度条件を含みます。

その他のツール

かつてStabilizerの一部であったが、今は柔軟性のために個別のLoRAになったアイデア群。コレクションリンク：https://civitai.com/collections/8274233。

Dark：暗い環境に偏ったLoRA。明るすぎるベースモデルのバイアスを補正します。低照度画像で訓練。スタイルバイアスなしなのでスタイル汚染なし。

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制御。一般的な「コントラスト強化」と違い、このLoRAの効果は安定的で数学的に線形で、スタイルに副作用なし。

ベースモデルに過飽和がある場合、または本当にカラフルにしたい場合に便利。

例：

Style Strength Controller：オーバーフィッティング効果の軽減ツール。オブジェクトや明るさなど多様な過学習効果を数学的に減らすことができ、必要なら逆に増幅も可能。

Stabilizerとの違い：

• Stabilizerはリアルワールドのデータで訓練され、テクスチャ、ディテール、背景の過学習効果を「戻す」ことで減少させます。

• Style Controllerは訓練由来ではなく、ベースモデルの訓練効果を「元に戻す」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減少させます。

旧バージョン：

詳細は「アップデートログ」で確認可能。古いバージョンは効果がかなり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、より高い創造性。純粋な2Dアニメスタイルだけではありません。

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ～：より鮮やかな色の良いアニメスタイル。

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ～：より良いアニメスタイル。

アップデートログ

(2025年8月31日) NoobAI ep10 v0.273

このバージョンはNoobAI eps v1.0で最初から訓練されています。

前のillus01 v1.198と比較すると：

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

• 質感とディテールの向上。高SNRタイムステップでより多くの訓練ステップを踏んでいます。（illus01は互換性向上のためこれらを省略していました。現在全てのベースモデルはNoobAIなので省略不要です。）

(2025年8月24日) NoobAI v-pred v0.271:

前のv0.264と比較して：

• 極端条件下でより良い、バランスの取れた照明、バイアス減少。

• 高コントラスト。純黒0と純白255が同じ画像の同じ場所にあっても、はみ出しや過飽和なし。今や両方を同時に持てます。

• （古いv0.264は画像を10～250に制限しはみ出しを防いでいましたが、まだ顕著なバイアス問題があり、全体的に暗すぎたり明るすぎたりしました。）

• v0.264同様、高強度または全力強度（0.9～1）推奨。

(2025年8月17日) NoobAI v-pred v0.264:

• NoobAI v-predで初めて訓練されたバージョン。

• より良い照明、はみ出し減少。

• 注意：高強度または全力強度（0.9～1）推奨。

(2025年7月28日) illus01 v1.198

主にv1.185cと比較：

• 「c」バージョンの最終版。「視覚的に印象的」は良いですが互換性問題も。例えばベースモデルで既にコントラスト強化がある場合、2つ重ねるのは非常に悪い結果に。ゆえにこれ以上の派手な後処理（高コントラストや飽和など）はなし。

• 代わりにテクスチャーとディテール増加。シネマティックな照明。互換性向上。

• このバージョンはデータセットの大改修を含み、多くが変更されていますので以前とはかなり効果が異なります。

• v1.185cの派手な効果が欲しい方向けに、こちらの専用ページに純粋で特化したアートスタイルがあります。データセットがLoRAに十分大きければ私も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：

• 鮮明さとシャープさが100％向上。

• 説明不可能な混沌とした画像が30％減少。よってこのバージョンはクレイジーに高コントラストな描画はできませんが、通常使用でより安定しています。

(2025年6月10日): illus01 v1.165c

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

データセットには非常に視覚的に印象的かつ時に記述が難しい画像を含みます。例：非常にカラフル、高コントラスト、複雑な照明状況、物体や複雑なパターンが至る所に。

その結果「視覚的に印象的」ですが「自然」ではありません。柔らかな色彩系スタイル等に影響を与える場合があります。例：v1.164のように鉛筆画的テクスチャを完全に再現できません。

(2025年6月4日): illus01 v1.164

• より良いプロンプト理解。各画像に異なる視点の自然言語キャプション3つ付き。DanbooruタグはLLMでチェックし重要なタグだけを自然言語キャプションに融合。

• オーバー露光防止。モデルが純白（#ffffff）レベルに達しないようバイアス追加。多くの場合、#ffffffはオーバー露光で多くのディテールが失われる。

• 訓練設定の変更。NoobAIのe-predとv-pred双方と互換性向上。

(2025年5月19日): illus01 v1.152

• 照明、質感、ディテールの継続的改善。

• 5,000枚の画像追加、訓練ステップ増加で効果強化。

(2025年5月9日): nbep11 v0.205:

• v0.198の明るさと色味の問題を即修正。リアルな写真のように劇的に変化しなくなりました。v0.198は悪くなく、創造的すぎただけです。

(2025年5月7日): nbep11 v0.198:

• 暗い画像を追加。暗環境での変形した体や背景が減少。

• 色とコントラストの強調を削除。必要ないため。代わりにContrast Controllerを使用してください。

(2025年4月25日): nbep11 v0.172。

• illus01 v1.93～v1.121の新要素と同様。要約：新しい写真データセット「Touching Grass」。自然な質感、背景、照明の向上。キャラ効果は弱めて互換性向上。

• 色の正確性と安定性が向上。（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以降は意図的にAI画像約30％を含む訓練を行っており、LoRA訓練には理想的でありません。論文を読むまで気づきませんでした。

• キャラスタイル効果をv1.23レベルに低減。このLoRAでキャラのディテールが減るが互換性向上。トレードオフです。

• 他は下記v1.113と同様。

(2025年4月10日): illus11 v1.113 ❌。

• アップデート：ベースモデルがIllustrious v1.1に基づく場合のみこのバージョンを使ってください。そうでなければillus01 v1.121を使ってください。

• Illustrious v1.1で訓練。

• 新データセット「Touching Grass」追加。自然な質感、照明、被写界深度効果。背景の構造安定性向上。歪んだ部屋や建物の背景減少。

• LLMによる完全な自然言語キャプション付き。

(2025年3月30日): illus01 v1.93.

• v1.72は強すぎる訓練をしていたため、全体的な強度を減らしました。互換性が向上しています。

(2025年3月22日): nbep11 v0.160.

• illus v1.72と同様の内容です。

(2025年3月15日): illus01 v1.72

• ani40z v0.4以下に記載の新しい質感と照明データセットと同じ。より自然な照明と質感。

• 手に関するタスク（グラスやカップを持つなど）に焦点を当てた約100画像の手動強化用小規模データセット追加。

• 「単純な背景」画像全て削除。約200画像。

• 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年3月4日) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zeroで訓練。

• 自然な動的照明と実世界の質感に焦点を当てた約1,000画像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。主にAnimagine 4.0の明るさ問題修正用。より良い高コントラスト。

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• データセットのバランス調整のため、獣人/非人間/その他の画像を少し追加。

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

• 「フルレンジカラー」を実装。自動的に「通常で見栄えの良い」方向に調整されます。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。一つの欠点は高いバイアスを防ぐこと。例えば画像の95％を黒で5％を明るくしたい場合、50/50のようにはなりません。

• 少しリアリスティックなデータを追加。より鮮明なディテール、照明、平坦な色の減少。

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 画像数の増加。

• 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画像）で再度微調整。ディテール（肌、髪）とコントラストの改善。

nbep11 v0.58

• 画像数増加。NoobAIベースモデルに近づけるため訓練パラメータ変更。

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、画像構成への影響減少。

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1で訓練。

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0で訓練。