커버 이미지는 1MP 해상도의 사전학습 모델에서 생성된 원본 출력물입니다. 보이는 그대로의 결과입니다. 업스케일, 손/얼굴 리페인팅 수정, 심지어 네거티브 프롬프트도 사용하지 않았습니다.

(2025년 10월 21일): 앞으로를 기대할 시간...

이 모델은 더 이상 적극적으로 업데이트되지 않습니다. SDXL은 너무나도 오래된 모델로, 2년 전인 2023년 6월에 출시되었습니다.

왜 새로운 모델을 시도하지 않나요? 최신 아키텍처에 기반하고 성능이 뛰어나며 훨씬 효율적일 수 있습니다. 예를 들어 Lumina 2가 있습니다. Lumina 2를 처음 들어본 분을 위해 간략 소개:

• 2025년 1월 출시, 오픈 소스, Apache License 2.0.

• DiT 아키텍처(현재 가장 인기 있는 아키텍처, Flux.1 등과 동일).

• 작고 효율적. 파라미터 20억개, 전체(fp16) 모델 용량 5GB, Q8 모델은 2.5GB로 GTX1050에서도 품질 손실 없이 실행 가능.

• 같은 Flux 16채널 VAE 사용, 수학적으로 SDXL 4채널 VAE보다 4배 우수.

• 구글 Gemma 2 20억 파라미터 텍스트 인코더 사용(완전한 기능의 챗 LLM). SDXL의 구식 CLIPs보다 10배 우수하며 태그만 이해하는 것이 아니라 영어, 중국어, 일본어, 오타, 속어, 시 등 거의 모든 것을 이해합니다. 예: 간단한 프롬프트로 가능합니다. (참고: 이 이미지는 4장이 아닌 1장, 전체 이미지와 프롬프트는 여기에서, 아이디어는 여기에서 가져옴).

저는 "Enhancement bundle" LoRA를 훈련시켰습니다. 이름이 변경되어 오해를 덜 주지만 데이터셋은 동일합니다.

또한 Civitai가 Lumina 2를 지원하지 않을 것으로 보입니다. 모델을 TensorArt에도 업로드했습니다. 여기서 저를 찾을 수 있으며, 로컬 환경이 없으면 온라인으로 Lumina 2 모델을 시도할 수 있습니다.

유용한 링크:

모델들:

• Neta Lumina: Danbooru 및 e621 데이터셋으로 훈련된 애니메 스타일 미세조정 기반 모델.

• NetaYume Lumina: 최신 데이터셋으로 추가 미세조정된 기본 모델.

최적화:

• 하드웨어 가속: 최신 GPU(rtx 3xxx 이상)를 위한 torch.compile, 30% 빠름. FP16 모드는 BF16 지원 안 되는 구형 GPU(rtx 2xxx 이하)에서 3배 빠름. 기본적으로 구형 GPU는 매우 느린 FP32 사용. https://civitai.com/articles/22251

• TeaCache: https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache

• Lightning LoRA, 2배 빠름(실험적): https://civitai.com/models/2115586

• Scaled FP8 기본 모델(DiT+TE), 용량 3GB: https://civitai.com/models/2023440

Stabilizer

무엇인가요?

7천 장 이미지로 미세 조정된 중간 규모 모델입니다.

• 근접 의상, 손, 복잡한 주변 조명, 전통 미술 등 여러 특화 하위 데이터셋 포함.

• 자연 텍스처, 조명, 세세한 디테일만 포함. 플라스틱 광택 있는 AI 스타일은 없음. AI 이미지가 데이터셋에 없기 때문입니다. 모든 이미지를 직접 엄선했으며 AI 이미지 훈련을 반대합니다. 이는 "전화 게임"과 같아 AI 이미지만 가지고 훈련하면 점점 정보가 손실되고 플라스틱 같고 광택 나는 이미지가 생깁니다.

• 더 나은 프롬프트 이해도. 자연어 캡션으로 훈련됨.

• 고정 스타일보다 창의성에 집중. 데이터셋이 매우 다양하여 기본 스타일 편향이 없어 창의성이 제한되지 않음.

• (v-pred) 더 좋고 균형 잡힌 조명, 넘침과 과포화 없음. 동일 이미지 내 심지어 동일 위치에 순수한 검정(0)과 흰색(255)을 표현 가능.

왜 기본 스타일이 없나요?

• 기본 스타일이란: 모델에 기본 스타일(편향)이 있으면 어떤 프롬프트라도 기본 스타일을 구성하는 같은 (얼굴, 배경, 느낌 등)을 반드시 생성합니다.

• 장점: 사용이 쉽고 스타일 프롬프트를 따로 줄 필요가 없음.

• 단점: 덮어쓸 수 없음. 기본 스타일에 맞지 않는 프롬프트를 주면 무시됩니다. 여러 스타일을 쌓으면 기본 스타일이 항상 겹치거나 오염시키고 제한합니다.

• "기본 스타일이 없다"는 건 편향이 없고 사용자가 스타일을 태그나 LoRA로 지정해야 모델을 유도할 수 있다는 뜻입니다. 이 모델에서는 스타일 겹침이나 오염이 없고, 쌓은 스타일을 정확히 얻을 수 있습니다.

효과:

• 이제 모델이 단순한 애니메 이미지가 아니라 프롬프트에 맞는 스타일을 정확히 생성합니다. 스타일 겹침·변형, AI 얼굴 없이 디테일 향상. 비교 이미지 보기:

  • https://civitai.com/images/84145167 (일반 스타일)

  • https://civitai.com/images/84256995 (아티스트 스타일, 얼굴에 주목)

• "스타일 변형 및 AI 얼굴"이 무엇인지 알고 싶다면 다음 보기:

  • 이 모델: https://civitai.com/images/107381516

  • 다른 모델: https://civitai.com/images/107647042. 여성 얼굴과 끔찍한 광택 배경.

• 더 많은 XY 플롯들이 커버 이미지에 있습니다. XY 플롯 하나가 천 마디 말보다 낫습니다.

왜 이 "미세조정 기본 모델"이 LoRA 인가요?

• 저는 엄청난 대규모 데이터가 없고 전면 미세조정이 필요 없으며 LoRA로 충분하기 때문입니다.

• 40MiB의 작은 파일만 업로드/다운로드하면 되어 7GiB 체크포인트 대비 99.4% 데이터와 저장 공간이 절약됩니다. 그래서 자주 업데이트할 수 있습니다.

• 이 LoRA는 Nvidia의 DoRA 아키텍처를 사용해 기존 LoRA보다 효율적입니다.

이 "미세조정 기본 모델"을 어떻게 얻나요?

사전학습된 기본 모델 위에 이 LoRA를 최대 강도로 로드하면, 사전학습 기본 모델이 미세조정 기본 모델이 됩니다. 아래 '사용법' 참고.

이 모델을 사용한 병합 공유는 금지됩니다. 참고로 보이지 않는 워터마크를 출력하는 숨겨진 트리거 단어가 있습니다. 워터마크와 탐지기를 직접 만들었습니다. 사용을 원하지 않지만 가능합니다.

이 모델은 Civitai와 TensorArt에서만 공개됩니다. 다른 플랫폼에서 저와 이 문장을 보면 모두 가짜이며 해당 플랫폼은 해적판입니다.

댓글로 피드백을 남겨 주세요. 모두가 볼 수 있습니다. Civitai 리뷰 시스템은 너무 불편해서 아무도 리뷰를 찾지 못합니다.

사용법

버전:

• nbvp10 (NoobAI v-pred v1.0용).

  • 정확한 색상과 선명한 디테일.

• nbep10 (NoobAI eps v1.0용).

  • v-pred 모델 대비 채도 및 대비가 낮음. 표준 epsilon (eps) 예측은 넓은 색 영역 도달을 제한해 v-pred 이후 등장.

• illus01 (Illustrious v0.1 기반으로 훈련되었으나 NoobAI eps v1.0 권장).

  • 다른 미세조정 기본 모델 위에서 사용 시 주의: 현재 "illustrious"로 분류된 대부분(90%) 애니메 기본 모델은 사실 NoobAI(또는 주로)입니다. 두 버전(il01과 nbep10)을 모두 시험해 보세요.

이 LoRA를 LoRA 스택에서 가장 먼저 로드하세요.

이 LoRA는 Nvidia의 DoRA 아키텍처를 사용해 효율성이 높습니다. 전통 LoRA와 달리 패치 가중치가 정적이지 않고 현재 로드된 기본 모델 가중치에 따라 동적으로 계산됩니다(LoRA를 여러 개 로드할 때 변경). 예기치 않은 변화를 최소화하려면 이 LoRA를 가장 먼저 로드하세요.

이 모델 사용 2가지 방법:

1). 미세조정 기본 모델로 사용 (권장):

가장 세밀하고 자연스러운 디테일과 원하는 스타일 조합을 완전 제어하며 구축하고자 할 때입니다.

사전학습된 기본 모델에 이 LoRA를 적용하세요. 사전학습 기본 모델은 원본 모델입니다(미세조정 없음). 예: NoobAI v-pred v1.0, NoobAI eps v1.0

2). 다른 미세조정 기본 모델에서 LoRA로 사용

이는 본질적으로 LoRA입니다.

하지만 주의하세요:

• 이것은 스타일 LoRA가 아닙니다, 사실상 두 기본 모델을 병합하는 것이며 결과가 항상 원하는 대로 나오지 않습니다.

• 하이퍼 병합된 AI 스타일 오염 1걸, 과적합된 수십 버전 Nova 플러리 3D 애니메 WAI 등에선 동작하지 않습니다. 이런 광택 있고 플라스틱 같은 AI 스타일은 고치지 못합니다. AI 스타일 제거를 원하면 사전학습 기본 모델을 사용하세요.

• 스파이스 앤 울프의 크래프트 로렌스가 이렇게 되어야 했다고 생각됨, 애니 보셨다면: https://civitai.com/images/107381516

• AI 스타일 오염 1걸 과적합 모델이 생성한 결과: https://civitai.com/images/107647042

자주 묻는 질문:

커버 이미지는 1MP 해상도에서 사전학습 모델의 원본 출력입니다. 마법 같은 플러그인, 업스케일, 손/얼굴 리페인팅, 심지어 네거티브 프롬프트도 없습니다. 재현되지 않는 문제는 실력 문제입니다(기본 모델 불일치 또는 "최적화" 과다 추가).

저강도(예: <0.5)에서 이 LoRA가 기본 모델을 망쳤다면, 그건 기본 모델 문제입니다. 이미 이 LoRA가 병합된 모델을 다시 중복 병합했기 때문이며 모델 가중치가 곱해져 붕괴된 것입니다. 가짜 기본 모델 제작자(절도범) 조심하세요. 일부 "창작자"는 훈련 없이 다른 모델을 병합하고 메타데이터와 크레딧을 삭제한 후 자신의 기본 모델로 판매합니다.

기타 도구

Stabilizer에 포함하려다 분리된 아이디어들입니다. 더 나은 유연성을 위해 별도 LoRA로 분리됨. 수집 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Dark: 어두운 환경에 편향된 LoRA. 일부 기본 모델의 높은 밝기 편향을 수정하는 데 유용. 낮은 밝기 이미지로 훈련됨. 스타일 편향 없음, 스타일 오염 없음.

Contrast Controller: 직접 제작된 LoRA. 모니터 슬라이더처럼 대비 제어. 다른 "대비 향상" 훈련된 것과 달리 효과가 안정적이고 수학적으로 선형이며 스타일에 전혀 부작용 없음.

기본 모델에 과포화가 있거나 정말 화려한 걸 원할 때 유용.

예시:

Style Strength Controller: 과적합 효과 감소기. 모든 종류 과적합 효과(객체 편향, 밝기 등)를 수학적으로 줄이거나, 원하면 증폭 가능.

Stabilizer와의 차이점:

• Stabilizer는 실제 세계 데이터로 훈련되어 텍스처, 디테일, 배경의 과적합 효과만 "줄" 수 있으며, 잃어버린 부분을 다시 더함.

• Style Controller는 훈련된 것이 아니라 기본 모델 훈련을 "되돌리는" 역할을 하여 과적합(밝기, 객체 등 편향)을 수학적으로 줄임.

과거 버전:

"업데이트 로그"에서 상세 정보 확인 가능. 과거 버전들은 효과가 상당히 다를 수 있으니 주의.

주요 타임라인:

• 현재 ~: 자연 디테일과 텍스처, 안정적 프롬프트 이해와 더 높은 창의성. 순수 2D 애니 스타일에 국한되지 않음.

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 생생한 색감의 향상된 애니메 스타일.

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 향상된 애니메 스타일.

업데이트 로그

(2025년 10월 21일): Noobai v-pred v0.280a

• 특별 버전으로 "a"는 애니메 의미. 기본 2D 애니 스타일 있음. 스타일 프롬프트 없이 사용하기 쉬움. 데이터셋도 많이 변경되어 이전 버전과 효과 차이 큼.

(2025년 8월 31일) NoobAI ep10 v0.273

처음부터 NoobAI eps v1.0에서 훈련된 버전.

이전 illus01 v1.198과 비교:

• 극한 조건에서 더 낫고 균형 잡힌 밝기. (nbvp v0.271과 동일)

• 더 나은 텍스처와 디테일. 고 SNR 타임스텝에서 더 많은 훈련 단계 적용됨. (illus01 버전은 호환성 위해 해당 타임스텝 건너뜀. 이제 모두 NoobAI 기본 모델이라 건너뛰지 않음.)

(2025년 8월 24일) NoobAI v-pred v0.271:

이전 v0.264과 비교:

• 극한 조건에서 더 나은 균형 잡힌 조명, 편향 감소.

• 높은 대비, 동일 이미지·위치에 순수 검정(0)과 흰색(255) 완벽 표현, 오버플로우 및 과포화 없음. 모두 한 번에 가능.

• (과거 v0.264는 오버플로우 방지를 위해 10~250 사이로 이미지 한정했으며 눈에 띄는 편향 이슈 있음, 전체적으로 너무 어둡거나 밝음)

• v0.264와 같이 높은 강도(0.9~1) 권장.

(2025년 8월 17일) NoobAI v-pred v0.264:

• NoobAI v-pred에서 처음 훈련된 버전.

• 더 나은 조명과 적은 오버플로우.

• 높거나 최대 강도(0.9~1) 권장.

(2025년 7월 28일) illus01 v1.198

주로 v1.185c 대비:

• "c" 버전 종료. "눈에 띄는 시각적" 효과는 좋지만 호환성 문제 존재. 예를 들어 기본 모델에 유사 대비 향상이 이미 있을 경우 대비 향상 두 번 적용하면 매우 나쁨. 그래서 더 이상 과도한 후처리(높은 대비, 채도 등) 없음.

• 대신 텍스처 및 디테일 증가. 영화 같은 조명. 더 나은 호환성.

• 데이터셋 개편 등 많은 변경 사항으로 이전 버전과 효과가 매우 다름.

• v1.185c의 극단적 효과를 원하는 분은 이 페이지에서 순수하고 전용 아트 스타일을 찾을 수 있습니다. 데이터셋이 충분히 크면 LoRA를 훈련할 예정.

(2025년 6월 21일) illus01 v1.185c:

v1.165c 대비:

• 선명도 및 명확성 +100%.

• 너무 혼란스러운 이미지 -30% (적절히 설명 불가능한 이미지). 따라서 이 버전은 극단적 높은 대비 수준 제공하지 않으나 일반적 사용에서 안정성 향상.

(2025년 6월 10일): illus01 v1.165c

특별 버전입니다. v1.164 개선 버전 아님. "c"는 "colorful", "creative", 때때로 "chaotic"의 의미.

데이터셋에 시각적으로 매우 강렬한 이미지 포함, 하지만 가끔 설명하기 어려운 경우 존재: 매우 화려, 높은 대비, 복잡한 조명 조건, 사물 및 복잡한 패턴 다수.

따라서 "시각적으로 강렬한" 효과를 내지만 자연스러움은 감소할 수 있음. 부드러운 색조 스타일 등에 영향 가능. 예: 이 버전은 v1.164처럼 "연필 아트" 텍스처를 완벽 재현하지 못함.

(2025년 6월 4일): illus01 v1.164

• 더 나은 프롬프트 이해. 이제 각 이미지에 서로 다른 관점의 3개 자연어 캡션 포함. 다나부루 태그를 LLM으로 검증해 중요 태그만 자연어 캡션에 융합.

• 과도 노출 방지. 모델 출력이 순수 흰색(#ffffff) 레벨에 도달하지 않도록 편향 추가. 대부분 #ffffff는 세부사항 손실되는 과노출.

• 훈련 설정 일부 변경. NoobAI e-pred 및 v-pred 모두와 호환성 향상.

(2025년 5월 19일): illus01 v1.152

• 조명, 텍스처 및 디테일 지속 개선.

• 5천 개 이미지 및 추가 훈련 단계로 강화된 효과.

(2025년 5월 9일): nbep11 v0.205:

• v0.198에서 밝기와 색상 문제를 빠르게 수정. 이제 실제 사진처럼 극단적 변화 없음. v0.198은 창의적이지만 너무 과함.

(2025년 5월 7일): nbep11 v0.198:

• 어두운 이미지 추가. 기형적인 신체·배경 감소.

• 색상 및 대비 향상 제거. 필요 없음. 대신 Contrast Controller 사용 권고.

(2025년 4월 25일): nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93~v1.121과 동일한 신규 사항. 신규 사진 데이터셋 "Touching Grass" 포함. 더 나은 자연 텍스처, 배경, 조명. 캐릭터 효과 약화로 호환성 향상.

• 더 나은 색 정확도 및 안정성 (nbep11 v0.160 대비).

(2025년 4월 17일): illus01 v1.121.

• illustrious v0.1로 롤백. illustrious v1.0 이상부터 AI 이미지(약 30% 포함)를 일부러 훈련에 포함했음. LoRA 훈련에는 이상적이지 않음. 논문을 읽을 때까지 인지하지 못함.

• 캐릭터 스타일 효과 감소. v1.23 수준으로. 이 LoRA의 캐릭터 디테일은 감소하지만 호환성은 좋아짐. 타협점.

• 기타는 아래 v1.113과 동일.

(2025년 4월 10일): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: 기본 모델이 Illustrious v1.1 기반임을 알 때만 사용. 아니면 illus01 v1.121 사용.

• Illustrious v1.1에서 훈련됨.

• 신규 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 더 나은 자연 텍스처, 조명, 심도 효과. 배경 구조 안정성 향상. 변형된 배경(방, 건물 등) 감소.

• LLM으로부터 완전한 자연어 캡션 포함.

(2025년 3월 30일): illus01 v1.93.

• v1.72가 과도하게 훈련됨. 전체 강도 감소시켜 호환성 향상.

(2025년 3월 22일): nbep11 v0.160.

• illus v1.72와 동일한 내용.

(2025년 3월 15일): illus01 v1.72

• 아래 ani40z v0.4에 언급된 신규 텍스처·조명 데이터셋과 동일. 더 자연스러운 조명과 텍스처.

• 손 강화용 약 100장 소규모 데이터셋 추가, 유리잔 등을 잡는 다양한 손 작업 포함.

• 데이터셋에서 "간단한 배경" 이미지 모두 제거(-200장).

• 훈련 도구를 kohya에서 onetrainer로 변경. LoRA 아키텍처를 DoRA로 변경.

(2025년 3월 4일) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero에서 훈련됨.

• 자연스러운 동적 조명과 실제 텍스처에 중점을 둔 약 1천 장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 텍스처.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. 주로 Animagine 4.0 밝기 문제 수정. 개선된 콘트라스트.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 밸런스를 위해 일부 플러리/비인간/기타 이미지 추가.

nbep11 v0.129

• 나쁜 버전, 효과 매우 약함, 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 색상 범위" 구현. 자동으로 "정상적이고 보기 좋은" 방향으로 밸런스 조정. 사진 편집 도구의 "원클릭 자동 보정" 버튼과 유사. 단점: 강한 편향 방지. 예: 이미지 95%가 검정, 5%만 밝은 경우를 50/50%로 바꾸지 않음.

• 약간 더 현실적인 데이터 추가. 더 생생한 디테일, 조명, 덜 평면적인 색깔.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 더 많은 훈련 이미지.

• 작은 "배경화면" 데이터셋(~100장, 실제 게임 배경화면, 최고 품질)에서 재미세조정 완료. 피부, 머리카락 등의 디테일과 대비 향상.

nbep11 v0.58

• 더 많은 이미지. 훈련 파라미터를 NoobAI 기본 모델에 가깝게 변경.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 더 많은 이미지.

nbep11 v0.11: NoobAI epsilon pred v1.1에서 훈련됨.

• 데이터셋 태그 개선. LoRA 구조 및 가중치 분포 개선. 더 안정적이고 이미지 구성에 미치는 영향 감소.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1에서 훈련됨.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0에서 훈련됨.