커버 이미지는 a1111의 vanilla (원본) 베이스 모델에서 직접 1MP 해상도로 가져왔습니다. 업스케일, 플러그인(얼굴/손 인페인트 수정, CFG 리스케일 등), 심지어 네거티브 프롬프트도 없습니다. a1111에서 직접 재생산할 수 있고 메타데이터도 포함되어 있습니다. 만약 업스케일된 이미지라고 생각된다면 이 LoRA가 제 역할을 잘 한 것입니다.

이 LoRA를 사용한 합병본 공유나 다른 플랫폼에서 재배포는 금지되어 있습니다. 이 모델은 Civitai와 TensorArt에서만 공개되었습니다. 다른 플랫폼에서 "me"와 이 문구가 보이면 모두 가짜이며, 사용 중인 플랫폼은 불법 플랫폼입니다.

Stabilizer

기본 스타일이 없는 올인원 미세 조정 베이스 모델 LoRA입니다.

vanilla NoobAI e-pred v1.1에 적용하면 미세 조정된 베이스 모델을 얻을 수 있습니다.

• 자연광과 디테일, 안정적인 프롬프트 이해력, 향상된 배경과 손 등 필요한 모든 개선점을 포함하고 있습니다.

• 수십 장의 훈련 이미지로만 구성된 과적합 스타일 LoRA가 아닙니다. 기본 스타일이 전혀 없으며, 베이스 모델은 여전히 최대한의 창의력을 유지하지만 과적합 효과는 크게 줄었습니다.

• 수천 개의 내장 스타일 태그와 원래 SDXL이 이해하는 일반 스타일을 사용하여 스타일 오염이나 과적합 효과 없이 깔끔한 이미지를 얻을 수 있습니다. 2D, 3D, 추상적 또는 사실적 스타일에 모두 적용 가능합니다.

• 같은 얼굴이나 배경이 반복되지 않습니다. (과적합된 많은 스타일 LoRA를 병합한 베이스 모델과 비교했을 때)

• 훈련 데이터셋은 고해상도 이미지(평균 3MP 이상, 약 1800x1800)만 포함하며, AI 이미지가 전혀 없습니다. 실제 텍스처와 디테일을 픽셀 레벨 이상으로 재현하며, AI 이미지에서 볼 수 있는 가짜 가장자리나 매끄러운 표면이 없습니다.

하지만 LoRA이므로 원하는 베이스 모델에 강도를 조절해 바로 적용할 수 있습니다.

왜 올인원인가요? 10개의 서로 다른 데이터셋으로 10개의 LoRA를 각각 훈련하고 쌓으면 베이스 모델이 폭발할 수 있지만, 하나의 데이터셋으로 훈련하면 충돌이 없습니다.

왜 전체 베이스 모델을 미세 조정하지 않나요? 저는 기가챠드가 아니고 수백만 장의 훈련 이미지가 없기 때문에 전체 베이스 모델 미세 조정은 필요하지 않습니다.

NoobAI를 추천하는데 왜 이 LoRA의 NoobAI 버전을 배포하지 않나요? 1. 데이터셋이 커질수록 훈련 비용과 시간이 많이 듭니다. 2. illus 버전을 NoobAI에서 사용해도 성능 저하를 느끼지 못했습니다.

이 LoRA를 사용한 합병본 공유는 금지되어 있습니다. 참고로 보이지 않는 워터마크를 삽입하는 숨겨진 트리거 단어가 있습니다. 0.05의 약한 합병 세기에서도 작동합니다. 워터마크와 감지기는 제가 직접 코딩했습니다. 사용하고 싶진 않지만 할 수 있습니다.

댓글 섹션에 피드백을 남겨주세요. 모두가 볼 수 있도록. Civitai 리뷰 시스템에 피드백을 남기지 마세요. 설계가 매우 미흡해 아무도 리뷰를 찾거나 볼 수 없습니다.

즐거운 사용 되세요.

명확화:

"Stabilizer"는 vanilla 베이스 모델에 적용할 때 과적합 효과를 줄이고, 디테일을 더하는 것을 의미합니다. 커버 이미지를 참고하세요.

많은 LoRA를 이미 쌓아서 깨진 상태의 베이스 모델을 기적적으로 고칠 수는 없습니다.

사용법

버전 접두사:

• illus01 = Illustrious v0.1로 훈련됨. (권장, NoobAI에도 적용 가능)

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1으로 훈련됨. (중단됨)

"c" 버전(illus v1.152 이후):

"c"는 "colorful", "creative", 때로는 "chaotic"을 의미합니다. 이 버전은 시각적으로 매우 강렬한 이미지를 포함합니다. 예: 매우 다채롭고, 고대비, 강한 후처리 효과, 복잡한 조명 조건, 복잡한 패턴과 객체가 많음. "강렬한" 이미지를 얻을 수 있지만 자연스러움은 다소 떨어질 수 있습니다. 부드러운 색상 스타일에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, pencil drawing 텍스처를 완벽하게 생성하지 못합니다.

• 멋져 보이는 이미지를 원한다면 "c" 버전을 사용하세요.

• 자연스러운 텍스처나 정확한 스타일 재현이 필요하면 "c"가 아닌 버전을 사용하세요.

추천 사용법:

• Vanilla 베이스 모델 (NoobAI, RouWei 등)

• + 이 LoRA를 강도 0.5~0.8로 적용

• + 1~3개의 스타일 태그/LoRA 추가 적용 (중요) 기본 스타일이 없습니다. 스타일을 명시하지 않으면 모델이 무작위 스타일을 제공합니다. 지금은 수천 개의 Danbooru 스타일 태그와 원본 SDXL이 이해하는 어떤 스타일도 과적합 없이 사용할 수 있습니다.

권장하지 않음: 강한 기본 AI 스타일이 있는 베이스 모델

• 90% 이상 베이스 모델에 AI 스타일이 포함되어 있습니다. AI 스타일은 아주 깔끔하고 일관되어 훈련과 사용이 쉽기 때문입니다.

• 강한 AI 스타일은 이 LoRA의 효과를 거의 모두 억제하여 스타일 변화가 발생할 수 있습니다. 비교를 참조하세요. 상단은 vanilla NoobAI, 하단은 강한 AI 스타일이 적용된 WAI입니다.

• 모델에 AI 스타일이 있는지 알기 어려운 점 주의. 대부분 AI 스타일은 매끄럽고(텍스처 없는 표면, 단 가장자리만 있음), 이상한 반사가 자주 나타납니다.

이전 버전:

새 버전은 새로운 내용과 시도를 담고 있습니다.

LoRA의 큰 장점은 여러 버전을 즉시 혼합할 수 있다는 점입니다.

"업데이트 로그"에서 자세한 정보를 확인하세요. 이전 버전은 매우 다른 효과를 가질 수 있습니다.

• 현재 ~: 자연스러운 디테일과 텍스처, 안정적인 프롬프트 이해와 더 높은 창의성을 강제합니다.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 생생한 색감의 순수 애니메 스타일을 강조합니다.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 애니메 스타일을 강조합니다.

데이터셋

최신 버전 또는 최근 버전 기준

총 약 7천 장의 이미지. 모두 제가 엄선했습니다.

• 정상적이고 좋은 외모의 이미지만 포함하며, 묘사할 수 없는 미친 아트 스타일, AI 이미지, 워터마크는 포함하지 않습니다.

• 고해상도 이미지만 포함. 전체 데이터셋 평균 픽셀 수는 3.37MP, 약 1800x1800 해상도입니다.

• 모든 이미지에는 최신 Google LLM에서 생성한 자연스러운 캡션이 포함되어 있습니다.

• 모든 애니메 캐릭터는 wd tagger v3로 먼저 태그되고, 이후 Google LLM으로 보완되었습니다.

• 자연, 야외, 실내, 동물, 일상 물건 등 다양한 주제가 포함되며, 실제 인물은 제외됩니다.

• 매우 어두운, 매우 밝은, 어둡고 밝은 등 모든 밝기 조건을 포함합니다.

기타 도구

Stabilizer의 일부이거나 될 예정이었던 아이디어들로, 현재는 더 나은 유연성을 위해 별도의 LoRA로 분리되었습니다. 컬렉션 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: 실제 세계 데이터셋(애니메 데이터셋 없음)으로만 훈련된 LoRA입니다. 더 강한 효과, 더 나은 배경 및 조명 효과를 제공합니다. 순수 컨셉을 좋아하고 가중치 조절을 선호하는 기가챠드 사용자에게 유용합니다.

Dark: 일부 베이스 모델의 과다 밝기 편향을 수정하는 LoRA입니다. Touching Grass 데이터셋의 낮은 밝기 이미지로 훈련되었으며, 사람 이미지는 없습니다. 스타일에 영향을 주지 않습니다.

Contrast Controller: 수작업으로 만든 LoRA입니다. (농담 아니고 훈련된 것이 아닙니다.) 지금까지 본 가장 작은 300KB 크기의 LoRA로, 모니터 슬라이더처럼 대비를 제어할 수 있습니다. 훈련된 "contrast enhancer"와 달리 효과가 안정적이고 수학적으로 선형이며 스타일에 부작용이 없습니다.

베이스 모델에 과다 채도 문제나 매우 다채로운 이미지를 원할 때 유용합니다.

예시:

Style Strength Controller: 과적합 효과 감소기입니다. 또한 수작업으로 제작되어 훈련이 아니며, 스타일에 부작용 없이 수학적으로 선형적인 효과를 가집니다. 물체, 밝기 등 모든 종류의 과적합 효과를 줄일 수 있습니다.

Hassaku XL에서의 효과 테스트: 베이스 모델에는 높은 밝기, 매끄럽고 반짝이는 표면, 벽에 인쇄된 무늬 등 많은 편향이 있습니다. 프롬프트에 "dark" 키워드가 있어도 모델은 거의 무시했습니다. 강도 0.25에서 높은 밝기 편향과 매끄러운 느낌이 줄고 이미지가 더 자연스럽게 느껴집니다.

Stabilizer와의 차이점:

• Stabilizer는 실제 세계 데이터로 훈련되어 텍스처, 디테일, 배경 관련 과적합 효과를 "줄" 수 있으며, 이를 다시 추가합니다.

• Style Controller는 훈련이 아니며 베이스 모델에 대한 "훈련 해제"와 같아 과적합이 덜해집니다. 밝기, 객체 편향 등 모든 과적합 효과를 수학적으로 감소시킬 수 있습니다.

업데이트 로그

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

v1.165c와 비교 시.

• 명도와 선명도가 100% 향상되어 한 픽셀 폭의 선도 얻을 수 있습니다. 심지어 흰 종이의 텍스처도 볼 수 있습니다. (현실 종이는 순백색이 아니라 잡음이 있음) 1MP 이미지가 2K처럼 느껴집니다.

• 너무 혼란스러운(묘사 불가) 이미지가 30% 줄어들어 극한 고대비 수준을 표현하지는 않지만 일반 사용 시 더 안정적입니다.

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

특별 버전입니다. v1.164의 개선판이 아니며 "c"는 "colorful", "creative", 때로는 "chaotic"을 뜻합니다.

데이터셋에 매우 강렬한 시각 이미지를 포함하지만 간혹 묘사하기 어려운 이미지도 있습니다. 예: 매우 다채롭고, 고대비, 복잡한 조명과 패턴이 많음.

그래서 "강렬한" 이미지를 얻지만 "자연스러움"은 희생되며 부드러운 색상 스타일에 영향을 줄 수 있습니다. 예: 이 버전은 v1.164처럼 "연필화" 텍스처를 완벽히 생성하지 못합니다.

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

• 프롬프트 이해 개선. 각 이미지에 3개의 자연어 캡션이 포함되며, 서로 다른 관점에서 설명합니다. Danbooru 태그는 LLM으로 검증되고 중요한 태그만 자연어 캡션에 통합되었습니다.

• 과다노출 방지. 출력이 #ffffff(완전 흰색)에 도달하지 않도록 편향을 추가했습니다. 대개 #ffffff는 과다노출로 많은 디테일이 손실됩니다.

• 몇 가지 훈련 설정 변경으로 NoobAI (e-pred, v-pred)와의 호환성 향상.

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

• 조명과 텍스처, 디테일 지속적 개선.

• 5천 장의 이미지와 더 많은 훈련 단계 추가로 효과 강화.

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

• v0.198의 밝기와 색상 문제를 신속 수정. 이제 실제 사진처럼 극단적 변화가 줄었습니다. v0.198은 나쁘지 않고 창의적이었지만 과도했습니다.

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

• 더 많은 어두운 이미지 추가. 변형된 인체와 어두운 배경 감소.

• 색상 및 대비 개선 제거. 대신 Contrast Controller 사용 권장.

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

• illus01 v1.93 ~ v1.121의 신규 기능 포함. 새로운 사진 데이터셋 "Touching Grass" 포함. 자연스러운 텍스처, 배경, 조명 향상. 캐릭터 효과는 호환성 위해 줄임.

• 색상 정확성과 안정성 향상. (nbep11 v0.160 대비)

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

• illustrious v0.1로 롤백. illustrious v1.0 이후 버전은 일부러 AI 이미지(데이터셋의 약 30%)로 훈련돼 LoRA 학습에 적합하지 않음. 논문을 읽고 알게 됨.

• 캐릭터 스타일 효과 낮춤. v1.23 수준으로 되돌림. 캐릭터 디테일은 다소 줄지만 호환성은 향상. 타협점.

• 다른 내용은 아래(v1.113)와 동일.

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: 베이스 모델이 Illustrious v1.1 기반임을 아는 경우에만 사용. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용 권장.

• Illustrious v1.1로 훈련됨.

• 새 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 더 나은 자연 텍스처, 조명 및 피사계 심도 효과. 배경 구조 안정성 향상. 변형된 방이나 건물 같은 왜곡 배경 감소.

• LLM에서 생성한 완전한 자연어 캡션 포함.

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

• v1.72가 너무 과도하게 훈련되어 전체 강도 감소. 호환성 향상.

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

• illus v1.72와 동일한 내용 포함.

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

• ani40z v0.4에서 언급한 새로운 텍스처와 조명 데이터셋 포함. 더 자연스러운 조명과 텍스처.

• 손 향상용 약 100장 데이터셋 추가, 컵이나 유리 등 들고 있는 다양한 손 작업에 집중.

• 데이터셋에서 모든 "단순 배경" 이미지 제거. -200장.

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

(2025/3/4) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero로 훈련됨.

• 자연스러운 동적 조명과 실제 질감에 집중한 약 1000장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 질감.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. Animagine 4.0 밝기 문제 해결용. 더 나은 고대비.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 데이터셋 균형을 위해 일부 동물/비인간/기타 이미지 추가.

nbep11 v0.129

• 아주 약한 효과의 나쁜 버전, 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 범위 색상" 구현. 자동으로 "정상적이고 보기 좋은" 쪽으로 균형을 맞춥니다. 대부분 사진 편집 도구의 "한 번 클릭 자동 보정"과 같습니다. 단점은 강한 편향을 방지하여 예를 들어 95% 검은색, 5% 밝은 영역을 유지하는 것을 어렵게 합니다.

• 조금 더 현실적인 데이터 추가. 더 생생한 디테일과 조명, 평탄한 색상 감소.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 더 많은 훈련 이미지.

• 작은 "배경화면" 데이터셋 (~100장)으로 재미세 조정. 게임 배경화면 중 가장 고품질. 피부와 머리카락 디테일, 대비 향상.

nbep11 v0.58

• 더 많은 이미지. 훈련 파라미터를 NoobAI 베이스 모델과 가깝게 변경.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 더 많은 이미지.

nbep11 v0.11: NoobAI epsilon pred v1.1 기반 훈련.

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

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1로 훈련됨.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0으로 훈련됨.