참고: 표지 이미지는 a1111의 바닐라(원본) 베이스 모델에서 직접 가져왔으며 기본 1MP 해상도입니다. 업스케일, 플러그인, 인페인팅 수정 없이 생성되었습니다. 이미지가 너무 선명해 보여 업스케일된 것 같다고 생각한다면, 이 LoRA가 제대로 작동한 것입니다.

이 LoRA는 최상의 디테일을 위해 바닐라 베이스 모델을 선호합니다. 복잡한 병합(병합의 병합...)은 필요 없으며, 세부 디테일만 원한다면 보통 권장되지 않습니다.

(2025년 7월 28일) illus01 v1.198

주로 v1.185c와 비교:

• "c" 버전 종료. "시각적으로 인상적인" 효과는 좋지만 호환성 문제가 있습니다. 예: 베이스 모델에 이미 대비 강화가 있을 때 두 가지 같은 효과를 쌓으면 매우 나쁩니다. 따라서 더 이상 강한 후처리 효과(높은 대비 및 채도 등)는 없습니다.

• 대신에 더 많은 질감과 디테일, 영화 수준의 조명 효과가 추가되었습니다.

• 호환성 개선. illus01으로 훈련했지만 이제 NoobAI에서 강도 1로도 안정성 문제가 거의 없습니다.

• 이 버전은 데이터셋 전면 개편을 포함하여 많은 변경이 있었으므로 이전 버전과는 효과가 꽤 다릅니다.

v1.185c의 강한 효과가 필요하면 이 페이지에서 순수하고 전용 아트 스타일을 찾을 수 있습니다. 데이터셋이 충분히 크면 LoRA 훈련을 고려할 수 있습니다.

이 버전이 아마도 illustrious용 마지막 버전일 것입니다. 1) 더 개선할 점을 모르겠습니다. 2) 최근 FLUX.1-schnell 기반 파인튜닝인 Chroma를 시도해보고 있으며 매우 유망해 보입니다. 결국 SDXL이 조금 오래되었죠.

몇 일 내에 최신 데이터셋 기반 NoobAI eps v1.0에 기반한 새로운 NoobAI 버전이 나올 예정입니다.

(2025년 7월 24일) 새로운 Stabilizer가 RouWei용으로 발표되었습니다. 자세한 내용은 페이지를 참고하세요.

Stabilizer

기본 스타일 없는 올인원 미세 조정 베이스 모델 LoRA입니다.

문제점: 애니메이션 모델은 애니메이션 데이터셋에서 훈련되었습니다. 문제는 애니 이미지가 높은 수준의 "개념"만 담고 있어 종종 매우 추상적이며, 디테일과 질감이 부족합니다. 따라서 모델은 디테일 생성에 실패하고 이해하지 못하는 추상 개념을 생성하려 하여 이미지가 왜곡됩니다. 이를 "과적합"이라고 부릅니다.

해결책 (이 LoRA의 접근법): 애니 및 실제 세계 이미지를 함께 훈련시켜 애니 스타일을 학습하면서도 자연스러운 디테일과 질감을 유지하도록 하여 과적합을 줄입니다.

바닐라 베이스 모델에 적용하면:

• 이 LoRA에는 과적합된 기본 스타일이 없습니다. 데이터셋이 매우 다양하여 베이스 모델의 최대 창의성이 유지됩니다. 따라서 동일한 얼굴, 배경 등을 반복하지 않습니다. (과적합된 스타일 LoRA가 병합된 모델과 비교)

• 원본 베이스 모델의 내장 스타일(Danbooru 태그) 대부분이 더 이상 과적합되지 않았습니다. 원래 SDXL이 이해하는 수천 개의 빌트인 스타일 태그와 일반 스타일을 사용하여 이미지를 깨끗하고 세밀하게 얻을 수 있습니다. 과적합, 이미지 왜곡, 병합 모델로 인한 스타일 오염 없이 2D, 3D, 추상, 리얼리틱 모두 가능합니다. 비교 예시: 1 (아티스트 스타일), 2 (일반 스타일)

• 훈련 데이터셋은 고해상도 이미지(평균 3MP 이상, 약 1800x1800픽셀)만 포함하며, AI 이미지가 전혀 없습니다. 따라서 픽셀 수준을 넘어선 진짜 질감과 세부 표현이 가능하며, 가짜 모서리나 질감 없는 매끄러운 표면이 아닙니다.

전체 베이스 모델을 미세 조정하지 않는 이유? 저는 기가챠드가 아니며 수백만 장의 훈련 이미지가 없기에 전체 베이스 모델 미세 조정은 필요하지 않습니다.

이 LoRA가 작은 이유? 크기로 LoRA를 판단하지 마세요. 1) 효율적인 DoRA 아키텍처로 전통적인 LoRA보다 효율적입니다. 2) 많은 LoRA가 학습률 증가를 잊어 과대 크기/랭크를 가집니다.

베이스 모델 공개 예정인가요? 아닙니다. 제 베이스 모델은 단순히 NoobAI ep v0.5 혹은 v1.1과 이 LoRA 조합 뿐입니다.

이 LoRA가 이른바 "디테일러"인가요? 아닙니다. 이 LoRA는 모델이 잊어버린 자연스러운 디테일을 복원합니다. 추가적인 오브젝트나 장식을 더하지 않습니다.

NoobAI를 추천하지만 이 LoRA의 NoobAI 버전을 중단한 이유? 1) 데이터셋이 커짐에 따라 훈련 비용과 시간이 증가했습니다. 2) illus 버전을 NoobAI에서 사용해도 성능 저하를 발견하지 못했습니다.

이 LoRA로 만든 병합 공유는 금지됩니다. 보이지 않는 워터마크 트리거 단어가 숨겨져 있어 병합 강도가 0.05여도 작동합니다. 워터마크와 탐지기는 제가 직접 코딩했습니다. 이 모델은 Civitai와 TensorArt에만 공개되어 있으며, 다른 플랫폼에서 "me"와 이 문구를 발견하면 해당 플랫폼은 불법 해적 플랫폼입니다.

모든 사람에게 보이도록 댓글란에 피드백을 남겨주세요. Civitai 리뷰 시스템은 너무 형편없어 아무도 찾거나 볼 수 없습니다.

즐거운 사용 되세요.

사용 방법

버전 접두사:

• illus01 = Illustrious v0.1에서 훈련됨. (추천됨)

  • Illustrious v0.1 기반 모든 모델 지원, 신규 Illustrious 모델(v1, v2 등), NoobAI(e-pred 및 v-pred) 포함.

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1에서 훈련됨. (단종됨)

  • NoobAI e-pred v1.1 전용 지원.

  • 참고: NoobAI v-pred는 e-pred v1.0 기반이며, 많은 "NoobAI" 모델도 v1.0에 기반.

"c" 버전 (illus01 v1.152~1.185c):

"c"는 "화려하고(colorful)", "창의적인(creative)", 때로는 "혼란스러운(chaotic)" 뜻입니다. 이 버전은 시각적으로 매우 인상적인 이미지(예: 매우 화려하고, 높은 대비, 강한 후처리, 복잡한 조명, 사물과 복합적인 패턴)가 포함되어 있으며, "자연스러운" 이미지보다는 "시각적 임팩트"에 집중되어 있어 부드러운 색감 스타일에 영향을 줄 수 있습니다.

베이스 모델:

추천: 바닐라(원본) 베이스 모델

• 스타일 조합을 완전하게 컨트롤할 수 있습니다.

• 개인적으로 NoobAI ep v0.5 및 v1.1을 추천합니다.

병합된 베이스 모델을 사용하면 다음을 유의하세요:

• AI 스타일이 포함된 베이스 모델은 권장하지 않습니다.

• AI 스타일은 AI 이미지로 훈련된 스타일입니다. AI 이미지가 매우 깨끗하고 노이즈가 적어 모델이 빠르게 과적합됐습니다.

• 장점: AI 스타일은 매우 안정적이고 깔끔합니다. 그래서 인기 베이스 모델 80%가 AI 스타일을 포함합니다. 다양한 프롬프트에도 안정적입니다.

• 단점: AI 스타일은 질감이 없고(매끄럽고 플라스틱 같은 느낌), 이상한 반짝임이 있으며 모든 오브젝트와 배경이 플라스틱 같게 느껴집니다. 다른 LoRA의 효과를 거의 억제하여 스타일 변화를 유발합니다. 비교: 상단은 바닐라 NoobAI, 하단은 강한 AI 스타일 가진 WAI입니다.

• 이 LoRA는 AI 스타일에 디테일을 추가할 수 없습니다. "매끄럽고 플라스틱 같은" 느낌은 모델이 학습한 스타일의 일부이기 때문입니다. 커버 이미지 같은 세밀한 결과를 원하면 바닐라 베이스 모델을 사용하세요.

구버전:

신버전 == 새로운 내용과 시도. LoRA의 큰 장점은 서로 다른 버전을 즉시 섞어 쓸 수 있습니다.

"업데이트 기록"에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다. 구버전은 효과가 크게 다를 수 있으니 주의하세요.

• 현재 ~ : 자연스러운 디테일과 질감, 안정적인 프롬프트 이해와 창의성 향상. 더 이상 순수 2D 애니메이션 스타일에 국한되지 않음.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~ : 생생한 색감의 더 나은 애니 스타일.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~ : 더 나은 애니 스타일.

데이터셋

최신 버전 또는 최근 버전

총 약 7천 장 이미지. 거대하진 않지만(수백만 장 이미지로 훈련하는 기가챠드에 비해), 작지도 않고 모두 직접 선별하였습니다.

• 정상적이고 보기 좋은 것만 포함. 설명하기 어려운 특이 아트 스타일, AI 이미지, 워터마크 등 없음.

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

• 모든 이미지에 최신 구글 LLM으로부터 생성된 자연 설명이 포함.

• 모든 애니 캐릭터는 먼저 wd tagger v3로 태깅 후 구글 LLM으로 검증.

• 자연, 야외, 실내, 동물, 일상 물품 등 다양한 내용 포함하되 실제 인물 제외.

• 모든 밝기 조건 포함: 매우 어두운, 매우 밝은, 극단적 조명 조합도 포함.

기타 도구

Stabilizer에 포함되거나 포함 예정이었던 몇 가지 아이디어를 분리된 LoRA로 만들었습니다. 유연성 향상을 위해서입니다. 모음 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: 실제 세계 데이터셋만 사용하여 훈련된 LoRA로 배경과 조명 개선에 강한 효과를 가집니다. 기가챠드 사용자에게 유용.

Dark: 일부 베이스 모델의 너무 밝은 편향을 조정하는 LoRA. Touching Grass 데이터셋의 저조도 이미지로 훈련했으며 스타일에는 영향 없음.

Contrast Controller: 수작업으로 만든 LoRA로, 모니터 슬라이더처럼 대비를 안정적이고 선형적으로 제어. 다른 "contrast enhancer"와 달리 스타일에 영향이 없습니다.

베이스 모델이 과채도 문제를 가질 때나 더 화려한 색상을 원할 때 유용합니다.

예시:

Style Strength Controller: 과적합 효과 감소용 수작업 LoRA로, 스타일에 영향 없이 수학적으로 선형적인 효과 제공합니다. 오브젝트, 밝기 편향 등 모든 과적합 효과를 줄임.

Hassaku XL에서 테스트한 효과: 베이스 모델은 많은 편향(높은 밝기, 매끄럽고 반짝이는 표면, 벽 프린팅 등)을 가지고 있으며, 프롬프트에 "dark" 키워드가 있어도 모델이 거의 무시했습니다. 강도 0.25에서 밝기 편향과 매끄러운 느낌이 줄어들어 이미지가 더 자연스럽습니다.

Stabilizer와의 차이점:

• Stabilizer는 실제 세계 데이터로 훈련되어 텍스처, 디테일, 배경 등 과적합 효과를 "복원"합니다.

• Style Controller는 훈련된 것이 아니며, 베이스 모델 훈련을 "되돌리는" 역할로 밝기나 오브젝트 편향 등 모든 과적합 효과를 수학적으로 줄입니다.

업데이트 기록

(2025년 6월 21일) illus01 v1.185c:

v1.165c와 비교.

• 선명도 100% 향상. 한 픽셀 너비의 선을 얻을 수 있고, 흰 종이의 질감도 표현 가능. (현실 종이는 완전 흰색이 아니며 노이즈가 있음) 1MP 이미지가 2K급 느낌을 줌.

• 지나치게 혼란스러운(설명 어려운) 이미지 30% 감소. 매우 높은 대비 수준은 줄었지만 일반 사용 시 더 안정적임.

(2025년 6월 10일): illus01 v1.165c

특별한 버전입니다. v1.164의 개선판이 아닙니다. "c"는 "화려하고(colorful)", "창의적인(creative)", 때때로 "혼란스러운(chaotic)" 뜻.

데이터셋에 매우 인상적인 이미지가 포함되어 있으나, 때로는 설명하기 어려운 경우가 많음. 예: 매우 화려하고 높은 대비, 복잡한 조명, 사물과 복합 패턴이 많음.

따라서 "시각적 임팩트"는 높으나, "자연스러움"이 희생될 수 있고 부드러운 색상 스타일에 영향을 줌. 예: v1.164처럼 펜슬 아트 질감을 완벽히 생성하지 못함.

(2025년 6월 4일): illus01 v1.164

• 프롬프트 이해 향상. 이제 각 이미지에 대해 다양한 관점에서 세 개의 자연어 캡션이 추가됨. Danbooru 태그는 LLM으로 검증되어 중요한 태그만 자연어 캡션에 포함.

• 과다 노출 방지 추가. 모델 출력이 #ffffff 순백색에 도달하지 않도록 편향을 추가함. 대부분의 경우 #ffffff은 과노출로 디테일 손실을 의미.

• 훈련 설정 일부 변경. NoobAI (e-pred 및 v-pred)와 더 호환되도록 함.

(2025년 5월 19일): illus01 v1.152

• 조명, 질감, 디테일 꾸준히 개선.

• 5천 장 추가, 훈련 단계 증가로 효과 강화.

(2025년 5월 9일): nbep11 v0.205:

• v0.198의 밝기 및 색상 문제 빠른 수정. 이제 실제 사진처럼 밝기와 색상이 극단적으로 변하지 않음. v0.198은 나쁘지 않고 창의적임.

(2025년 5월 7일): nbep11 v0.198:

• 더 많은 어두운 이미지 추가. 어두운 환경에서의 왜곡된 신체 및 배경 감소.

• 색상 및 대비 강화 제거. 필요 없어져 대신 Contrast Controller 사용 권장.

(2025년 4월 25일): nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93 ~ v1.121의 주요 내용 반영. 요약: 신규 사진 데이터셋 "Touching Grass". 더 나은 자연 질감, 배경, 조명. 캐릭터 효과 감소로 호환성 향상.

• 색상 정확도 및 안정성 개선. (nbep11 v0.160 대비)

(2025년 4월 17일): illus01 v1.121.

• illustrious v0.1 버전으로 되돌림. illustrious v1.0 및 이후 버전은 AI 이미지를 일부(약 30%) 사용해 LoRA 훈련에는 이상적이지 않음. 논문 읽고 알게 되었음.

• 캐릭터 스타일 효과 감소. v1.23 수준으로 복귀. 디테일은 줄지만 호환성은 개선됨. 트레이드오프임.

• 그 외 변경사항은 v1.113과 동일.

(2025년 4월 10일): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: 베이스 모델이 Illustrious v1.1 기반임을 알 경우에만 사용하세요. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용 추천.

• Illustrious v1.1 기반 훈련.

• 신규 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 더 나은 자연 질감, 조명, 심도 효과. 더 안정적인 배경 구조. 왜곡된 배경(방, 건물 등) 감소.

• LLM으로부터 완전한 자연어 캡션 제공.

(2025년 3월 30일): illus01 v1.93.

• v1.72가 너무 강하게 훈련되어 전체 강도를 낮춰 호환성 개선.

(2025년 3월 22일): nbep11 v0.160.

• illus v1.72와 동일한 내용 적용.

(2025년 3월 15일): illus01 v1.72

• 아래 ani40z v0.4의 새로운 질감 및 조명 데이터셋과 동일. 더 자연스러운 조명과 질감.

• 100장 정도의 손(들) 특화 데이터셋 추가, 컵이나 유리 등을 잡는 다양한 작업 포함.

• 훈련 데이터셋에서 "단순 배경" 이미지 모두 제거 (-200장).

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

(2025년 3월 4일) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero 기반 훈련.

• 자연스러운 동적 조명과 실제 세계 질감에 집중한 약 1천 장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 질감.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. 주로 밝기 문제 수정, 대비 개선.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 모피/비인간/기타 이미지 일부 추가하여 데이터셋 균형 맞춤.

nbep11 v0.129

• 효과가 너무 약한 나쁜 버전이므로 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 범위 색상" 기능 구현. "정상적이고 보기 좋은" 상태로 자동 균형 조절. 대부분 사진 편집 프로그램의 "원클릭 자동 보정"과 유사. 단점으로는 높은 편향 방지: 예를 들어 이미지 95%가 검은색, 5%가 밝은 경우 50/50 비율로 바꾸지 않음.

• 현실감 있는 데이터 추가. 더 생생한 디테일과 조명, 덜 평면적인 색상.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 이미지 수 증가.

• 작은 "배경화면" 데이터셋(실제 게임 배경화면 최고 품질, 약 100장)으로 재미세 조정. 피부, 머리카락 등 디테일과 대비 향상.

nbep11 v0.58

• 이미지 수 증가. 훈련 파라미터를 NoobAI 베이스 모델에 최대한 근접하도록 변경.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 이미지 수 증가.

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

• 데이터셋 태그 개선, LoRA 구조 및 가중치 분포 개선. 이미지 구성을 더 안정적으로.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1에서 훈련.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0에서 훈련.