모델/Stabilizer IL/NAI - illus01 v1.165c

Stabilizer IL/NAI - illus01 v1.165c

김지훈 (Kim Ji-hoon)

9/1/2025

1:05:19 AM

| Discussion|

팁

'a' 없는 Euler 샘플러와 2~4 사이의 낮은 CFG 값(권장 3) 사용.

부정적 프롬프트는 꼭 필요할 때만 사용; v-pred는 부정적 프롬프트에 매우 민감.

최상의 결과 위해 NoobAI v-pred 모델에서 훈련된 LoRA 사용; 없으면 NoobAI eps v1.0, 그 다음 illustrious v0.1 사용.

AI 스타일 적용 기본 모델은 피할 것. 해당 스타일이 이 LoRA 효과 억제하고 과적합 스타일 변이 유발.

이 LoRA는 현재 로드된 기본 모델 가중치에 기반하는 DoRA 아키텍처여서, LoRA 스택에서 가장 먼저 로드할 것.

스타일 강도 변경 불가 병합된 기본 모델은 LoRA 중첩에 비유연하니 피할 것.

커뮤니티를 위해 피드백을 댓글란에 남길 것.

이 LoRA는 v-pred 기본 모델에서만 작동하며 eps 모델은 지원하지 않음.

크리에이터 스폰서

향상된 제어와 유연성을 위한 관련 LoRA를 확인하세요:

Touching Grass – 실제 세계 데이터셋 전용 LoRA로 더 강력한 배경 및 조명 효과 제공.
Dark – 저조도 이미지로 학습된 밝기 편향 수정 LoRA.
Contrast Controller – 부작용 없는 정확한 대비 제어 수작업 LoRA.
Style Strength Controller – 수학적·선형적으로 과적합 및 스타일 편향 감소.
더 많은 LoRA 모음: https://civitai.com/collections/8274233

커버 이미지에 대한 주의사항:

이들은 원본 바닐라(사전학습된) 기본 모델에서 기본 1MP 해상도로 출력된 결과입니다. 업스케일, 플러그인, 인페인팅 수정 없이 생성된 이미지입니다. 메타데이터가 포함되어 있어 100% 재현 가능합니다.
이것은 스타일 LoRA가 아닙니다. 보이는 모든 스타일은 프롬프트에 의해 작동되는 사전학습된 기본 모델의 것입니다. 이 LoRA의 효과는 xy 플롯을 참조하세요.

최신 업데이트:

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

새로운 방법, 밝기 보정 적용. 요약: 이전 v0.264와 비교 시 극한 조건에서도 더 나은 조명 균형, 편향 감소, 진정한 전체 컬러 범위 구현. 완전한 검정(0)과 흰색(255)이 동일 이미지 내 공존 가능.
참고: 일부 "병합된" v-pred 모델은 잡음 스케줄이 꼬인 eps 모델을 병합했을 수 있습니다. 이 LoRA 적용 후 색상이 얼룩진다면 기본 모델 문제일 수 있습니다.

v-pred 사용 팁:

Euler 샘플러('a' 제외)와 낮은 CFG 값(2~4, 권장 3)을 사용하세요.
부정적 프롬프트는 처음에 사용하지 마세요. 특정 내용을 제거하고 싶을 때만 추가하세요. v-pred는 부정적 프롬프트에 민감합니다.
NoobAI v-pred에 맞게 훈련된 LoRA를 사용하세요. 해당 버전이 없으면 NoobAI eps v1.0 (중요: v1.1 아님, v-pred v1.0은 eps v1.0 기반), 그 다음 illustrious v0.1 순으로 사용하세요.
단, 일부 eps LoRA는 "noise offset"으로 학습되어 v-pred와 호환 문제를 일으킬 수 있습니다 (offset 없는 eps LoRA는 호환됨). 적용 시 비정상적 밝기/명암 변화가 나타날 수 있습니다.

주의: 이 LoRA는 v-pred 전용이며 eps 모델을 지원하지 않습니다. 이 조명 효과를 원한다면 v-pred 기본 모델로 전환하세요.

(2025/8/18): 거의 모든 인기 기본 모델은 NoobAI 기반이며, illustrious가 아닙니다. 최상의 효과를 위해 NoobAI LoRA 사용을 권장합니다. 왜 잘못 라벨링 되었고 기본 모델 테스트 방법은 "토론"을 참고하세요.

Stabilizer

사전학습된 애니메이션 모델을 본래 모습처럼 더 좋게 만드는 모든 기본 스타일 제거 LoRA입니다.

문제점:

애니메 모델은 애니메 이미지로 학습됨. 애니메 이미지는 단순하며 고수준 "개념"만 포함, 종종 매우 추상적임. 배경, 디테일, 텍스처가 부족함.
우리는 모델이 고수준 "개념"만 배우길 원함. 그러나 모델은 보고 배우는 그대로 습득함.
1000만 장 이상의 단순 추상 애니메 이미지를 본 모델은 1) 세부 묘사를 생성할 필요가 없다고 학습. 데이터셋이 이를 알려주지 않음. 2) 이해하지 못해도 추상 개념 기반 단순 이미지를 생성해야 한다고 학습. 이로 인해 변형된 이미지, 즉 "과적합"이 발생함.

해결책:

애니메 및 실제 세계 이미지를 함께 학습. 애니메 "개념"을 배우면서 자연스러운 디테일과 텍스처를 유지, 즉 과적합 감소 효과.
NoobAI는 실사 코스프레 이미지를 일부 데이터셋에 섞음(기억에 따르면 개발자가 어딘가에서 언급함).
이 LoRA는 더 발전하여 건축, 일상 물체, 의류, 풍경 등 매우 다양한 이미지를 학습. 또한 SDXL 원본 학습 설정을 모방하는 다중 수준 자연어 캡션을 포함.

이 LoRA가 바닐라(사전학습, 스타일 없음) 기본 모델에 적용되면:

과적합 감소, 이미지 변형 감소. 수천 개 내장 스타일 태그(Danbooru, e621 태그 포함)와 SDXL이 이해하는 일반 스타일 사용 가능하며, 2D, 3D, 추상, 사실적 등 관계없이 깨끗하고 상세한 이미지 생성 가능. 비교 예시: 1 (아티스트 스타일), 2 (일반 스타일)
아직도 최대 창의력 보유. 다양한 데이터셋 덕분에 반복적인 요소(얼굴, 배경 등) 없음. (기본 스타일 고착 스타일 LoRA 대비)
자연스러운 텍스처와 디테일. 데이터셋에 고해상도 고품질 실제 세계 사진 포함 (평균 3MP 이상, 약 1800x1800). 제로 AI 이미지 포함. (AI 이미지로 학습된 "detailer"와 달리, AI 스타일 오염, 반짝이며 부드러운 플라스틱 표면 없음)

"병합"된 기본 모델을 쓰는 경우? 대부분 괜찮음. "병합" 모델은 바닐라 기본 모델에 일부 스타일 LoRA가 미리 병합된 형태임. 다만 병합된 스타일 세기 조절 불가해 추가 LoRA 중첩에 문제 발생 가능. 자세한 내용은 "사용법" 참조.

전체 기본 모델을 미세조정하지 않는 이유? 나는 전문가가 아니고 수백만 이미지 학습 데이터가 없어 전체 모델 미세조정은 필요하지 않음.

왜 이 LoRA는 작나? (40MiB vs 200MiB) Nvidia의 새로운 아키텍처 DoRA를 사용해 전통적인 LoRA보다 효율적임.

이게 소위 말하는 "디테일러"인가? 아니라고 말하고 싶음. 이 LoRA는 모델이 잊은 "자연스러운 디테일"만 추가. 추가 객체나 장식 같은 과잉 디테일은 아님.

실제 이미지로 학습했다는데 "리얼리스틱" 모델인가? 2D 애니메 캐릭터에 영향 있나? 데이터셋에 실제 인간 없음. 모델은 본 것을 그대로 학습하므로 "실제 인간" 개념을 모름.

왜 NoobAI를 추천하면서 이 LoRA의 NoobAI 버전을 중단했나? 1) 데이터셋 증가에 따라 학습 비용과 시간이 매우 증가. 2) NoobAI에 일러스트 버전 사용해도 성능 저하 감지 안 됨.

이 LoRA를 이용한 병합 공유 금지. 보이지 않는 워터마크를 출력하는 숨겨진 트리거 단어 포함. 병합 강도가 0.05라도 작동함. 워터마크와 검출기는 본인이 직접 코딩. 사용 원치 않지만 가능함. 이 모델은 Civitai와 TensorArt에서만 공개됨. "me"와 이 문장이 타 플랫폼에서 보인다면 가짜이며 해당 플랫폼은 불법 복제 사이트임.

피드백은 댓글란에 남겨 모두가 볼 수 있게 하세요. Civitai 리뷰 시스템에 쓰지 마세요, 너무 형편없어 아무도 리뷰 찾기 어렵습니다.

즐거운 사용 되세요.

사용법

버전 접두사:

illus01 = Illustrious v0.1 기반 학습.
nbvp10 = NoobAI v-pred v1.0 기반 학습.
nbep11 = NoobAI e-pred v1.1 기반 학습 (중단됨)

LoRA 선택법 (간단히):

LoRA는 학습한 기본 모델에서 파생된 작은 패치 가중치 조각임. 이 "패치"는 원본 기본 모델이나 매우 유사한 모델에 적용해야 의미 있음.

따라서 기본 모델에 가장 가까운 것을 선택하세요.

거의 모든 인기 기본 모델은 NoobAI 기반이며 illustrious가 아닙니다.

최상의 효과를 원하면 NoobAI LoRA를 사용하세요. 라벨링 오류 및 기본 모델 테스트는 "토론" 참조.

권장: 이 LoRA를 LoRA 스택에서 가장 먼저 로드하세요.

이 LoRA는 Nvidia의 새로운 아키텍처 DoRA를 사용, 기존 LoRA보다 효율적임. 기존 LoRA가 정적 패치 가중치인 반면, DoRA 가중치는 현재 로드된 기본 모델 가중치에 따라 계산되어(LoRA 로드시 변경 가능) 효과가 로드 순서에 의해 달라짐.

기본 모델 관련:

권장: 바닐라(사전학습) 기본 모델.

스타일 조합에 대한 완전한 제어 가능.
개인적으로 NoobAI v1.1 추천.

"병합"된 기본 모델 사용할 경우:

대부분 "병합" 모델은 바닐라 기본 모델 + 일부 스타일 LoRA 병합형.
하지만 병합된 스타일 세기 조절 불가능해 추가 LoRA 적층시 문제 발생 가능. 그래서 많은 병합 기본 모델이 "LoRA 친화적"이지 않음.
과도 병합 모델(기본 모델과 LoRA 모두 병합됨, 예: NoobAI + illustrious v1 등 수백만 이미지 및 스텝 차이 있는 조합)도 "LoRA 친화적"이지 않음.

AI 스타일 적용된 기본 모델 사용을 피할 것:

많은 사용자가 이 LoRA가 일부 AI 스타일 기본 모델에서 효과 없다고 호소함. AI 스타일과 문제점에 대해 상세히 설명:

AI 스타일이란: AI 이미지 기반 학습으로, 모델이 AI 이미지에서 모든 것을 즉시 학습하여 극단적으로 과적합 됨. (이미 알고 있는 내용을 쉽게 모방 가능)
장점: AI 스타일은 매우 안정적이고 어떤 프롬프트에도 쉽게 작동. 95% 인기 기본 모델에 AI 스타일 포함.
단점:
- AI 스타일은 자연스러운 디테일과 텍스처가 부족함. 모든 것이 플라스틱처럼 깨끗하고 매끄럽고 반짝임. 실제 이미지에 비해 디테일 부족. AI 이미지 재학습 시 더 많은 디테일 손실 발생 (전화기 게임과 같음).
- AI 스타일은 다른 LoRA 효과 거의 모두 억제해 스타일 변이 유발. 비교 참조. 위는 바닐라 NoobAI, 아래는 WAI로 강력한 AI 스타일 포함, 이 LoRA 강도 0.8에서도 효과 미미.
- 반복되는 요소(얼굴, 머리 스타일, 배경 물체 등) 발생.

문제: AI 스타일 위에 세부 묘사를 겹칠 수 없음. 이 LoRA로 AI 스타일 부드러움을 "수정"하려면 불가능. 먼저 AI 스타일 강도를 낮춰야 함. 하지만 모든 "병합" 기본 모델은 병합된 AI 스타일 강도 변경 불가.

이전 버전:

새 버전 == 새 기능과 시도. LoRA의 큰 장점은 다양한 버전을 즉시 혼합할 수 있다는 점.

자세한 내용은 "업데이트 로그" 참고. 이전 버전은 효과가 매우 다를 수 있음.

현재 ~: 자연스러운 디테일과 텍스처, 안정적인 프롬프트 이해 및 더 많은 창의성. 순수 2D 애니메 스타일 한정 아님.
- "c" 버전 (illus01 v1.152~1.185c): "c"는 "컬러풀", "창의적", 가끔 "혼란스러움" 의미. 이 버전은 매우 시각적으로 강렬한 학습 이미지 포함, 예: 고대비, 강한 후처리 효과, 복잡한 조명 조건, 사방의 객체와 복잡한 패턴. "시각적 강렬함" 있지만 덜 "자연스러운" 이미지 생성. 부드러운 색상 스타일에 영향 가능.

Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 선명한 색감으로 더 나은 애니메 스타일.
Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 더 나은 애니메 스타일.

데이터셋

최신 버전 혹은 최근 버전 기준

총 약 7천장 이미지. 많진 않지만(수백만 장 학습하는 전문가들과 비교 시) 적지도 않음. 모든 이미지가 직접 엄선됨.

일반적으로 좋은 외모만 포함. 묘사 불가능한 극단적 아트 스타일, AI 이미지, 워터마크 없음.
고해상도 이미지만 포함. 전체 데이터셋 평균 3.37 MP, 약 1800x1800 크기.
Google 최신 LLM이 생성한 자연스러운 캡션 포함.
모든 애니메 캐릭터는 먼저 wd tagger v3, 그 다음 Google LLM으로 태깅 처리됨.
자연, 야외, 실내, 동물, 일상용품 등 다양한 사물 포함, 실제 인간 제외.
밝기 조건 다양 포함. 매우 어두움, 매우 밝음, 양 극단 모두 포함.

기타 도구

처음 Stabilizer에 포함되려 했던 아이디어들이나 과거 사용하던 도구들로, 지금은 별도의 LoRA임. 더 유연한 사용 가능. 모음 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: 실제 세계 데이터셋(애니메 데이터셋 제외)으로만 학습된 LoRA. 더 강력한 배경 및 조명 효과. 기가찐 사용자에게 적합.

Dark: 일부 기본 모델의 높은 밝기 편향을 수정하는 LoRA. Touching Grass 데이터셋 내 저조도 이미지로 학습됨. 인간 데이터 없음. 스타일 영향 없음.

Contrast Controller: 수작업으로 제작된 LoRA (학습 아님). 가장 작은 300KB 크기. 모니터 대비 조절 슬라이더처럼 작동. 다른 "대비 향상" 학습형과 달리 안정적이며 수학적 선형 효과, 스타일 영향 없음.

기본 모델이 과다 채도 문제 있거나 색감 강조 시 유용.

예시:

Style Strength Controller: 과적합 효과 감소기. 수작업 제작, 무학습. 스타일 영향 및 수학적 효과 모두 선형. 모든 과적합 효과(객체 편향, 밝기 등) 감소 가능.

Hassaku XL 테스트: 기본 모델은 높은 밝기 편향, 부드럽고 반짝이는 표면, 벽에 인쇄된 무늬 등 편향 많음. 프롬프트에 "dark" 포함되어도 모델은 무시. 강도 0.25 시 밝기 편향, 표면의 이상한 부드러움 감소로 더 자연스러운 이미지 표현.

Stabilizer와 차이점:

Stabilizer는 실제 세계 데이터를 학습. 텍스처, 디테일, 배경의 과적합 효과를 "감소"시키며 다시 추가하는 식.
Style Controller는 학습이 아님. 기본 모델 학습을 "되돌리는" 효과로 과적합 정도 감소. 밝기, 객체 편향 등 모든 과적합 효과 수학적으로 감쇠.

업데이트 로그

(2025/7/28) illus01 v1.198

주로 v1.185c와 비교:

"c" 버전 종료. "시각적 강렬함"은 좋으나 호환성 문제 있음. 예: 기본 모델에 대비 향상이 이미 있으면 두 개 중첩은 매우 부정적. 따라서 과도한 후처리(고대비 및 채도 등) 중단.
대신 텍스처와 디테일 확대. 영화 같은 조명. 호환성 개선.
많은 변경사항 적용, 데이터셋 전면 개편 포함. 이전 버전과 매우 다른 효과.
v1.185c의 강렬한 효과를 원하면 이 페이지에서 순수 아트 스타일 확인 가능. 데이터셋 충분하면 LoRA 학습 예정.

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

v1.165c 대비.

선명도 및 뚜렷함 100% 향상. 1픽셀 너비 라인 표현 가능. 심지어 하얀 종이 질감도 표현 (현실 종이엔 노이즈 있음). 1MP 이미지가 2K와 유사한 느낌.
복잡한 이미지 30% 감소 (정확 묘사 어려운). 일상적 용도에선 안정적.

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

특별판. v1.164 개선 아님. "c"는 "컬러풀", "창의적", 가끔 "혼돈" 의미.

매우 시각적으로 강렬한 이미지 포함, 가끔 묘사 어려운 예: 매우 컬러풀, 고대비, 복잡 조명, 사방 복잡한 패턴 및 객체 포함.

따라서 "시각적 강렬함" 있지만 "자연스러움"은 감소. 부드러운 색상 스타일 영향 가능. 예: v1.164 수준의 "연필 아트" 질감 완벽 표현 불가.

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

향상된 프롬프트 이해. 각 이미지에 관점이 다른 3개의 자연 캡션 포함. Danbooru 태그는 LLM으로 검증되어 중요 태그만 결합.
과노출 방지 바이어스 추가, #ffffff 완전 흰색 출력을 방지. 대부분 #ffffff는 과노출로 디테일 손실 유발.
NoobAI(e-pred, v-pred 모두)와 호환성 위함 일부 학습 설정 변경.

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

조명, 텍스처, 디테일 지속 개선.
5천 장 이미지 추가, 학습 스텝 증가, 효과 강화.

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

v0.198 밝기 및 색상 문제 즉시 수정. 더 이상 사진처럼 극단적 변화 없음. v0.198는 나쁘지 않고 창의적이었음.

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

더 많은 어두운 이미지 추가. 어두운 환경에서 신체 및 배경 변형 감소.
색상 및 대비 향상 제거. Contrast Controller 사용 권장.

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

illus01 v1.93 ~ v1.121의 같은 신규 요소 포함. 요약: 새로운 사진 데이터셋 "Touching Grass" 포함. 개선된 자연 텍스처, 배경, 조명. 캐릭터 효과 완화로 호환성 강화.
개선된 색상 정확도 및 안정성 (nbep11 v0.160 대비)

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

illustrious v0.1 기반 롤백. illustrious v1.0 이후 버전은 일부러 AI 이미지(약 30%) 포함 학습, LoRA 학습에 이상적이지 않음. 논문 보고 알게 됨.
캐릭터 스타일 효과 감소, v1.23 수준으로 회귀. 디테일은 줄지만 호환성 향상. 트레이드오프.
기타는 아래 v1.113과 동일.

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

업데이트: 기본 모델이 Illustrious v1.1 기반임을 확실히 알 경우만 사용. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용.

Illustrious v1.1 기반 학습.
새 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 자연 텍스처, 조명, 심도 효과 개선. 배경 구조 안정성 증진. 뒤틀린 배경(왜곡된 방, 건물 등) 감소.
LLM 기반 완전한 자연어 캡션 포함.

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

v1.72가 과도한 학습 되어 전체 강도 조절로 호환성 개선.

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

illus v1.72와 동일 업데이트 적용.

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

ani40z v0.4 아래와 동일한 신규 텍스처 및 조명 데이터셋 사용. 더 자연스러운 조명 및 텍스처.
손에 특화된 약 100장 데이터셋 추가, 유리나 컵 등을 잡는 작업 중심.
단순 배경 이미지 전량 제거 (-200장).
학습 도구 kohya에서 onetrainer로 전환. LoRA 아키텍처를 DoRA로 변경.

(2025/3/4) ani40z v0.4

Animagine XL 4.0 ani40zero 기반 학습.
자연스러운 동적 조명과 실제 텍스처에 중점 둔 약 1천장 데이터셋 추가.
더 자연스러운 조명 및 텍스처.

ani04 v0.1

Animagine XL 4.0 초기 버전. 주로 Animagine 4.0 밝기 문제 수정. 더 나은 고대비.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

모피/비인간/기타 이미지 추가로 데이터셋 균형 맞춤.

~~nbep11 v0.129~~

불량 버전, 효과 너무 약함, 무시하세요.

nbep11 v0.114

"전체 범위 색상" 구현. 자동으로 "정상적이고 보기 좋은" 상태로 밸런스 조정. 사진 편집 도구의 "원클릭 자동 보정"과 유사. 한 가지 단점은 극단적 편향 방지 예: 95% 검정, 5% 밝은 이미지 대신 균형 중심 결과 생성.
조금 더 현실적인 데이터 추가. 더 생생한 디테일, 조명, 덜 평면적인 색상.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96