커버 이미지는 a1111의 vanilla(원본) 기본 모델에서 직접 가져온 것으로, 기본 1MP 해상도입니다. 업스케일이나 플러그인 없이 생성되었습니다. 만약 이미지가 너무 선명해서 업스케일된 것 같다면, 이 LoRA가 제 역할을 잘 한 것입니다.

이 LoRA를 사용한 병합 공유 및 다른 플랫폼에서 재배포는 금지되어 있습니다. 이 모델은 Civitai와 TensorArt에서만 공개되었습니다. 다른 플랫폼에서 "나"와 이 문장이 보인다면, 모두 가짜이며 해당 플랫폼은 해적판입니다.

Stabilizer

기본 스타일이 없는 올인원 미세조정 기본 모델 LoRA입니다.

vanilla NoobAI e-pred v1.1에 적용하면 미세조정된 기본 모델을 얻을 수 있습니다.

• 올인원: 일반적으로 필요한 모든 향상이 포함되어 있습니다. 자연광과 디테일, 안정적인 프롬프트 이해, 개선된 배경, 개선된 손 표현 등...

• 원본 미세조정 기본 모델과 동일하며, 기본 스타일이 없습니다. 데이터셋이 매우 다양하여 기본 모델의 최대 창의성이 유지됩니다. 동일한 얼굴, 배경 등을 반복 생성하지 않습니다. (과도하게 오버피팅된 스타일 LoRA가 병합된 모델과 비교)

• 원본 기본 모델의 다수 내장 스타일은 매우 오버피팅되어 있습니다. 이 LoRA는 이를 수정할 수 있습니다. 데이터셋이 매우 다양하기 때문입니다. 이제 수천 개의 내장 Danbooru 스타일 태그 및 기본 SDXL이 이해하는 일반 스타일을 사용해도 제대로 깨끗하고 자세한 이미지를 얻을 수 있습니다. 오버피팅 효과 없음, 변형된 이미지 없음, 병합 모델로 인한 스타일 오염 없음. 2D, 3D, 추상적 또는 사실적 스타일 모두 적용 가능. 예시:

• 비교 보기: 1 (아티스트 스타일), 2 (일반 스타일)

• 훈련 데이터셋은 고해상도 이미지만 포함 (평균 픽셀 > 3MP, 약 1800x1800). 제로 AI 이미지입니다. 따라서 인위적 가장자리나 질감 없는 부드러운 표면 대신 실제 텍스처와 디테일을 얻을 수 있습니다.

하지만 LoRA이므로, 원하는 기본 모델에 강도 조절하여 즉시 적용할 수 있습니다.

왜 올인원인가? 서로 다른 10개 데이터셋으로 10개의 LoRA를 따로 훈련해 쌓으면 기본 모델이 부담을 받습니다. 하나의 데이터셋으로 한 번에 훈련하면 충돌이 없습니다.

왜 전체 기본 모델을 미세조정하지 않나요? 저는 전문가가 아니고 수백만 장의 훈련 이미지가 없어서 전체 기본 모델 미세조정은 필요하지 않습니다.

왜 NoobAI를 추천하면서 이 LoRA의 NoobAI 버전은 없앴나요? 1. 데이터셋이 커질수록 훈련 비용과 시간이 증가합니다. 2. illus 버전을 NoobAI에 사용해도 성능 저하는 느끼지 못했습니다.

이 LoRA를 이용한 병합 공유는 금지됩니다. 참고로, 눈에 안 보이는 워터마크를 찍는 숨겨진 트리거 단어가 있습니다. 합성 강도가 0.05여도 작동합니다. 워터마크와 검출기를 직접 코딩했습니다. 사용하고 싶지 않지만 사용할 수 있습니다.

피드백은 댓글 섹션에 남겨 주세요. 모든 사람이 볼 수 있도록. Civitai 리뷰 시스템은 너무 부실해 리뷰를 찾아볼 수 없습니다.

즐겁게 사용하세요.

용어 정리:

"Stabilizer"는 vanilla 기본 모델에 적용했을 때 오버피팅 감소와 디테일 향상을 의미합니다. 커버 이미지 참조.

이미 수많은 LoRA를 쌓아 손상된 기본 모델을 마법처럼 복구하진 못합니다.

사용법

버전 접두사:

• illus01 = Illustrious v0.1 기준으로 훈련. (추천, NoobAI에도 적합)

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1 기준 훈련. (중단됨)

"c" 버전 (illus v1.152 이후):

"c"는 "colorful(화려한)", "creative(창의적)", 때로는 "chaotic(혼란스러운)"을 의미합니다. 이 버전은 매우 시각적으로 강렬한 이미지 예: 화려함, 높은 대비, 강한 후처리 효과, 복잡한 조명 조건, 다양한 물체 및 패턴을 포함합니다. "시각적으로 강렬"하지만 "자연스러움"은 다소 감소할 수 있습니다. 부드러운 색상 스타일에 영향을 줄 수 있습니다.

• 단순히 멋진 이미지를 원할 때 "c" 버전 사용.

• 자연 텍스처나 특정 스타일을 정확히 재현하려면 비"c" 버전 사용.

추천:

• 오버피팅된 기본 스타일 없는 vanilla 기본 모델(NoobAI, RouWei 등)

• 이 LoRA를 강도 0.5~0.8로 적용

• 1~3개의 스타일 태그나 LoRA 함께 사용

비추천:

• 강한 기본 AI 스타일이 있는 기본 모델

  • 90% 이상 기본 모델은 AI 스타일 포함. AI 스타일은 매우 깔끔하고 일관되어 훈련 및 사용이 쉽습니다. 강한 AI 스타일은 이 LoRA 효과를 억제해 스타일 변화를 일으킵니다. 비교 참조. 위는 vanilla NoobAI, 아래는 강한 AI 스타일이 적용된 WAI 모델입니다.

  • 모델에 AI 스타일 유무 판단법은 뚜렷하지 않습니다. 대부분 AI 스타일은 표면에 텍스처가 없고 모두 부드럽고 반짝임 등이 있어 플라스틱 느낌입니다.

구버전:

새 버전은 새로운 시도와 개선 사항을 포함합니다. LoRA의 장점은 여러 버전을 동시에 혼합할 수 있다는 점입니다.

자세한 내용은 "업데이트 로그"를 참고하세요. 구버전은 효과가 크게 다를 수 있습니다.

• 현재 ~: 자연스러운 디테일과 텍스처를 강화하고, 안정적인 프롬프트 이해 및 더 높은 창의성 제공

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 생생한 색감의 순수 애니메 스타일 강화

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 애니메 스타일 강화

데이터셋

최신 버전 또는 최근 버전 기준

총 약 7천장 이미지. 전부 직접 엄선함.

• 정상적이고 보기 좋은 것만 포함. 설명 불가한 과도한 아트 스타일 없음. AI 이미지, 워터마크 없음.

• 오직 고해상도 이미지. 전체 데이터셋 평균 3.37MP, 약 1800x1800 크기.

• 모든 이미지에 Google 최신 LLM이 생성한 자연어 캡션 제공.

• 모든 애니 캐릭터는 먼저 wd tagger v3가 태그 부착 후 Google LLM으로 보정됨.

• 자연, 실내외, 동물, 일상 물건 등 다양하게 포함, 실제 인간 제외.

• 매우 다양한 밝기 조건 포함. 매우 어둡거나 매우 밝은 이미지 포함.

기타 도구

Stabilizer에 포함되거나 포함될 예정이었던 아이디어들이 지금은 독립된 LoRA로 분리되어 유연성을 높였습니다. 컬렉션 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: 실제 세계 데이터셋만 사용해 훈련한 LoRA로, 효과가 강하며 배경과 조명이 우수합니다. 순수 개념을 선호하는 고수 사용자에게 적합.

Dark: 일부 기본 모델의 과도한 밝기 편향을 수정하는 LoRA. Touching Grass의 저조도 이미지 데이터로 훈련. 인간 이미지 제외로 스타일에 영향 없음.

Contrast Controller: 수작업 제작 LoRA (훈련 아님). 300KB로 매우 작으며, 모니터 밝기 조절 슬라이더처럼 대비를 정밀하게 컨트롤. 다른 "대비 향상" 훈련 LoRA와 달리 효과가 안정적이고 수학적으로 선형이며 스타일에 부작용 없음.

기본 모델이 과포화 문제 있거나 매우 화려한 느낌을 원할 때 유용.

예시:

Style Strength Controller: 오버피팅 효과 저감기. 마찬가지로 수작업 제작 LoRA로, 훈련이 아니며 스타일에 부작용 없고 수학적 선형 효과. 객체 편향, 밝기 등 모든 오버피팅 효과 저감 가능.

Hassaku XL 기준 효과 테스트: 이 기본 모델은 밝기 과도, 매끄럽고 반짝이는 표면, 벽 프린팅 등 많은 편향 있음. 프롬프트에 "dark" 키워드 있음에도 무시됨. 강도 0.25일 때 밝기 편향 감소, 표면 부드러운 느낌 감소로 더 자연스러운 이미지 생성.

Stabilizer와 차이점:

• Stabilizer는 실제 데이터로 훈련되어 텍스처, 디테일, 배경 관련 오버피팅 효과를 "감소"하는 대신 보정합니다.

• Style Controller는 훈련되지 않은 수작업 제작으로, 기본 모델 훈련을 "되돌리는" 역할 해 밝기, 객체 편향 등 모든 오버피팅 효과를 수학적으로 감소시킵니다.

업데이트 로그

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

v1.165c와 비교.

• 선명도 및 샤프니스 100% 향상. 1픽셀 너비의 선과 심지어 백색 종이의 질감까지 표현 가능. (농담 아님, 실제 종이는 순백이 아니라 노이즈 있음). 1MP 이미지가 이제 2K 수준으로 느껴짐.

• 혼란스러운 이미지 30% 감소 (정확한 설명 불가). 이 버전은 매우 높은 대비 수준을 더 이상 제공하지 않지만 정상 사용 시 더 안정적임.

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

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

데이터셋에 매우 시각적으로 강렬한 이미지 포함, 가끔은 설명 어려운 특징 포함: 화려함, 높은 대비, 복잡한 조명, 다양한 물체 및 패턴.

따라서 "시각적 강렬함"을 얻을 수 있으나 "자연스러움"이 감소할 수 있으며 부드러운 색상 스타일에 영향 가능. 예: v1.164처럼 "연필 아트" 질감 완벽 재현 불가.

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

• 향상된 프롬프트 이해. 이제 각 이미지에 서로 다른 관점의 3가지 자연어 캡션 제공. Danbooru 태그는 LLM으로 검증 후 중요 태그만 자연어 캡션에 통합됨.

• 과노출 방지. 모델 출력이 #ffffff 순백에 도달하지 않도록 편향 추가. 대부분 #ffffff는 디테일 소실되는 과노출.

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

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

• 조명, 텍스처, 디테일 지속 개선.

• 5천장 추가 이미지 및 더 많은 훈련 스텝으로 효과 강화.

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

• v0.198의 밝기 및 색상 문제 신속 수정. 실사 사진처럼 극단적 변화 없음. v0.198도 창의적이지만 과도함.

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

• 어두운 이미지 추가, 변형된 신체 및 어두운 배경 감소.

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

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

• illus01 v1.93~v1.121의 신기능 적용 요약: 새 사진 데이터셋 "Touching Grass". 자연 텍스처, 배경, 조명 향상. 캐릭터 효과 약화로 호환성 증대.

• 색상 정확도 및 안정성 향상 (nbep11 v0.160 대비).

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

• Illustrious v0.1으로 롤백. v1.0 이상은 데이터셋에 AI 이미지가 약 30% 포함되어 있어 LoRA 훈련에 부적합하다고 판단.

• 캐릭터 스타일 효과 감소, v1.23 수준으로 조정. 캐릭터 디테일은 줄었지만 호환성은 향상. 타협점.

• 기타 사항은 아래 v1.113과 같음.

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: Illustrious v1.1 기반 기본 모델임을 알 경우에만 사용. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용 권장.

• Illustrious v1.1 기준 훈련.

• 새 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 자연 텍스처, 조명, 피사계 심도, 배경 구조 안정성 향상. 변형된 배경(변형된 실내, 건물 등) 감소.

• LLM 제공 자연어 캡션 완전 적용.

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

• v1.72가 과도하게 훈련되어 전체 강도 감소. 호환성 향상.

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

• illus v1.72와 동일한 기능 적용.

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

• ani40z v0.4에서 언급된 새 텍스처 및 조명 데이터셋 적용. 더욱 자연스러운 조명 및 텍스처.

• 손 표현 향상 위해 약 100장 손 관련 이미지 추가. 컵이나 유리잔을 잡는 등 다양한 작업 포함.

• 데이터셋에서 모든 "단순 배경" 이미지 제거 약 200장 감소.

• 훈련 도구 kohya에서 onetrainer로 변경. LoRA 아키텍처를 DoRA로 전환.

(2025/3/4) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero로 훈련.

• 자연스러운 동적 조명 및 실제 텍스처에 집중한 약 1000장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 텍스처.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. Animagine 4.0 밝기 문제 수정 중심. 더 나은 대비 제공.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 데이터셋 균형을 위해 일부 퍼리/비인간/기타 이미지 추가.

nbep11 v0.129

• 효과가 너무 약한 실패 버전, 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 색상 범위" 구현. "정상적이고 보기 좋은" 방향으로 자동 밸런스. 사진 편집 툴의 "원클릭 자동 보정"과 유사. 단점: 높은 편향 방지. 예: 95% 검정, 5% 밝은 이미지 대신 50/50을 유도할 수 있음.

• 좀 더 사실적인 데이터 추가. 생생한 디테일과 조명, 덜 평면적인 색상 구현.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 이미지 추가.

• 작은 "배경화면" 데이터셋(실제 게임 배경화면, 최고 품질 ~100장)으로 재미세조정. 피부, 머리카락 등 디테일과 대비 개선.

nbep11 v0.58

• 이미지 추가. 훈련 파라미터를 기본 NoobAI 모델과 최대한 가깝게 조정.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 이미지 추가.

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

• 데이터셋 태그 및 LoRA 구조/가중치 배분 향상. 이미지 구성이 안정적이고 효과가 덜 영향받음.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1 기준 훈련.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0 기준 훈련.