최신 업데이트:

(2025년 9월 7일) 저는 TensorArt에서 만나실 수 있습니다.

Stabilizer

이것은 제 미세 조정 기본 모델이지만 LoRA 형태입니다.

이 미세 조정 기본 모델은:

• 고정된 스타일이 아닌 창의성에 중점을 둡니다. 데이터셋이 매우 다양합니다. 따라서 이 모델은 창의성을 제한하는 기본 스타일(편향)이 없습니다.

• 자연스러운 질감, 조명 및 세밀한 디테일만 제공합니다. 플라스틱 같은 AI 스타일이 없습니다. (똑같은 AI 얼굴, 머리 스타일, 질감 없는 매끄러운 표면 등...) 데이터셋의 모든 이미지를 직접 선별했습니다. AI 이미지는 전혀 포함되어 있지 않습니다.

• 변형된 이미지가 적고 더 논리적입니다. 더 나은 배경과 구도.

• 프롬프트 이해도가 향상되었습니다. 자연어 캡션으로 훈련되었습니다.

• (v-pred) 더 나은 균형 잡힌 조명과 고대비. 순수한 검정(0)과 흰색(255)이 같은 이미지 내, 심지어 같은 위치에서도 존재할 수 있지만 넘침과 과포화는 없습니다.

커버 이미지는 기본 1MP 해상도의 원본 출력입니다. 업스케일, 플러그인, 인페인팅 수정 없이 생성되었습니다. 메타데이터 포함, 100% 재현 가능합니다.

커버 이미지의 스타일은 프리트레인된 기본 모델에서 프롬프트로 유발된 것으로 제 데이터셋에는 없습니다. 프리트레인 모델이 그 스타일을 알지만, 애니메이션 데이터에 과적합되어 제대로 생성하지 못하는 것을 볼 수 있습니다. 이 모델은 과적합 문제를 해결했습니다. 아래 "작동 원리 및 이유" 섹션을 참조하세요.

왜 기본 스타일이 없나요?

• "기본 스타일"이란: 모델이 기본 스타일(편향)을 가질 경우, 어떤 프롬프트를 입력해도 모델은 항상 기본 스타일을 구성하는 같은 요소(얼굴, 배경, 느낌)를 생성해야 한다는 의미입니다.

• 장점: 사용하기 쉽고, 스타일을 별도로 프롬프트할 필요가 없습니다.

• 단점: 기본 스타일을 덮어쓸 수 없습니다. 맞지 않는 스타일을 프롬프트해도 무시됩니다. 여러 스타일을 쌓으면 기본 스타일이 항상 다른 스타일을 겹치거나 오염시키고 제한합니다.

• "기본 스타일 없음"은 편향이 없으며, 원하는 스타일을 태그나 LoRA로 지정해야 합니다. 하지만 이 모델에서는 스타일 간 겹침이나 오염이 없습니다. 원하는 스타일을 정확하게 얻을 수 있습니다.

왜 이 "미세 조정 기본 모델"이 LoRA인가요?

• 저는 수많은 훈련 이미지로 전체 기본 모델을 미세 조정할 충분한 자원이 없습니다. LoRA만으로 충분합니다.

• VRAM을 절약하여 더 큰 배치 크기를 사용할 수 있습니다.

• 7GiB의 대용량 체크포인트 대신 단 40MiB의 작은 파일만 업로드/다운로드하면 되어 데이터와 저장 공간을 99.4% 절약할 수 있습니다. 그래서 자주 업데이트할 수 있습니다.

• 이 LoRA는 Nvidia의 DoRA라는 전통적인 LoRA보다 효율적인 새로운 아키텍처를 사용합니다.

그렇다면 이 "미세 조정 기본 모델"은 어떻게 얻나요?

간단합니다.

사전 학습 기본 모델 + 이 LoRA = "미세 조정 기본 모델"

이 LoRA를 사전 학습된 기본 모델에 전력으로 로드하면, 사전 학습 기본 모델이 미세 조정 기본 모델이 됩니다. 아래 "사용법"을 참조하세요.

이 모델을 이용한 공유 및 병합은 금지되어 있습니다. 참고로, 보이지 않는 워터마크를 찍는 숨겨진 트리거 단어가 있습니다. 워터마크 생성기와 탐지기를 직접 코딩했습니다. 사용하지 않으려 하지만, 필요시 사용할 수 있습니다.

이 모델은 Civitai와 TensorArt에서만 공개됩니다. 다른 플랫폼에서 "저"와 이 문구를 보신다면 모두 가짜이며, 해당 플랫폼은 불법 복제 사이트입니다.

피드백은 댓글란에 남겨주세요. 모두가 볼 수 있도록요. Civitai 리뷰 시스템에는 쓰지 마세요. 너무 형편없어 아무도 리뷰를 찾거나 보지 못합니다.

사용법

최신 버전들:

• nbvp10 v0.271 (NoobAI v-pred v1.0로 훈련됨)

  • 정확한 색상과 세밀한 디테일. 현재 최고 모델입니다.

• nbep10 v0.273 (NoobAI eps v1.0로 훈련됨). 중단됨.

  • v-pred 모델과 비교해 채도와 대비가 낮음. 표준 epsilon (eps) 예측의 "작은 설계 결함" 때문으로, 모델이 넓은 색상 범위에 도달하는 걸 제한함. 그래서 후에 v-pred가 나왔음.

• illus01 v1.198 (Illustrious v0.1로 훈련됨). 중단됨.

  • 단지 너무 오래됨...

참고: 이 LoRA를 LoRA 스택에서 가장 먼저 로드하세요.

이 LoRA는 Nvidia의 DoRA라는 전통 LoRA보다 효율적인 신규 아키텍처를 사용합니다. 그러나 고정된 패치 가중치를 쓰는 전통 LoRA와 달리, DoRA의 패치 가중치는 현재 로드된 기본 모델 가중치에 따라 동적으로 계산됩니다 (LoRA 로딩 시 변함). 예기치 않은 변화를 최소화하려면 이 LoRA를 가장 먼저 로드하세요.

이 모델을 사용하는 두 가지 방법:

1). 미세 조정 기본 모델로 사용(권장):

가장 세밀하고 자연스러운 디테일과 스타일 조합을 완벽하게 제어하며 구축하고자 할 때.

이 LoRA를 사전 학습된 기본 모델에 전력으로 가장 먼저 로드하면, 해당 기본 모델이 미세 조정 기본 모델이 됩니다.

2). 다른 미세 조정 기본 모델에 LoRA로 사용.

왜 안 되겠습니까, 결국 LoRA니까요.

주의사항:

• 만약 "illustrious" 기본 모델을 사용 중이라면, 실제로 어떤 사전 학습 기본 모델을 기반으로 하는지 확인해야 합니다. 대다수 유명한 "illustrious" 애니메이션 기본 모델은 NoobAI 기반(또는 근접)이지, illustrious 자체가 아닙니다. "토론"에서 왜 이런 기본 모델명이 잘못 라벨링되어 있는지, 기본 모델 테스트 방법을 확인하세요. LoRA는 사전 학습 기본 모델과 일치해야 합니다. 불일치 시 이미지 품질이 저하됩니다.

• 두 가지 기본 모델을 병합하려는 경우, 기존 기본 모델에 매우 강한 기본 스타일이 있으면 이 LoRA를 추가해도 기대한 결과를 주지 못할 수 있습니다. 다른 가중치(LoRA, U-net 블록 등)를 조절해야 할 수도 있습니다.

• 이 모델은 AI 스타일(매끄럽고 반짝이며 질감 없이 플라스틱처럼 보이는 AI 이미지로 훈련된)로 과도하게 학습된 기본 모델에 자연 디테일을 추가할 수 없습니다. AI 스타일이 너무 과적합되어 있어 제거할 수 없습니다.

• 이 모델은 기본 모델에 더 많은 LoRA를 무차별적으로 쌓아도 깨지지 않게 해주는 마법의 도구는 아닙니다. 모호할 수 있는 이름에 속지 마세요.

작동 원리 및 이유:

과적합 문제:

• 애니메이션 모델은 단순하고 추상적인 "개념"만을 포함하는 애니메이션 이미지로 훈련됩니다. 배경, 디테일, 질감이 없습니다.

• 모델이 고수준 "개념"만 학습하길 원하지만, 실제로는 보는 것을 학습합니다.

• 1천만 장 이상의 단순 추상 애니메이션 이미지를 본 후, 모델은 1) 디테일을 생성할 필요가 없다고 학습합니다. (데이터셋에 지시가 없었기 때문에) 2) 이해하지 못해도 추상 개념만으로 단순 이미지를 생성해야 한다고 학습합니다. 이것이 변형된 이미지, 즉 "과적합"을 초래합니다.

해결책:

• 애니메이션과 실사 이미지를 함께 학습시켜 개념을 배우는 동시에 자연 디테일과 질감을 유지합니다. 즉 과적합을 줄입니다.

• NoobAI는 일부 실사 코스튬플레이 이미지를 혼합하여 이를 실현했습니다. (개발자가 언급한 바 있음)

• 이 모델은 이를 넘어서, 건축, 일상 물건, 풍경 등 다양하게 학습했으며, 원본 SDXL 훈련 설정을 모방하기 위해 다단계 자연어 캡션도 사용했습니다.

결과:

• 비교 이미지 보기: 1(아티스트 스타일), 2(일반 스타일)

• 과적합과 변형 이미지 감소, 자연스러운 질감, 조명, 디테일 향상. 수천 개의 내장 스타일 태그(Danbooru, e621 태그)와 원본 SDXL이 이해하는 일반 스타일을 사용할 수 있으며, 2D 또는 3D, 추상 또는 사실적 스타일 모두 깔끔하고 세밀한 이미지를 생성합니다.

• 다양한 데이터셋 덕분에 최대한의 창의성 유지. 기본 스타일이 없으므로 사전 학습 모델과 다른 스타일 LoRA들의 창의성을 제한하지 않습니다.

데이터셋

최신 버전 또는 최근 버전 기준

총 약 7천 장의 이미지. (수백만 장으로 미세 조정하는 큰 세력과 비교하면) 크지 않지만 작지도 않습니다. 모든 이미지는 저의 직접 선별입니다.

• 보통의 보기 좋은 콘텐츠만 포함. 설명할 수 없는 과도한 예술 스타일 없음. AI 이미지, 워터마크 없음.

• 고해상도 이미지만 포함. 평균 해상도 3.37MP, 약 1800x1800픽셀.

• 모든 이미지에 구글 최신 LLM의 자연어 캡션 포함.

• 모든 애니메이션 캐릭터는 wd tagger v3로 먼저 태깅 후 구글 LLM으로 보정.

• 자연, 야외, 실내, 동물, 일상용품 등 다양한 내용 포함, 실제 인간만 제외.

• 다양한 밝기 조건 포함. 매우 어두운 것부터 매우 밝은 것까지 다양.

기타 도구

원래 Stabilizer에 포함되었거나 포함 예정이었지만, 더 나은 유연성을 위해 분리된 LoRA들입니다. 콜렉션 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Dark: 어두운 환경에 편향된 LoRA. 일부 기본 모델의 과도한 고휘도 편향을 조절. 저휘도 이미지로 훈련됨. 스타일 편향 없음, 스타일 오염 없음.

Contrast Controller: 수동 모니터 슬라이더처럼 대비를 조절하는 수작업 LoRA. 다른 훈련된 "대비 향상기"와 달리 효과가 안정적이고 수학적으로 선형이며 스타일에 부작용 없음.

기본 모델이 과포화 문제 있거나 더 화려한 색상을 원할 때 유용.

예시:

Style Strength Controller: 또는 과적합 효과 저감기. 물체, 밝기 등 다양한 과적합 효과를 수학적으로 저감하거나 필요시 증폭 가능.

Stabilizer와의 차이점:

• Stabilizer는 실세계 데이터로 훈련되어 텍스처, 디테일, 배경에 관한 과적합 효과를 “되돌려 추가”함으로써 줄입니다.

• Style Controller는 훈련이 아니라 기본 모델의 훈련을 “되돌리는” 성격으로 과적합을 수학적으로 저감하여 밝기, 물체 등에 대한 편향을 줄입니다.

구버전:

"업데이트 로그"에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다. 구버전들은 효과가 크게 다를 수 있으니 주의하세요.

주 시간대:

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

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 생생한 색상의 더 나은 애니 스타일.

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 더 나은 애니 스타일.

업데이트 로그

(2025년 8월 31일) NoobAI ep10 v0.273

이번 버전은 처음부터 NoobAI eps v1.0으로 훈련됨.

이전 illus01 v1.198과 비교:

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

• 더 나은 질감과 디테일. 고신호대잡음비(SNR) 타임스텝에서 더 많은 훈련 스텝 포함. (illus01 버전들은 호환성 위해 해당 타임스텝들을 건너뛰었음. 이제 모든 기본 모델이 NoobAI라 스킵 불필요)

(2025년 8월 24일) NoobAI v-pred v0.271:

이전 v0.264와 비교:

• 극한 조건에서 더 나은 균형 잡힌 조명, 편향 감소.

• 같은 이미지 내, 심지어 같은 위치에서도 순수 검정(0)과 흰색(255)이 공존하며 넘침 및 과포화 없음. 이제 모두 한꺼번에 얻을 수 있음.

• (구버전 v0.264는 넘침 방지를 위해 이미지 값을 10~250 사이로 제한했으며, 편향 문제가 눈에 띔. 전체 이미지가 너무 어둡거나 밝음)

• v0.264와 마찬가지로 강하거나 최대 강도(0.9~1)를 권장.

(2025년 8월 17일) NoobAI v-pred v0.264:

• 첫 NoobAI v-pred 훈련 버전.

• 더 나은 조명, 덜 넘침.

• 참고: 강하거나 최대 강도(0.9~1) 권장.

(2025년 7월 28일) illus01 v1.198

주로 v1.185c와 비교:

• "c" 버전의 끝. "시각적으로 인상적인" 효과는 좋지만 호환성 문제 존재. 예: 기본 모델에 이미 대비 향상이 있으면 두 개의 대비 향상을 중첩하는 것은 매우 안 좋음. 따라서 더 이상 과도한 후처리 효과(고대비, 고채도 등) 없음.

• 대신 더 많은 질감과 디테일, 영화 같은 조명, 호환성 개선.

• 데이터셋 개편 등 많은 변경으로 이전 버전과 효과가 다름.

• 미친 효과를 원하는 분은 이 페이지에서 순수한 전용 아트 스타일을 찾을 수 있음. 데이터셋이 충분하면 LoRA 훈련 예정.

(2025년 6월 21일) illus01 v1.185c:

v1.165c와 비교.

• 선명도와 뚜렷함 100% 증가.

• 설명하기 어려운 너무 혼란스러운 이미지 30% 감소. 이 버전은 더 이상 매우 높은 대비 수준을 주지 않지만 일반 상황에는 더 안정적임.

(2025년 6월 10일): illus01 v1.165c

특별한 버전입니다. v1.164 개선판 아님. "c"는 "색감 풍부함(colorful)", "창의적(creative)", 때로는 "혼란스러움(chaotic)"을 의미.

데이터셋은 시각적으로 강렬하지만 때로는 설명하기 어려운 이미지 포함: 매우 다채롭고, 고대비, 복잡한 조명 조건, 사물과 복잡한 패턴이 곳곳에 있음.

그래서 "시각적으로 인상적"이지만 "자연스러움"은 손해볼 수 있음. 예: v1.164처럼 "연필화" 질감을 완벽히 재현하지 못함.

(2025년 6월 4일): illus01 v1.164

• 향상된 프롬프트 이해. 이제 각 이미지에 서로 다른 관점의 자연어 캡션 3개씩 포함. Danbooru 태그를 LLM으로 확인해 중요한 태그만 자연어 캡션에 융합.

• 과노출 방지. 모델 출력이 #ffffff 순수 백색에 도달하지 않도록 편향 추가. 대부분 #ffffff는 과노출이며 세부 정보 손실.

• 훈련 설정 일부 변경. NoobAI(e-pred 및 v-pred)와 호환성 개선.

(2025년 5월 19일): illus01 v1.152

• 조명, 질감, 디테일 지속적 개선.

• 5천 장 추가, 더 많은 훈련 단계로 효과 강화.

(2025년 5월 9일): nbep11 v0.205:

• v0.198의 밝기 및 색상 문제 빠른 수정. 이제 실제 사진처럼 밝기와 색상이 급격히 변하지 않음. v0.198은 나쁘지 않고 창의적이었으나 너무 과함.

(2025년 5월 7일): nbep11 v0.198:

• 더 많은 어두운 이미지 추가. 어두운 환경에서 덜 변형된 신체 및 배경.

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

(2025년 4월 25일): nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93 ~ v1.121의 동일한 신규 요소 포함. 요약: 새 사진 데이터셋 "Touching Grass". 자연스러운 질감, 배경, 조명 강화. 캐릭터 효과 감소, 호환성 향상.

• 색상 정확도 및 안정성 개선. (nbep11 v0.160과 비교)

(2025년 4월 17일): illus01 v1.121.

• Illustrious v0.1로 롤백. Illustrious v1.0 이후 버전은 일부러 AI 이미지(약 30%)로 훈련돼 LoRA 훈련에는 부적절. 이 점을 논문 후 인지함.

• 캐릭터 스타일 효과 감소. v1.23 수준으로. 이 LoRA로 캐릭터 디테일이 줄지만 호환성 증가. 타협점임.

• 기타 사항은 아래 v1.113과 동일.

(2025년 4월 10일): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: 기본 모델이 Illustrious v1.1 기반임을 알 경우에만 이 버전 사용. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용.

• Illustrious v1.1로 훈련됨.

• 신규 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 자연 질감, 조명, 피사계 심도 효과 향상. 배경 구조 안정성 개선. 방, 건물 등 변형된 배경 감소.

• LLM의 완전 자연어 캡션 포함.

(2025년 3월 30일): illus01 v1.93.

• v1.72가 너무 강하게 훈련됨. 그래서 전체 강도를 줄여 호환성 강화.

(2025년 3월 22일): nbep11 v0.160.

• illus v1.72와 동일한 내용 포함.

(2025년 3월 15일): illus01 v1.72

• ani40z v0.4 아래와 동일한 새 질감 및 조명 데이터셋 포함. 더욱 자연스러운 조명과 질감.

• 손을 강조한 약 100장 규모 소규모 데이터셋 추가 (다양한 작업 대응, 예: 컵 들기 등).

• 단순 배경 이미지 전부 제거. 약 200장 감소.

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

(2025년 3월 4일) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero로 훈련됨.

• 자연스러운 동적 조명 및 실세계 질감을 중점으로 약 1천 장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 질감.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. Animagine 4.0 밝기 문제 수정에 초점. 향상된 대비.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 데이터셋 균형을 위해 퍼리/비인간/기타 이미지 일부 추가.

nbep11 v0.129

• 나쁜 버전, 효과 너무 약함, 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 범위 색상" 구현. "정상적이고 보기 좋은" 쪽으로 자동으로 균형 조정. 사진 편집 도구의 "원클릭 자동 보정" 버튼과 유사. 단점은 높은 편향 방지. 예: 95% 검정, 5% 밝은 색을 원할 때 50/50으로 조정하지 않음.

• 조금 더 사실적인 데이터 추가. 더욱 선명한 디테일, 조명, 덜 평평한 색상.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 더 많은 훈련 이미지 포함.

• 작은 "배경화면" 데이터셋(~100장, 최고 품질의 실제 게임 배경화면)으로 재미세 조정. 피부, 머리카락의 디테일과 대비 향상.

nbep11 v0.58

• 더 많은 이미지 추가. 훈련 매개변수를 NoobAI 기본 모델에 가깝게 조정.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 더 많은 이미지 추가.

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

• 데이터셋 태그 개선. LoRA 구조와 가중치 분포 개선. 이미지 구도에 미치는 영향 감소 및 안정성 향상.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1로 훈련.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0으로 훈련.