커버 이미지는 a1111의 바닐라 (원본) 기본 모델에서 직접 1MP 해상도로 가져온 것입니다. 업스케일, 플러그인(얼굴/손 보정, CFG Rescale 등), 심지어 네거티브 프롬프트도 사용하지 않았습니다. a1111에서 이 이미지를 내려받아 재현할 수 있으며 메타데이터가 포함되어 있습니다.

이 LoRA를 사용한 머지 공유 및 다른 플랫폼에 재배포하는 행위는 금지됩니다. 이 모델은 Civitai와 TensorArt에만 공개되어 있습니다. 다른 플랫폼에서 "me"와 이 문구를 보신다면 모두 가짜이며, 해당 플랫폼은 불법 복제 사이트입니다.

최신 버전 업데이트

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

• 디테일과 선명도 100% 향상. 한 픽셀 너비의 선도 얻을 수 있습니다. 심지어 흰 종이의 텍스처도 얻을 수 있습니다. (농담이 아니며, 현실 종이는 순백이 아니며 노이즈가 있습니다.) 1MP 이미지가 이제 2K처럼 느껴집니다. VAE 처리 전 혼합 보간 모드를 사용하여 달성하였습니다. (Nearest + Lanczos) 이로써 VAE의 이미지를 최대한 선명하게 생성하는 능력을 거의 모두 끌어냈습니다.

• 너무 난잡한 이미지 30% 감소(v1.165c 데이터셋 기준)

• 기억나지 않는 기타 변경사항 20중간 버전. 추적 불가.

Stabilizer

기본 스타일 없이 세밀 조정된 올인원 기본 모델 LoRA입니다. 바닐라 NoobAI e-pred v1.1에 적용하면, 저의 개인 "세밀 조정된" 기본 모델을 얻을 수 있습니다.

• 필요한 모든 일반적 향상 요소를 포함합니다. 자연광과 세부 묘사, 안정적인 프롬프트 이해, 더 나은 배경, 더 나은 손 표현...

• 기본 스타일이 전혀 없습니다. 수십 장의 훈련 이미지로만 구성된 과적합 스타일 LoRA가 절대 아닙니다. 바닐라 기본 모델에 적용해도, 기본 모델의 최대 창의성을 유지합니다. 다량의 LoRA가 병합된 다른 "머지된" 기본 모델과 달리, 같은 얼굴이나 배경이 반복 생성되지 않습니다.

• 본래 있어야 할 깨끗한 스타일/캐릭터를 얻을 수 있습니다. 스타일 오염, 과적합 효과가 없습니다. 2D든 3D든, 인간이든 비인간이든 관계없습니다.

• 학습 데이터셋은 모두 고해상도 이미지(평균 픽셀 수 > 3MP, 약 1800x1800)만 포함하며, AI 생성 이미지가 전혀 없습니다. 따라서 픽셀 수준을 넘는 실제 텍스처와 세부 묘사를 얻을 수 있으며, 가짜 모서리나 텍스처가 없는 매끄러운 표면이 아닙니다.(AI 이미지로 학습된 경우와 다름)

왜 올인원인가요? 서로 다른 10개의 데이터셋으로 10개의 LoRA를 따로 학습해 쌓으면 기본 모델이 폭파됩니다. 하지만 하나로 동시에 학습하면 충돌이 없습니다.

왜 기본 모델 전체를 세밀조정하지 않나요? 저는 대규모 학습 이미지가 많지 않아 전체 기본 모델 세밀조정은 필요하지 않습니다.

이 LoRA를 사용한 머지 공유는 금지됩니다. 참고로, 눈에 보이지 않는 워터마크를 삽입하는 숨겨진 트리거 단어가 포함되어 있습니다. 머지 강도가 0.05여도 효과가 있습니다. 워터마크와 감지기를 직접 코딩했습니다. 쓰고 싶진 않지만, 사용할 수 있습니다.

댓글란에 피드백을 남겨주세요. 모두 볼 수 있으니 꼭 부탁드립니다. Civitai 리뷰 시스템은 너무 형편없어 아무도 리뷰를 쉽게 찾거나 볼 수 없습니다.

즐거운 작업 되세요.

명확화:

"Stabilizer"는 바닐라 기본 모델에 적용했을 때 과적합 효과가 줄어들고, 세부 묘사가 더 잘 드러난다는 뜻입니다. 커버 이미지를 참고하세요.

많은 LoRA가 이미 쌓인 부서진 상태의 기본 모델을 이 LoRA가 마법처럼 복구할 수는 없습니다.

사용법

버전 접두어:

• illus01 = Illustrious v0.1에 학습됨. (추천, NoobAI에도 적합)

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1에 학습됨. (중단됨)

"c" 버전 (illus v1.152 이후):

"c"는 "colorful(화려한)", "creative(창의적인)", 때때로 "chaotic(복잡한)"을 의미합니다. 매우 시각적으로 강렬한 이미지가 포함되나 가끔 설명하기 어려운 경우가 있습니다. 예: 매우 화려함, 높은 콘트라스트, 강한 후처리, 복잡한 조명 조건, 온통 복잡한 패턴과 물체 등이 있습니다. 따라서 "시각적으로 강렬"하지만 "자연스러운" 이미지는 줄어들 수 있습니다. 부드러운 색조 스타일에 영향을 줄 수 있습니다.

• 멋진 느낌을 원하면 "c" 버전을 사용하세요.

• 자연스러운 텍스처나 특정 스타일 정확한 재현을 원하면 "c"가 아닌 버전을 사용하세요.

권장 사용법:

• 바닐라 기본 모델(예: NoobAI, RouWei 등).

• + 이 LoRA를 강도 0.5~0.8로 사용.

• + 1~3개 스타일 태그 추가. Danbooru 스타일 태그는 수천 개가 있음을 잊지 마세요.

비권장: 기본 AI 스타일이 강한 기본 모델.

• 90% 이상 기본 모델들이 AI 스타일을 포함합니다. AI 스타일은 매우 깔끔하고 일관되어, 학습과 사용이 쉽기 때문입니다.

• 강한 AI 스타일은 이 LoRA의 효과를 거의 억제하여 스타일 변형이 일어납니다. 비교 이미지 참고: 위는 바닐라 NoobAI, 아래는 강한 AI 스타일이 있는 WAI입니다.

• 모델에 AI 스타일이 있는지 확인하는 방법은 명확하지 않습니다. 대부분 AI 스타일은 표면에 텍스처가 없고 가장자리만 있으며, 이상한 반짝임 반사가 있습니다.

구버전:

새 버전은 새로운 시도와 내용입니다.

LoRA의 큰 장점 중 하나는 서로 다른 버전을 즉시 섞어서 사용할 수 있다는 점입니다.

"업데이트 로그"에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다. 구버전은 효과가 매우 다를 수 있으니 조심하세요.

• 현재 ~: 자연스러운 디테일과 텍스처, 안정적인 프롬프트 이해 및 더 많은 창의성에 집중.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 선명한 색상의 순수 애니메이션 스타일에 집중.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 애니메이션 스타일에 집중.

데이터셋

최신 버전 또는 최근 버전 기준

총 약 7천 장의 이미지. 모두 직접 엄선했습니다.

• 일반적인 보기 좋은 것만 포함. 설명할 수 없는 난해한 아트 스타일 없음. AI 이미지, 워터마크 없음.

• 모두 고해상도 이미지. 전체 데이터셋 평균 픽셀 3.37MP, 약 1800x1800.

• 모든 이미지에 구글 최신 LLM으로 생성한 자연어 캡션 포함.

• 모든 애니메이션 캐릭터는 wd tagger v3와 구글 LLM으로 태그 처리됨.

• 자연, 야외, 실내, 동물, 일상용품 등 다양한 소재 포함, 단 인간 제외.

• 밝기 조건 다양함. 매우 어두움, 매우 밝음, 매우 어두움 & 매우 밝음 등 모두 포함.

기타 도구

이전에 Stabilizer 일부로 계획되었거나 사용되던 아이디어 중 일부를 분리해 독립된 LoRA로 만든 것입니다. 더 나은 유연성을 위해 분리했습니다. 컬렉션 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: 현실 세계 데이터셋만으로 학습된 LoRA (애니메이션 데이터셋 제외). 더 강한 효과, 더 나은 배경 및 조명. 순수 컨셉을 선호하고 가중치 균형을 직접 조절하는 기가찹 사용자에게 유용.

Dark: 일부 기본 모델의 고휘도 편향을 보정하는 LoRA. Touching Grass 데이터셋의 저휘도 이미지로 학습. 인간 포함 안됨. 때문에 스타일에 영향 없음.

Contrast Controller: 수작업 제작 LoRA (학습 아님). 지금까지 본 가장 작은 300KB LoRA. 모니터의 슬라이더처럼 명암을 조절. 다른 학습된 "명암 개선"과 달리, 효과가 안정적이고 수학적으로 선형이며 스타일에 사이드 이펙트 없음.

기본 모델에 과포화 문제가 있거나 매우 화려한 것을 원할 때 유용.

예시:

Style Strength Controller: 과적합 효과 저감기. 역시 수작업 제작 LoRA로, 스타일에 부작용 없고 수학적으로 선형 효과. 모든 종류의 과적합 효과(객체 편향, 밝기 등)를 감소시킬 수 있음.

Hassaku XL 효과 테스트: 기본 모델은 높은 밝기, 매끄럽고 반짝이는 표면, 벽에 프린팅 등 많은 편향 가짐. 프롬프트에 "dark"가 있지만 모델이 거의 무시. 강도 0.25에서 높은 밝기 편향 감소, 모든 표면의 이상한 매끄러운 느낌 감소, 이미지가 더 자연스럽게 느낌.

Stabilizer와의 차이점:

• Stabilizer는 현실 데이터로 학습되었습니다. 텍스처, 디테일, 배경 관련 과적합 효과를 "감소"하기 위해 다시 추가하는 방식입니다.

• Style Controller는 학습이 아닌 수작업 제작입니다. 기본 모델 교육을 "되돌리는" 느낌이라 과적합이 덜 일어납니다. 밝기, 객체 편향 같은 모든 과적합 효과를 수학적으로 줄일 수 있습니다.

업데이트 로그

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

특별한 버전입니다. v1.164 개선판이 아닙니다. "c"는 "colorful(화려한)", "creative(창의적인)", 때때로 "chaotic(복잡한)"을 뜻합니다.

데이터셋에 시각적으로 매우 강렬한 이미지 포함. 하지만 가끔 설명하기 어려움. 예: 매우 화려함, 높은 콘트라스트, 복잡한 조명 조건, 물체와 복잡한 패턴이 곳곳에 있음.

따라서 "시각적 강렬함"을 얻지만 "자연스러움"은 희생될 수 있습니다. 부드러운 색상 스타일 등에 영향. 예: 이 버전은 v1.164처럼 "연필화" 텍스처를 완벽 재현하지 못함.

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

• 더 나은 프롬프트 이해. 이제 각 이미지에 서로 다른 관점의 3가지 자연어 캡션이 포함됨. Danbooru 태그는 LLM으로 검증하고 중요한 태그만 자연어 캡션에 통합.

• 과노출 방지. #ffffff(순백) 넘지 않도록 편향 추가. 대부분 #ffffff는 과노출로 세부 묘사 손실 원인임.

• 학습 설정 변경. NoobAI e-pred 및 v-pred과 더 호환성 좋아짐.

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

• 조명, 텍스처, 디테일 계속 개선.

• 5천 장 추가, 더 많은 학습 스텝, 강화된 효과.

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

• v0.198의 밝기 및 색상 문제 빠른 수정. 이제 사진처럼 극단적으로 밝기와 색상 변화 없음. v0.198이 나쁜 게 아니라 너무 창의적임.

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

• 어두운 이미지 추가. 변형된 몸체, 어두운 배경 감소.

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

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

• illus01 v1.93 ~ v1.121의 새로운 내용과 동일. 요약: 새 사진 데이터셋 "Touching Grass" 포함. 더 나은 자연 텍스처, 배경, 조명. 호환성 위해 캐릭터 효과 약화.

• 더 나은 색상 정확도와 안정성. (nbep11 v0.160 대비)

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

• 일부러 AI 이미지(약 30%)가 포함된 illustrious v1.0 이후 버전 대신 초기 illustrious v0.1으로 롤백. 이는 LoRA 학습에 최적이 아님.

• 캐릭터 스타일 효과 감소. v1.23 수준으로 복귀. 디테일은 줄지만 호환성 향상. 타협점.

• 기타는 v1.113과 동일.

(2025/4/10): illus11 v1.113 ❌.

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

• Illustrious v1.1에 학습됨.

• 새 데이터셋 "Touching Grass" 추가. 더 나은 자연 텍스처, 조명, 피사계 심도 효과. 더 안정적인 배경 구조. 변형된 방, 건물 등 변형된 배경 감소.

• LLM으로 생성한 완전 자연어 캡션 포함.

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

• v1.72 과도한 학습으로 강도 전체 감소. 호환성 향상.

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

• illus v1.72와 동일한 내용.

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

• ani40z v0.4와 동일하게 자연 조명 및 실제 텍스처 위주 새 데이터셋 추가.

• 손 보강용 100여 장 소규모 데이터셋 추가, 유리나 컵을 들고 있는 다양한 손 작업 중심.

• 단순한 배경 이미지 모두 제거 - 200장 감소.

• 학습 도구 kohya에서 onetrainer로 변경. LoRA 아키텍처를 DoRA로 변경.

(2025/3/4) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero에 학습됨.

• 약 1천 장의 자연스러운 동적 조명 및 실제 텍스처 중심 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 텍스처.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. 주로 밝기 문제 개선, 더 나은 고대비.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 퍼리/비인간/기타 이미지 일부 추가해 데이터셋 균형 맞춤.

nbep11 v0.129

• 나쁜 버전, 효과가 너무 약하니 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 색상 범위" 기능 구현. 자동으로 "일반적이고 보기 좋은" 쪽으로 균형 조정. 대부분 사진 편집 도구의 "원클릭 자동 향상" 버튼과 유사. 단점: 높은 편향 방지. 예: 이미지의 95%가 검은색, 5%가 밝은 색을 원할 경우 50/50이 되지 않도록 조정.

• 조금 더 현실적인 데이터 추가. 더 생생한 디테일과 조명, 덜 평면적인 색상.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 학습 이미지 추가.

• 이후 소규모 "배경화면" 데이터셋(실제 게임 배경화면, 최고 품질 약 100장 포함)으로 재세밀 조정. 디테일과 콘트라스트 향상(피부, 머리카락에서 특히 눈에 띔).

nbep11 v0.58

• 더 많은 이미지 추가. 학습 파라미터를 NoobAI 기본 모델에 최대한 근접하게 변경.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 학습 이미지 추가.

nbep11 v0.11: NoobAI epsilon pred v1.1에 학습.

• 데이터셋 태그 개선. LoRA 구조와 가중치 분포 개선. 이미지 구성에 대한 안정성 향상.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1에 학습.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0에 학습.