참고: 커버 이미지는 a1111의 바닐라(원본) 기본 모델에서 직접 가져온 것으로, 기본 1MP 해상도입니다. 업스케일, 플러그인, 인페인팅 수정 없이 생성되었습니다. 이미지가 매우 선명해 보여 업스케일된 것 같다면, 이 LoRA가 제대로 작동한 것입니다.

이 LoRA는 최고의 디테일을 위해 바닐라 기본 모델을 선호합니다. 복잡한 머지(merge의 머지의 머지 등) 같은 마법은 필요 없으며, 단순히 더 많은 디테일을 원한다면 보통 권장되지 않습니다.

(2025년 7월 28일) illus01 v1.198

주로 v1.185c와 비교함:

• "c" 버전의 종료. "시각적으로 강렬함"은 좋지만 호환성 문제가 있었습니다. 예: 기본 모델에 이미 대비 향상이 있을 경우 동일한 효과를 중첩하는 것은 매우 나쁩니다. 따라서 과도한 후처리 효과(높은 대비와 포화 등)는 더 이상 적용하지 않습니다.

• 대신 더 많은 텍스처와 디테일, 영화 수준의 조명 효과를 제공합니다.

• 호환성 향상. illus01로 학습되었지만 이제 NoobAI에서 강도 1로 사용해도 안정성 문제 없이 사용할 수 있습니다.

• 많은 변경 사항 포함, 특히 데이터셋 전면 개편으로 이전 버전과는 효과가 상당히 다릅니다.

v1.185c의 강렬한 효과를 원한다면 순수하고 전용된 아트 스타일을 이페이지에서 확인할 수 있습니다. 데이터셋이 충분히 크면 추가 학습할 수도 있습니다.

아마도 illustrious의 마지막 버전입니다. 1) 추가 개선점이 떠오르지 않음. 2) 최근 Chroma(FLUX.1-schnell 기반 파인튜닝)를 실험 중이며 매우 유망해 보임. 결국 SDXL은 약간 구식입니다.

새로운 NoobAI 버전이 곧 출시되며, 최신 데이터셋과 NoobAI eps v1.0 기반으로 제작됩니다.

(2025년 7월 24일) RouWei용 신규 Stabilizer가 이 페이지에서 출시되었습니다.

Stabilizer

모든 기능을 포함한 기본 스타일이 없는 기본 모델 LoRA입니다.

문제점: 애니메 데이터셋으로 학습된 애니메 모델은 고수준의 "컨셉"만 포함하고 있어 일반적으로 매우 추상적이며 디테일과 텍스처가 부족합니다. 이로 인해 모델이 디테일 생성에 실패하고, 이해하지 못하는 추상적 컨셉을 생성하려 하며, 결과적으로 왜곡된 이미지가 만들어집니다. 이것이 "과적합" 현상입니다.

해결책 (이 LoRA의 접근법): 애니메와 현실 세계 이미지를 함께 학습시켜, 애니 스타일을 유지하면서도 자연스러운 디테일과 텍스처를 잃지 않도록 학습시킵니다. 즉, 과적합을 줄입니다.

이것을 바닐라 기본 모델에 적용하면:

• 이 LoRA에는 과적합된 기본 스타일이 없습니다. 데이터셋이 매우 다양하여 기본 모델의 최대한 창의력이 유지됩니다. 같은 얼굴, 배경 등이 반복 생성되지 않습니다. (과적합 스타일 LoRA 여러 개를 머지한 모델과 비교됨)

• 원본 기본 모델에 내장된 대부분 스타일(Danbooru 태그)은 더 이상 과적합되지 않았습니다. 이제 수천 개의 내장 스타일 태그와 SDXL이 이해하는 일반 스타일을 사용해, 깨끗하고 상세한 이미지를 얻을 수 있습니다. 과적합 효과나 왜곡된 이미지, 머지된 모델의 스타일 오염이 없습니다. 2D든 3D든, 추상이든 사실적이든 관계없습니다. 비교 예시: 1 (아티스트 스타일), 2 (일반 스타일)

• 학습 데이터셋은 고해상도 이미지(평균 3MP 이상, 약 1800x1800 픽셀)만 포함합니다. AI 이미지 0개입니다. 픽셀 수준 이상의 실제 텍스처와 디테일을 얻을 수 있으며, 가짜 가장자리나 텍스처 없는 평면표면이 아닙니다.

전체 기본 모델을 파인튜닝하지 않은 이유? 저는 대규모 데이터셋과 수백만 장의 학습 이미지가 없는 일반 사용자이며, 전체 모델 파인튜닝은 필요치 않습니다.

이 LoRA가 왜 이렇게 작은가요? 크기로 판단하지 마세요. 1) DoRA라는 새로운 아키텍처로 기존 LoRA보다 훨씬 효율적입니다. 2) 많은 LoRA는 크기가 큰데, 이는 학습률 증가를 잊어서 발생합니다.

기본 모델을 공개하나요? 아닙니다. 제 기본 모델은 간단하며 NoobAI ep v0.5 또는 v1.1에 이 LoRA를 더한 것이 전부입니다.

이것이 '디테일러'인가요? 아닙니다. 이 LoRA는 기본 모델이 잊은 자연스러운 디테일을 복원하며, 추가 객체나 장식은 추가하지 않습니다.

왜 NoobAI를 추천하지만 이 LoRA의 NoobAI 버전은 지원하지 않나요? 1) 데이터셋이 커지면서 학습 비용과 시간이 매우 증가했습니다. 2) illus 버전을 NoobAI에 사용해도 성능 저하를 느끼지 못했습니다.

이 LoRA의 머지 공유는 금지되어 있습니다. 참고로 보이지 않는 워터마크 트리거 단어가 숨겨져 있습니다. 합쳐서 강도가 0.05여도 작동합니다. 워터마크와 검출기를 직접 코딩했습니다. 사용하고 싶지 않지만 가능하며 이 모델은 Civitai와 TensorArt에만 공개했습니다. 다른 플랫폼에서 저와 이 문구를 보면 위조이며 해당 플랫폼은 불법 복제 사이트입니다.

피드백은 댓글란에 남겨주세요. 모두가 볼 수 있습니다. Civitai 평가 시스템에 피드백 쓰면 찾기 어렵고 표시도 안 좋습니다.

즐겁게 사용하세요.

사용 방법

버전 접두사:

• illus01 = Illustrious v0.1 기반 학습. (권장)

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

• nbep11 = NoobAI e-pred v1.1 기반 학습. (중단됨)

  • NoobAI e-pred v1.1 전용 지원.

  • 주의: NoobAI v-pred는 e-pred v1.0 기반이며, 많은 "NoobAI" 모델이 v1.0 기반입니다.

"c" 버전 (illus01 v1.152~1.185c):

"c"는 "colorful", "creative", 때때로 "chaotic"을 의미합니다. 이 버전은 매우 시각적으로 강렬한 이미지들을 포함하며, 예: 매우 화려함, 높은 대비, 강한 후처리 효과, 복잡한 조명, 오브젝트와 복잡한 패턴이 많음. "시각적으로 강렬함"을 얻지만 "자연스러움"은 줄어들며 부드러운 색상 스타일에 영향을 줄 수 있습니다.

기본 모델:

권장: 바닐라(원본) 기본 모델

• 스타일 조합을 완전히 컨트롤할 수 있습니다.

• 개인적으로 NoobAI ep v0.5와 v1.1을 추천합니다.

" merged " 기본 모델 사용 시 유의 사항:

• AI 스타일이 포함된 기본 모델은 권장되지 않습니다.

• AI 스타일은 AI 이미지로 학습된 스타일로, AI 이미지는 매우 깨끗하고 노이즈가 적으므로 모델이 모든 것을 즉시 학습해 과적합이 심합니다.

• 장점: AI 스타일은 매우 안정적이고 깨끗하며 인기 기본 모델의 약 80%가 AI 스타일 포함입니다. 이유는 안정성과 사용 편의성 때문입니다.

• 단점: AI 스타일은 부드럽고 텍스처가 없으며 이상한 광택 반사와 플라스틱 같은 느낌을 가집니다. 다른 LoRA 효과를 거의 억제해 스타일 이동을 일으킵니다. 비교: 상단은 바닐라 NoobAI, 하단은 강한 AI 스타일인 WAI.

• 다시 말하지만, 이 LoRA는 AI 스타일에 디테일을 추가할 수 없습니다. "부드럽고 플라스틱 같은" 느낌은 모델이 학습한 스타일의 일부이기 때문입니다. 커버 이미지 같은 세밀한 결과를 원하면 바닐라 기본 모델을 사용하세요.

구버전:

신규 버전은 새로운 요소와 시도 포함. LoRA는 여러 버전을 즉시 혼합해 사용할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.

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

• 현재 ~: 자연스러운 디테일과 텍스처, 안정적인 프롬프트 이해 및 창의성 향상, 순수 2D 애니 스타일에 국한되지 않음

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 선명한 색감의 향상된 애니 스타일.

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

데이터셋

최근 버전 기준

총 약 7천 장 이미지. 매우 크진 않지만(수백만 장 학습하는 고수들과 비교할 때) 적지도 않은 규모입니다. 모든 이미지는 제가 직접 선별했습니다.

• 정상적이고 좋은 외관만 포함. 설명 불가한 과도한 아트 스타일, AI 이미지, 워터마크 없는 데이터만 포함.

• 고해상도 이미지만 포함. 전체 평균 픽셀 수는 3.37MP(약 1800x1800 픽셀)입니다.

• 모든 이미지에 Google 최신 LLM이 만든 자연 언어 캡션 포함.

• 모든 애니 캐릭터는 먼저 wd tagger v3가 태그하고, 그 후 Google LLM이 추가 태그를 만듦.

• 자연, 실외, 실내, 동물, 일상용품 등 다양하게 포함하며 실제 인간은 제외됩니다.

• 밝기 조건도 다양함: 매우 어두움, 매우 밝음, 매우 어둡고 밝음이 혼재.

기타 도구

과거 Stabilizer에 포함되었거나 포함 예정이던 기능 일부가 현재 별도의 LoRA로 분리되어 더 유연하게 사용 가능합니다. 컬렉션 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: 순수 현실 세계 데이터셋으로만 학습된 LoRA로, 더 강력한 효과와 더 나은 배경 및 조명 개선 제공. 순수 개념과 가중치 균형 조정을 선호하는 고급 사용자에게 유용.

Dark: 특정 기본 모델의 고밝기 편향 문제를 수정하는 LoRA. Touching Grass 데이터셋의 낮은 밝기 이미지로 학습. 스타일 영향 없음.

Contrast Controller: 수작업 제작된 LoRA로(훈련 과정 없이 만들어짐), 모니터 슬라이더처럼 대비를 안정적이고 수학적으로 선형적으로 조절하며, 스타일에 전혀 영향이 없습니다.

기본 모델이 과도하게 채도 높거나 매우 컬러풀한 이미지를 원할 때 유용합니다.

예:

Style Strength Controller: 오버피팅 효과 저감용 수작업 제작 LoRA. 밝기나 오브젝트 편향 같은 모든 과적합 효과를 수학적으로 선형적으로 줄입니다. 스타일에 부작용 없음.

Hassaku XL 테스트: 기본 모델은 밝기 편향, 매끄럽고 광택 있는 표면, 벽 프린팅 등 여러 편향 존재. 프롬프트에 "dark" 키워드 있음에도 무시됨. 강도 0.25 시 밝기 과편향 감소, 표면 매끄러움 감소, 이미지가 더 자연스러워짐 관찰됨.

Stabilizer와의 차이점:

• Stabilizer는 현실 세계 데이터로만 학습되어 과적합된 텍스처, 디테일, 배경 문제를 복원하여 "감소"합니다.

• Style Controller는 훈련되지 않았으며 기본 모델의 훈련 과정을 "되돌리는" 역할로 밝기와 오브젝트 편향 등 모든 과적합 효과를 수학적으로 감소시킵니다.

업데이트 로그

(2025년 6월 21일) illus01 v1.185c:

v1.165c와 비교:

• 선명도와 뚜렷함 100% 증가. 1픽셀 너비의 선 표현 가능. 흰 종이 텍스처도 표현 가능 (실제로 흰 종이는 순백색이 아닌 노이즈 있음). 1MP 이미지가 2K 느낌.

• 30% 정도 혼란스러운(정확 설명 어려운) 이미지 감소. 이 버전은 매우 높은 대비는 줄고 일상적 사용에 더 안정적.

(2025년 6월 10일): illus01 v1.165c

특수 버전입니다. v1.164 개선 아님. "c"는 "colorful", "creative", 때때로 "chaotic" 의미.

데이터셋에 매우 시각적으로 강렬한 이미지 포함하지만 때로 설명하기 어려움. 예: 매우 화려함, 높은 대비, 복잡한 조명, 오브젝트 및 복잡한 패턴 많음.

그래서 시각적으로 강렬하지만 자연스러움은 줄어들고 부드러운 색상 스타일에 영향 있음. 예: v1.164처럼 "연필 아트" 텍스처 완벽 표현 불가.

(2025년 6월 4일): illus01 v1.164

• 향상된 프롬프트 이해. 각 이미지에 서로 다른 관점의 자연어 캡션 3개 포함. Danbooru 태그는 LLM으로 검증 후 중요한 태그만 캡션에 통합.

• 과다 노출 방지. 모델 출력이 #ffffff 순백색에 도달하지 않도록 오프셋 추가. 대부분 #ffffff는 과다 노출로 디테일 손실.

• 학습 설정 일부 변경. NoobAI e-pred 와 v-pred 모두와 더 호환성 향상.

(2025년 5월 19일): illus01 v1.152

• 조명, 텍스처, 디테일 지속적 개선.

• 5000장 추가 이미지, 학습 횟수 증가로 효과 강화.

(2025년 5월 9일): nbep11 v0.205:

• v0.198 밝기 및 색상 문제 긴급 수정. 이제 실제 사진처럼 급격한 변화가 아님. v0.198은 나쁜 게 아니라 너무 창의적임.

(2025년 5월 7일): nbep11 v0.198:

• 더 많은 어두운 이미지 추가. 어두운 환경 배경과 왜곡된 신체 감소.

• 색상 및 대비 향상 제거. 더 이상 필요 없음. 대신 Contrast Controller 사용 권장.

(2025년 4월 25일): nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93~v1.121 변경사항 반영. 요약: 새로운 사진 데이터셋 "Touching Grass". 자연 텍스처, 배경, 조명 개선. 캐릭터 효과 약화로 호환성 향상.

• 색상 정확도 및 안정성 향상 (nbep11 v0.160 대비).

(2025년 4월 17일): illus01 v1.121.

• illustrious v0.1로 롤백. 이후 버전은 데이터셋의 약 30%가 AI 이미지로 고의적으로 학습되어 LoRA_train에 적합하지 않음. 논문을 읽고 알게 됨.

• 캐릭터 스타일 효과 감소. v1.23 수준으로 복귀. 디테일은 줄고 호환성은 향상. 트레이드오프임.

• 그 외 사항은 v1.113과 동일.

(2025년 4월 10일): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: 기본 모델이 Illustrious v1.1 기반인지 알 경우만 사용. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용 권장.

• Illustrious v1.1 기반 학습.

• "Touching Grass" 데이터셋 추가. 향상된 자연 텍스처, 조명, 심도 효과. 더 나은 배경 구조 안정성. 뒤틀린 배경(방, 건물) 감소.

• LLM을 통한 완전한 자연어 캡션 포함.

(2025년 3월 30일): illus01 v1.93.

• v1.72가 과도하게 학습되어 전체 강도를 줄임. 호환성 향상 예상.

(2025년 3월 22일): nbep11 v0.160.

• illus v1.72와 동일한 내용.

(2025년 3월 15일): illus01 v1.72

• 하단 ani40z v0.4에 언급된 것과 동일한 새로운 텍스처 및 조명 데이터셋 적용. 더 자연스러운 조명과 텍스처.

• 손 강화용 약 100장 소규모 데이터셋 추가, 유리, 컵 등 손 작업에 중점.

• 데이터셋에서 모든 "단순 배경" 이미지 제거 (-200장).

• 학습 도구를 kohya에서 onetrainer로 변경, LoRA 아키텍처를 DoRA로 전환.

(2025년 3월 4일) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero 기반 학습.

• 자연스럽고 역동적인 조명과 현실 세계 텍스처에 집중한 1000장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 텍스처 강화.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. Animagine 4.0 밝기 문제 수정. 더 우수하고 높은 대비.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 데이터셋 균형을 위해 일부 동물/비인간 이미지 추가.

nbep11 v0.129

• 효과가 너무 약한 나쁜 버전으로 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 색상 범위" 구현. 사진 편집 툴의 "원클릭 자동 보정" 기능처럼 자동으로 정상적이고 좋은 외관으로 균형 조정. 단점: 높은 편향 방지 예: 이미지의 95%가 검정이고 5%만 밝은 구성이 불가능.

• 약간의 사실적 데이터 추가. 더 선명한 디테일과 조명, 덜 평면적인 색상.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 더 많은 학습 이미지 포함.

• 소규모 "배경화면" 데이터셋(~100장, 최고 품질 게임 배경화면)으로 재파인튜닝. 피부, 머리카락에서 눈에 띄는 디테일과 대비 개선.

nbep11 v0.58

• 이미지 수 증가. 학습 파라미터를 NoobAI 기본 모델과 가깝게 변경.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 이미지 수 증가.

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

• 데이터셋 태그 개선, LoRA 구조 및 가중치 분포 향상. 안정성 및 이미지 구성 영향 감소.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1 기반 학습.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0 기반 학습.