최신 업데이트:

(2025년 9월 7일) TensorArt에서 저를 찾으실 수 있습니다.

Stabilizer

이것은 제 세밀 조정된 기본 모델이지만 LoRA 형태입니다.

이 세밀 조정된 기본 모델은 다음과 같습니다:

• 고정된 스타일보다 창의성에 중점. 데이터셋은 매우 다양합니다. 그래서 이 모델은 창의성을 제한하는 기본 스타일(편향)이 없습니다.

• 오직 자연스러운 텍스처, 조명, 섬세한 디테일만. 플라스틱 같은 AI 스타일이 전혀 없습니다. (동일한 AI 얼굴, 헤어 스타일, 텍스처 없는 매끄러운 표면 등). 데이터셋의 모든 이미지는 제가 직접 선별했습니다. AI 이미지는 전혀 포함되지 않았습니다.

• 왜곡된 이미지가 적고, 더 논리적입니다. 더 나은 배경과 구도.

• 더 나은 프롬프트 이해. 자연어 캡션으로 훈련되었습니다.

• (v-pred) 더 나은 균형 잡힌 조명과 높은 대비. 완전한 검은색(0)과 흰색(255)이 동일 이미지, 심지어 같은 위치에 있어도 넘침이나 과포화가 없습니다.

커버 이미지는 기본 1MP 해상도에서의 원본 출력물입니다. 업스케일, 플러그인, 인페인팅 수정 없이 메타데이터 포함, 100% 재현 가능합니다.

커버 이미지의 스타일은 프리트레인된 기본 모델에서 프롬프트로 트리거된 것입니다. 이 스타일은 데이터셋에 포함되어 있지 않습니다. 프리트레인된 모델이 이 스타일을 알고 있지만 애니메이션 데이터에 과적합되어 제대로 생성하지 못합니다. 이 모델은 그 과적합 문제를 해결했습니다. 아래 '작동 원리' 섹션 참조.

왜 기본 스타일이 없을까요?

• "기본 스타일"이란: 모델에 기본 스타일(편향)이 있으면, 어떤 프롬프트를 입력해도 기본 스타일을 구성하는 동일한 것들(얼굴, 배경, 느낌)을 생성해야 합니다.

• 장점: 사용이 쉽고 스타일을 계속 지정할 필요가 없습니다.

• 단점: 덮어쓸 수 없습니다. 기본 스타일에 맞지 않는 프롬프트는 무시됩니다. 스타일을 쌓아도 기본 스타일이 항상 다른 스타일을 겹치거나 오염시킵니다.

• "기본 스타일 없음"은 편향이 없으며 원하는 스타일은 태그나 LoRA로 직접 지정해야 합니다. 스타일 간 겹침이나 오염이 없으며 쌓은 스타일을 정확히 얻을 수 있습니다.

왜 이 "세밀 조정된 기본 모델"이 LoRA인가요?

• 저는 많고 많은 훈련 이미지가 없습니다. 전체 기본 모델을 세밀 조정하는 것은 필수가 아니며 LoRA로 충분합니다.

• VRAM을 크게 절약해 더 큰 배치 사이즈를 사용할 수 있습니다.

• 7GiB 대용량 체크포인트 대신 작은 40MiB 파일을 업로드/다운로드하므로 데이터와 저장 공간 99.4%를 절약할 수 있습니다. 그래서 자주 업데이트할 수 있습니다.

• 이 LoRA는 Nvidia의 DoRA라는 새 아키텍처를 사용해 기존 LoRA보다 효율적입니다.

그럼 이 "세밀 조정된 기본 모델"은 어떻게 얻나요?

간단합니다.

사전 학습된 기본 모델 + 이 LoRA = "세밀 조정된 기본 모델"

이 LoRA를 사전 학습된 기본 모델에 강하게 로드하면, 해당 기본 모델이 세밀 조정된 모델이 됩니다. '사용법' 섹션 참조.

이 모델을 이용한 병합 공유는 금지됩니다. 참고로 보이지 않는 워터마크를 출력하는 숨겨진 트리거 단어가 있습니다. 워터마크와 탐지 코드를 직접 작성했습니다. 사용하고 싶진 않지만 필요하면 가능합니다.

이 모델은 Civitai와 TensorArt에서만 공개됩니다. 다른 플랫폼에서 '저'나 이 문장을 보면 전부 가짜이며 해당 플랫폼은 불법 플랫폼입니다.

피드백은 코멘트 섹션에 남겨주세요. 모두가 볼 수 있습니다. Civitai 리뷰 시스템은 디자인이 매우 불편해, 아무도 리뷰를 찾거나 볼 수 없습니다.

사용법

최신 버전:

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

  • 정확한 색상과 섬세한 디테일. 지금까지 최고의 모델입니다.

• nbep10 v0.273 (NoobAI eps v1.0 기반). 단종.

  • v-pred 모델에 비해 채도와 대비가 낮음. 표준 eps 예측의 "작은 설계 결함" 때문으로, 넓은 색 영역 도달이 제한됨. 그래서 v-pred가 나왔습니다.

• illus01 v1.198 (Illustrious v0.1 기반). 단종.

  • 너무 옛날 버전입니다...

참고: 이 LoRA를 LoRA 스택에서 가장 먼저 로드하세요.

이 LoRA는 Nvidia의 DoRA라는 새 아키텍처를 사용합니다. 기존 LoRA는 고정된 패치 가중치를 가지지만, DoRA의 패치 가중치는 현재 로드된 기본 모델 가중치에 따라 동적으로 계산됩니다(LoRA 로드 시 변경됨). 예기치 못한 변화를 최소화하려면 이 LoRA를 먼저 로드하세요.

이 모델 사용법 두 가지:

1). 세밀 조정된 기본 모델로 사용하기 (추천):

가장 섬세하고 자연스러운 디테일과 원하는 스타일 조합 및 완전한 제어를 원할 때.

사전 학습된 기본 모델에 이 LoRA를 가장 먼저 강하게 로드하면 세밀 조정된 기본 모델이 됩니다.

2). 다른 세밀 조정된 기본 모델에 LoRA로 사용하기.

왜 안되겠습니까? 결국 LoRA니까요.

유의할 점:

• "illustrious" 기본 모델을 사용하는 경우, 실제 기반이 되는 사전 학습된 기본 모델을 확인하세요. 인기 있는 "illustrious" 애니메이션 기본 모델은 대부분 NoobAI 기반입니다, illustrious가 아닙니다. "토론"에서 왜 잘못 라벨링되었는지와 기본 모델 테스트 방법을 읽어보세요. LoRA는 사전 학습된 기본 모델과 맞아야 하며, 불일치하면 이미지 품질이 저하됩니다.

• 두 기본 모델을 병합하는 것과 같습니다. 기본 모델에 이미 강한 기본 스타일이 있으면, 단순히 이 LoRA를 추가해도 기대한 결과를 얻기 힘듭니다. 다른 가중치(LoRA, U-net 블록 등)를 균형 있게 조정해야 할 수도 있습니다.

• 이 모델은 AI 이미지로 과적합된 AI 스타일을 가진 기본 모델에 자연 디테일을 추가할 수 없습니다. AI 스타일은 과적합이 심해 (AI 이미지로 학습하여 모든 게 매끄럽고 반짝이며 텍스처가 없고 플라스틱 같습니다). AI 이미지는 실제 세계 이미지보다 디테일이 적어, 모델이 디테일을 억제하도록 학습했기 때문입니다. 한 번 AI 스타일이 적용된 모델은 제거할 수 없습니다.

• 이 모델은 기본 모델에 여러 LoRA를 깨지지 않고 쌓을 수 있게 해 주는 마법의 도구가 아닙니다. 이름이 오해를 불러일으킬 수 있다는 걸 압니다.

왜 이렇게 작동하는가:

과적합 문제:

• 애니메이션 모델은 애니메이션 이미지로 학습됩니다. 애니메이션 이미지는 단순하고 상위 "컨셉"만 포함하며, 종종 매우 추상적입니다. 배경, 디테일, 텍스처가 없습니다.

• 모델이 배우길 원하는 건 상위 "컨셉"뿐입니다. 그러나 실제로는 모델이 본 것(데이터)을 배우지, 원하는 것을 배우지 않습니다.

• 1천만 장 이상의 단순 추상 애니메이션 이미지를 본 후, 모델은 1) 디테일을 생성할 필요가 없다는 걸 학습합니다. 데이터가 알려주지 않았기 때문입니다. 2) 대신 이해하지 못해도 추상 개념의 단순 이미지만 생성합니다. 이로 인해 왜곡된 이미지, 즉 "과적합"이 발생합니다.

해결책:

• 애니메이션 과 실제 세계 이미지를 함께 훈련시켜서, 컨셉은 배우되 자연 디테일과 텍스처를 유지하도록 하여 과적합을 줄입니다.

• NoobAI는 실제 코스프레 이미지를 데이터셋에 섞어 이 작업을 수행했습니다. (기억하기로는 개발자가 언급한 적 있습니다.)

• 이 모델은 더 나아가 건축, 일상 물품, 의류, 풍경 등 다양한 이미지를 포함했고, SDXL 원본 훈련과 같은 다중 수준 자연어 캡션도 포함되어 있습니다.

결과:

• 비교 이미지 없음: 1 (아티스트 스타일), 2 (일반 스타일)

• 과적합 감소, 왜곡된 이미지 감소. 더 자연스러운 텍스처, 조명, 디테일. 수천 개 내장 스타일 태그(Danbooru, e621)와 SDXL이 이해하는 일반 스타일 모두 사용 가능하며 깨끗하고 상세한 이미지를 얻을 수 있습니다. 2D/3D, 추상/실사 상관없습니다.

• 최대한의 창의성 유지. 다양한 데이터셋 덕분입니다. 기본 스타일이 없으므로 기존 학습 모델과 다른 스타일 LoRA의 창의성을 제한하지 않습니다.

데이터셋

최신 버전 또는 최근 버전

총 약 7천장 이미지. 수백만 장으로 세밀 조정하는 전문가들과 비교하면 크지 않지만 적지 않습니다. 모든 이미지는 직접 선별했습니다.

• 정상적이고 보기 좋은 것만 포함. 설명 불가능한 미친 예술 스타일, AI 이미지, 워터마크 없음.

• 고해상도 이미지만 포함. 전체 데이터셋 평균 3.37MP, 약 1800x1800 픽셀.

• 구글 최신 LLM의 자연어 캡션 포함.

• 모든 애니메이션 캐릭터는 먼저 wd tagger v3로 태그 후에 구글 LLM으로 확인.

• 자연, 실외, 실내, 동물, 일상용품 등 포함하며 실제 사람 제외.

• 모든 밝기 조건 포함. 매우 어두움, 매우 밝음, 매우 어두우면서 매우 밝은 장면 등.

다른 도구들

이전에는 Stabilizer 일부였던 아이디어들이 분리된 LoRA가 되었습니다. 유연성 향상을 위해서입니다. 컬렉션 링크: https://civitai.com/collections/8274233.

Dark: 어두운 환경에 편향된 LoRA. 일부 기본 모델에서 밝기가 너무 높게 편향된 문제를 수정하는 데 유용. 낮은 밝기 이미지로 훈련됨. 스타일 편향 및 오염 없음.

Contrast Controller: 수작업으로 만든 LoRA. 모니터 슬라이더처럼 대비 조절. 기존 "대비 향상" 훈련 LoRA와 달리 효과가 안정적이고 수학적으로 선형이며 스타일에 부작용이 없음.

기본 모델에 과포화 문제가 있거나 더 화려한 효과를 원할 때 유용.

예시:

Style Strength Controller: 과적합 효과 감소기. 물체, 밝기 등 편향을 수학적으로 줄이거나 (원하면) 증폭 가능.

Stabilizer와의 차이:

• Stabilizer는 실제 데이터로 훈련되어 텍스처, 디테일, 배경에 대한 과적합 효과를 "되돌려" 줍니다.

• Style Controller는 훈련에서 파생된 것이 아니며, 기본 모델의 훈련을 "되돌리는" 개념에 가깝습니다. 밝기, 물체 편향 등 과적합 효과를 수학적으로 줄여 줍니다.

이전 버전:

자세한 정보는 "업데이트 로그"를 참조하세요. 이전 버전은 효과가 매우 다를 수 있습니다.

주요 타임라인:

• 현재 ~: 자연스러운 디테일과 텍스처, 안정적인 프롬프트 이해, 더 높은 창의성. 더 이상 순수 2D 애니메이션 스타일에 제한되지 않음.

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: 더 생생한 색감의 향상된 애니메이션 스타일.

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: 향상된 애니메이션 스타일.

업데이트 로그

(2025년 8월 31일) NoobAI ep10 v0.273

본 버전은 NoobAI eps v1.0 기반으로 처음부터 훈련되었습니다.

이전 illus01 v1.198와 비교:

• 극한 환경에서 더 나은 균형 잡힌 밝기. (nbvp v0.271와 동일)

• 더 나은 텍스처와 디테일. 고 SNR 타임스텝에서 더 많은 훈련 단계 수행. (illus01 버전은 호환성 때문에 일부 타임스텝 건너뜀. 이제 모든 기본 모델이 NoobAI라 불필요함.)

(2025년 8월 24일) NoobAI v-pred v0.271:

이전 v0.264와 비교:

• 극한 조건에서 더 나은 균형 잡힌 조명, 편향 감소.

• 높은 대비, 완전 검정 0과 흰색 255가 같은 이미지 내 같은 위치에도 존재 가능하며 넘침 및 과포화 없음. 이제 모두 동시에 포함 가능.

• (이전 v0.264는 넘침 방지를 위해 이미지 범위를 10~250 사이로 제한하고 여전히 눈에 띄는 편향 문제 있었음. 전반적으로 이미지가 너무 어둡거나 밝음)

• v0.264와 마찬가지로 높은 강도(0.9~1) 권장.

(2025년 8월 17일) NoobAI v-pred v0.264:

• NoobAI v-pred로 최초 훈련된 버전.

• 더 나은 조명, 넘침 감소 제공.

• 참고: 높은 또는 최대 강도(0.9~1) 권장.

(2025년 7월 28일) illus01 v1.198

주로 v1.185c와 비교:

• "c" 버전 종료. "시각적으로 강렬함"은 좋았으나 호환성 문제 발생. 예: 기본 모델에 이미 대비 향상이 있을 때 두 개의 대비 향상 결합은 매우 나쁨. 그래서 극단적인 포스트 이펙트(높은 대비 및 채도) 중단.

• 대신 더 많은 텍스처와 디테일. 영화 수준 조명 효과. 더 나은 호환성.

• 본 버전은 데이터셋 개편 등 다수 변경 포함, 이전 버전과 효과가 상당히 다를 수 있음.

• v1.185c의 극단 효과를 원하는 분은 이 페이지에서 순수하고 전용 아트 스타일을 찾을 수 있습니다. 데이터셋이 충분히 크면 LoRA를 훈련할 수도 있습니다.

(2025년 6월 21일) illus01 v1.185c:

v1.165c와 비교:

• 선명도와 예리함 +100%.

• 혼란스러운 이미지(적절히 기술할 수 없는) -30%. 이로 인해 극단적 대비 수준을 제공하지 않으나 일반 사용에서는 더 안정적임.

(2025년 6월 10일): illus01 v1.165c

특별 버전입니다. v1.164의 개선판이 아니며, "c"는 "컬러풀", "창의적", 때때로 "혼란스러움"을 의미합니다.

데이터셋에는 매우 시각적으로 강렬한 이미지가 포함되어 있으나, 때때로 기술하기 어려운 경우가 있습니다. 예: 매우 화려하고 대비가 높으며 복잡한 조명 조건과 다양한 객체 및 복합 패턴으로 가득함.

그래서 "시각적으로 강렬"하지만 "자연스러움"이 희생될 수 있습니다. 부드러운 색상 등 스타일에 영향을 줄 수 있습니다. 예: 이 버전은 v1.164처럼 "연필 아트" 텍스처를 완벽히 생성하지 못합니다.

(2025년 6월 4일): illus01 v1.164

• 더 나은 프롬프트 이해. 이제 각 이미지에 서로 다른 관점에서 3개의 자연어 캡션이 있습니다. Danbooru 태그는 LLM으로 검증해 중요 태그만 자연어 캡션에 통합합니다.

• 과노출 방지. 모델 출력이 #ffffff 순백색에 도달하지 않도록 편향 추가. 대다수 경우 #ffffff는 과노출이며 디테일을 잃음.

• 일부 훈련 설정 변경. NoobAI (e-pred 및 v-pred)와 더 호환되도록 함.

(2025년 5월 19일): illus01 v1.152

• 조명, 텍스처, 디테일 지속 개선.

• 5천장 이상의 이미지 추가, 훈련 단계 증가로 효과 강화.

(2025년 5월 9일): nbep11 v0.205:

• v0.198의 밝기 및 색상 문제 긴급 수정. 이제 실제 사진처럼 극단적 변화가 없습니다. v0.198은 창의적이지만 너무 과하였습니다.

(2025년 5월 7일): nbep11 v0.198:

• 더 많은 어두운 이미지 추가. 어두운 환경에서 몸체나 배경 왜곡 감소.

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

(2025년 4월 25일): nbep11 v0.172.

• illus01 v1.93 ~ v1.121에서 새로 적용된 내용 적용 요약: 새로운 사진 데이터셋 "Touching Grass". 더 좋은 자연 텍스처, 배경, 조명. 캐릭터 효과 약화로 호환성 향상.

• 더 나은 색 정확도 및 안정성. (nbep11 v0.160 대비)

(2025년 4월 17일): illus01 v1.121.

• illustrious v0.1로 롤백. illustrious v1.0 이상의 버전은 일부러 AI 이미지 약 30% 포함해 훈련했으며, 이는 LoRA 훈련 목적에 이상적이지 않습니다. 논문에서 확인했습니다.

• 캐릭터 스타일 효과 감소. v1.23 수준으로 복귀. 이 LoRA로 인해 캐릭터 디테일이 줄지만 호환성은 향상됨. 트레이드오프입니다.

• 기타는 아래 (v1.113)와 동일.

(2025년 4월 10일): illus11 v1.113 ❌.

• 업데이트: 기본 모델이 Illustrious v1.1 기반인 경우에만 사용하세요. 그렇지 않으면 illus01 v1.121 사용 권장.

• Illustrious v1.1으로 훈련됨.

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

• LLM 기반 완전 자연어 캡션 포함.

(2025년 3월 30일): illus01 v1.93.

• v1.72는 과도하게 훈련되어 전체 강도를 줄여 호환성 향상.

(2025년 3월 22일): nbep11 v0.160.

• illus v1.72와 동일한 내용 포함.

(2025년 3월 15일): illus01 v1.72

• ani40z v0.4 아래 언급된 새로운 텍스처 및 조명 데이터셋과 동일. 더 자연스러운 조명과 텍스처.

• 약 100장 규모 손 강화 데이터셋 추가, 유리나 컵 들기 등 다양한 작업에 집중.

• 모든 "간단한 배경" 이미지 데이터셋에서 제외. -200장.

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

(2025년 3월 4일) ani40z v0.4

• Animagine XL 4.0 ani40zero 기반 훈련.

• 자연스러운 동적 조명과 실제 세계 텍스처에 집중한 약 1천장 데이터셋 추가.

• 더 자연스러운 조명과 텍스처.

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 초기 버전. Animagine 4.0 밝기 문제 개선. 더 좋고 높은 대비.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 모피/비인간 등 다양한 이미지 추가로 데이터셋 균형 조정.

nbep11 v0.129

• 나쁜 버전, 효과가 너무 약하니 무시하세요.

nbep11 v0.114

• "전체 색상 범위" 구현. 자동으로 "정상적이고 보기 좋은" 쪽으로 조정. 일반 사진 편집 도구의 "원클릭 자동 보정" 기능과 유사. 단점은 극단적 편향 방지. 예: 이미지 95%를 검은색, 5%를 밝게 할 수 없음.

• 조금 더 사실적인 데이터 추가. 더욱 생생한 디테일, 조명과 덜 평평한 색상.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 더 많은 훈련 이미지 추가.

• 소규모 "배경화면" 데이터셋(실제 게임 배경화면, 최고 품질 약 100장)으로 재세밀 조정. 피부, 머리카락 등에서 눈에 띄는 디테일과 대비 향상.

nbep11 v0.58

• 더 많은 이미지 추가. 훈련 파라미터를 NoobAI 기본 모델과 가깝게 조정.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 더 많은 이미지 추가.

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

• 데이터셋 태그 개선. LoRA 구조와 가중치 분포 개선. 이미지 구성에 미치는 영향 감소 및 안정성 증가.

illus01 v1.1

• illustriousXL v0.1로 훈련됨.

nbep10 v0.10

• NoobAI epsilon pred v1.0으로 훈련됨.