As imagens da capa são output cru do modelo pré-treinado, em resolução de 1MP. O que você vê é o que obtém. Não há upscale, correções de inpainting em mãos/rostos, nem prompt negativo.

(21/10/2025): Hora de olhar para o futuro...

Este modelo não será atualizado ativamente. SDXL está um pouco ... antigo, foi lançado há dois anos (junho de 2023).

Por que não experimentar modelos novos? Eles têm arquitetura mais recente, melhor desempenho e podem ser muito mais eficientes. Por exemplo: Lumina 2. Se você ouviu falar da Lumina 2, aqui vai uma breve info:

• Lançado em jan de 2025. Código aberto. Licença Apache 2.0.

• Arquitetura DiT (a mais popular atualmente, mesma arquitetura do Flux.1 etc.).

• Pequeno e eficiente. Apenas 2 bilhões de parâmetros. Modelo completo (fp16) com 5GB, modelo Q8 só 2,5GB, o que significa que pode ser carregado e executado em uma gtx1050 sem perder qualidade.

• Usa o mesmo Flux 16ch VAE, matematicamente 4x melhor que o SDXL 4ch VAE.

• Usa Google Gemma 2 2b como codificador de texto (sim, também um LLM de chat totalmente funcional). 10x melhor que os antigos CLIPs do SDXL que só entendem tags. Como um LLM de chat, entende quase tudo... inglês, chinês, japonês, erros de digitação, gírias, poesias... Por exemplo, você pode fazer isso apenas dando um prompt: (Nota: esta é uma imagem, não quatro, veja a imagem completa e prompt aqui, ideia vindo de aqui).

Eu treinei um "Enhancement bundle" LoRA. Nome alterado, menos enganoso, mas o conjunto de dados é o mesmo.

Também, eu não acho que o Civitai suportará a Lumina 2. Também carreguei o modelo no TensorArt. Você pode me encontrar aqui. E experimente modelos Lumina 2 online se não tiver uma configuração local.

Links úteis:

Modelos:

• Neta Lumina: Modelo base, modelo ajustado no estilo anime treinado com os datasets danbooru e e621.

• NetaYume Lumina: Modelo base, ajuste fino adicional com o dataset mais novo.

Otimizações:

• Acelerações de hardware: torch.compile para GPUs mais novas (rtx 3xxx e posteriores), 30% mais rápido. Ative modo fp16 para GPUs mais antigas que não suportam bf16 (rtx 2xxx e anteriores), 3x mais rápido, pois por padrão GPUs antigas usam fp32, que é extremamente lento. https://civitai.com/articles/22251

• TeaCache: https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache

• Lightning LoRA, 2x mais rápido (experimental): https://civitai.com/models/2115586

• Modelo base em fp8 escalado (DiT+TE), apenas 3GB: https://civitai.com/models/2023440

Stabilizer

O que é?

Um modelo ajustado em escala média com 7 mil imagens.

• Muitos subconjuntos especializados, como roupas em close-up, mãos, iluminação ambiente complexa, artes tradicionais...

• Apenas texturas naturais, iluminação e detalhes finos. Sem estilo IA plástico brilhante. Porque não há imagem de IA no conjunto de dados. Eu selecionei manualmente cada imagem. Não sou fã de treinar com imagens de IA. É como jogar "telefone sem fio"; treinar IA com imagens de IA só causa perda de informação, fazendo as imagens ficarem piores (plástico, brilhante).

• Melhor compreensão de prompt. Treinado com legendas em linguagem natural.

• Foco na criatividade, não em um estilo fixo. O dataset é muito diverso. Então este modelo não tem estilo padrão (viés) que limite sua criatividade.

• (v-pred) Iluminação melhor e balanceada, sem transbordamento e sobresaturação. Quer preto puro 0 e branco 255 na mesma imagem, até no mesmo lugar? Sem problema.

Por que sem estilo padrão?

• O que é "estilo padrão": Se um modelo tem um estilo padrão (viés), significa que não importa o que você peça, o modelo deve gerar as mesmas coisas (rostos, fundos, sensações) que compõem o estilo padrão.

• Prós: É fácil de usar, você não precisa mais pedir o estilo.

• Contras: Mas você também não pode sobrescrevê-lo. Se pedir algo que não encaixa no estilo padrão, o modelo simplesmente ignora. Se juntar vários estilos, o estilo padrão sempre sobrepõe/polui/limita os outros estilos.

• "Sem estilo padrão" significa sem viés, e você precisa especificar o estilo desejado para guiar o modelo, por tags ou LoRAs. Mas não haverá sobreposição/poluição de estilos deste modelo. Você consegue exatamente o estilo que escolheu.

Efeitos:

• Agora o modelo pode gerar precisamente o estilo que você pediu, em vez de imagem anime simplificada. Sem sobreposição/mudança de estilo, sem rostos de IA, só detalhes melhores. Veja comparação:

  • https://civitai.com/images/84145167 (estilos gerais)

  • https://civitai.com/images/84256995 (estilos de artistas, observe o rosto)

• Se quiser saber o que é "mudança de estilo e rostos IA", veja:

  • este modelo: https://civitai.com/images/107381516

  • outro modelo: https://civitai.com/images/107647042. rosto feminino e fundo brilhante horrível.

• Veja mais gráficos xy nas imagens da capa. Um gráfico xy vale mil palavras.

Por que este "modelo base ajustado" é uma LoRA?

• Não sou um gigachad e não tenho milhões de imagens para treinar. Ajustar o modelo base inteiro não é necessário, uma LoRA é suficiente.

• Eu só preciso enviar, e você só precisa baixar, um arquivo minúsculo de 40MiB, em vez do checkpoint grande de 7GiB, salvando 99,4% dos dados e armazenamento. Assim posso atualizar frequentemente.

• Esta LoRA pode parecer pequena, mas é poderosa. Pois usa uma nova arquitetura chamada DoRA da Nvidia, mais eficiente que a LoRA tradicional.

Então, como obter este "modelo base ajustado"?

Carregue esta LoRA no modelo base pré-treinado com força total. Assim, o modelo base pré-treinado se tornará o modelo base ajustado. Veja abaixo em "Como usar".

Compartilhamento de merges usando este modelo é proibido. Informativo: há palavras-chave ocultas para imprimir marca d'água invisível. Eu mesmo codifiquei a marca e o detector. Não quero usar, mas posso.

Este modelo é publicado apenas no Civitai e TensorArt. Se ver "eu" e esta frase em outras plataformas, são falsos e a plataforma que está usando é pirata.

Por favor, deixe feedback nos comentários para que todos vejam. Não escreva feedback no sistema de avaliações do Civitai, que é mal projetado e ninguém acha ou vê as avaliações.

Como usar

Versões:

• nbvp10 (para NoobAI v-pred v1.0).

  • Cores precisas e detalhes nítidos.

• nbep10 (para NoobAI eps v1.0).

  • Menos saturação e contraste comparado aos modelos v-pred. A predição epsilon (eps) padrão limita o alcance de cores do modelo. Por isso temos o v-pred depois.

• illus01 (treinado no Illustrious v0.1, mas ainda recomendado o NoobAI eps v1.0).

  • Se usar este modelo sobre outro base ajustado, cuidado que a maioria (90%) dos base anime rotulados como "illustrious" hoje são na verdade NoobAI (ou principalmente). Recomendo testar ambas versões (il01 e nbep10) para ver qual é melhor.

Carregue esta LoRA primeiro na sua pilha de LoRAs.

Esta LoRA usa uma nova arquitetura chamada DoRA da Nvidia, que é mais eficiente que a LoRA tradicional. Contudo, diferente da LoRA tradicional que tem peso fixo do patch, o peso do patch na DoRA é calculado dinamicamente baseado no peso do modelo base carregado (que muda quando você carrega LoRAs). Para minimizar mudanças inesperadas, carregue esta LoRA primeiro.

Duas formas de usar este modelo:

1). Usá-lo como modelo base ajustado (Recomendado):

Se quer os detalhes e texturas mais finos e naturais e construir a combinação de estilos desejada, com controle total.

Aplique a LoRA sobre o modelo base pré-treinado. Nota: modelo pré-treinado é o modelo original, sem ajuste fino. Exemplo: NoobAI v-pred v1.0, NoobAI eps v1.0

2). Usá-lo como LoRA sobre outro modelo base ajustado.

É uma LoRA afinal.

Mas atenção:

• Isto não é uma LoRA de estilo, você estará basicamente mesclando dois modelos base. O resultado nem sempre será o esperado.

• Não funciona em modelos muito sobreajustados com poluição de estilo IA, tipo 1girl hiper mesclada, 50 versões sobreajustadas de Nova furry 3D anime WAI ou similares. Este modelo não corrige estilo IA plástico e brilhante. Use um modelo base pré-treinado se quiser se livrar do estilo IA.

• Este é o que Craft Lawrence (de Spice and Wolf) deveria ser, se você viu o anime: https://civitai.com/images/107381516

• Este é o que modelos poluídos com estilo IA e sobreajustados geram: https://civitai.com/images/107647042

FAQ:

As imagens da capa são raw output do modelo pré-treinado, em resolução de 1MP. Não há plugin mágico, upscale, correções de inpainting em mãos/rostos, nem prompt negativo. Alguns usuários dizem que não conseguem reproduzir, é questão de habilidade. (Modelo base incompatível ou adicionaram muitas "otimizações")

Se destruiu seu modelo base mesmo em baixa força (ex.: <0.5). O problema é seu modelo base. Seu modelo base já tinha mesclado esta LoRA (e você mesclou duas vezes). E os pesos do modelo se multiplicaram e colapsaram. Cuidado com criadores de modelos falsos, ou ladrões. Alguns "criadores" nunca treinaram, só pegam modelos de outras pessoas, mesclam, apagam metadados e créditos, e vendem como seu próprio modelo base.

Outras ferramentas

Algumas ideias que seriam, ou foram, parte do Stabilizer. Agora são LoRAs separadas para maior flexibilidade. Link da coleção: https://civitai.com/collections/8274233.

Dark: Uma LoRA que tende a ambientes mais escuros. Útil para corrigir viés de brilho alto em alguns modelos base. Treinado com imagens de baixa luminosidade. Sem viés de estilo, sem poluição de estilo.

Contrast Controller: Uma LoRA artesanal. Controla o contraste como um slider no seu monitor. Diferente de outros "realçadores de contraste" treinados, o efeito desta LoRA é estável, matematicamente linear e não afeta o estilo.

Útil quando seu modelo base tem problema de sobresaturação ou quer algo realmente colorido.

Exemplo:

Style Strength Controller: Ou redutor de efeito de overfitting. Pode reduzir todo tipo de efeito de ajuste excessivo (viés em objetos, brilho etc.), matematicamente. Ou amplificar, se quiser.

Diferenças entre Stabilizer:

• Stabilizer foi treinado com dados do mundo real. Pode apenas "reduzir" efeitos de overfitting sobre textura, detalhes e fundos, adicionando-os de volta.

• Style Controller não é treinado. É como "desfazer" o treinamento do modelo base, para que fique menos sobreajustado. Pode matematicamente reduzir todos os efeitos de overfitting, como viés em brilho e objetos.

Versões antigas:

Você pode encontrar mais infos no "Registro de atualizações". Cuidado que versões antigas podem ter efeitos muito diferentes.

Linha do tempo principal:

• Agora ~: Detalhes naturais e texturas, compreensão estável do prompt e mais criatividade. Não limitado só a estilo anime 2D puro.

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Estilo anime melhor com cores vívidas.

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Estilo anime melhor.

Registro de atualizações

(21/10/2025): Noobai v-pred v0.280a

• Versão especial, "a" significa anime. Há um estilo 2D anime padrão. Mais fácil de usar se não quiser pedir estilo. Também o dataset mudou muito, o efeito pode ser bem diferente da versão anterior.

(31/08/2025) NoobAI ep10 v0.273

Esta versão foi treinada desde o início no NoobAI eps v1.0.

Comparando com a anterior illus01 v1.198:

• Melhor e balanceada luminosidade em condições extremas. (igual nbvp v0.271)

• Melhores texturas e detalhes. Mais passos de treinamento em timesteps com alto SNR. (ilus01 versões pulavam esses timesteps para melhor compatibilidade. Como agora todos os modelos base são NoobAI, não precisa pular.)

(24/08/2025) NoobAI v-pred v0.271:

Comparado com o v0.264 anterior:

• Iluminação melhor e balanceada em condições extremas, menos viés.

• Alto contraste, preto puro 0 e branco 255 na mesma imagem, até no mesmo lugar, sem transbordamento ou sobresaturação. Agora pode ter todos ao mesmo tempo.

• (v0.264 antigo tentava limitar a imagem entre 10~250 para evitar transbordamento, mas ainda tinha viés perceptível, a imagem geral podia ficar muito escura ou clara)

• Igual v0.264, prefira força alta ou total (0.9~1).

(17/08/2025) NoobAI v-pred v0.264:

• Primeira versão treinada no NoobAI v-pred.

• Dá melhor iluminação, menos transbordamento.

• Nota: prefira força alta ou total (0.9~1).

(28/07/2025) illus01 v1.198

Comparando principalmente com v1.185c:

• Fim da versão "c". Apesar de "visualmente impactante" ser bom, tinha problemas de compatibilidade. Ex.: quando seu modelo base já tem realce para contraste. Empilhar dois realces de contraste é muito ruim. Então, nada mais de efeitos pós malucos (alto contraste e saturação etc.).

• Em vez disso, mais texturas e detalhes. Iluminação cinematográfica. Melhor compatibilidade.

• Esta versão mudou muitas coisas, incluindo revisão do dataset, então o efeito será bem diferente das anteriores.

• Para quem quer os efeitos loucos do v1.185c de volta. Você pode encontrar estilos de arte puros e dedicados nesta página. Se o dataset for grande o suficiente para uma LoRA, posso treinar uma.

(21/06/2025) illus01 v1.185c:

Comparando com v1.165c.

• +100% clareza e nitidez.

• -30% imagens muito caóticas (não descritíveis). Então você pode notar que esta versão não gera níveis muito altos de contraste louco mais, mas deve ser mais estável em casos normais.

(10/06/2025): illus01 v1.165c

Versão especial. Não é uma melhoria do v1.164. "c" significa "colorido", "criativo", às vezes "caótico".

O dataset contém imagens muito visualmente impactantes, mas às vezes difíceis de descrever, ex.: muito coloridas, alto contraste, iluminação complexa, objetos e padrões complexos por toda parte.

Então você terá "visual impactante", mas ao custo do "natural". Pode afetar estilos com cores suaves, etc. Ex.: esta versão não gera perfeitamente textura "arte a lápis" como o v1.164.

(04/06/2025): illus01 v1.164

• Melhor compreensão do prompt. Agora cada imagem tem 3 legendas naturais de diferentes perspectivas. Tags Danbooru verificadas por LLM, só as importantes são escolhidas e unificadas na legenda natural.

• Anti-superexposição. Inseriu um viés para evitar que o output do modelo atinja #ffffff puro branco. Na maioria das vezes #ffffff == superexposto e perde muitos detalhes.

• Alterou algumas configurações de treinamento. Melhor compatibilidade com NoobAI, tanto e-pred quanto v-pred.

(19/05/2025): illus01 v1.152

• Continua melhorando iluminação, texturas e detalhes.

• 5 mil imagens a mais, mais passos de treinamento, resultado mais forte.

(09/05/2025): nbep11 v0.205:

• Correção rápida de brilho e cor no v0.198. Agora não deve mudar brilho e cores tão drasticamente como em uma fotografia real. v0.198 não é ruim, só muito criativo.

(07/05/2025): nbep11 v0.198:

• Adicionou mais imagens escuras. Menos corpos deformados e fundo em ambiente escuro.

• Removeu realce de cor e contraste. Porque não é mais necessário. Use Contrast Controller em vez.

(25/04/2025): nbep11 v0.172.

• Mesmas novidades do illus01 v1.93 ~ v1.121. Resumo: Novo dataset fotográfico "Touching Grass". Melhor textura natural, fundo e iluminação. Efeitos de personagem mais fracos para melhor compatibilidade.

• Melhor precisão e estabilidade de cor. (Comparado com nbep11 v0.160)

(17/04/2025): illus01 v1.121.

• Revertido para illustrious v0.1. Illustrious v1.0 e versões mais novas foram treinadas com imagens de IA deliberadamente (uns 30% do dataset). O que não é ideal para treino de LoRA. Eu só percebi depois de ler o paper.

• Efeito de estilo do personagem reduzido. Voltou ao nível do v1.23. Os personagens terão menos detalhes com esta LoRA, mas melhor compatibilidade. É um compromisso.

• Outras coisas iguais ao abaixo (v1.113).

(10/04/2025): illus11 v1.113 ❌.

• Atualização: use esta versão só se seu modelo base for baseado no Illustrious v1.1. Caso contrário, use illus01 v1.121.

• Treinado no Illustrious v1.1.

• Novo dataset "Touching Grass" adicionado. Melhor textura natural, iluminação e efeito de profundidade de campo. Melhor estabilidade estrutural do fundo. Fundo menos deformado, como salas e prédios deformados.

• Legendas em linguagem natural completas por LLM.

(30/03/2025): illus01 v1.93.

• v1.72 foi treinado forte demais. Então reduzi a força total. Deve ter melhor compatibilidade.

(22/03/2025): nbep11 v0.160.

• Mesmas coisas do illus v1.72.

(15/03/2025): illus01 v1.72

• Mesmos novos datasets de textura e iluminação mencionados no ani40z v0.4 abaixo. Mais iluminação natural e texturas naturais.

• Adicionado pequeno dataset de ~100 imagens para aprimorar mãos, focado em diferentes tarefas com mãos, como segurar copo ou algo assim.

• Removidas todas as imagens de "fundo simples" do dataset. -200 imagens.

• Trocou ferramenta de treinamento de kohya para onetrainer. Mudou arquitetura de LoRA para DoRA.

(04/03/2025) ani40z v0.4

• Treinado no Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Adicionado dataset de ~1k imagens focado em iluminação dinâmica natural e textura do mundo real.

• Mais iluminação natural e texturas naturais.

ani04 v0.1

• Versão inicial para Animagine XL 4.0. Principalmente para corrigir problemas de brilho do Animagine 4.0. Melhor contraste e mais elevado.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• Adicionadas algumas imagens furry/não humanas/outras para balancear o dataset.

nbep11 v0.129

• Versão ruim, efeito muito fraco, ignore.

nbep11 v0.114

• Implementado "cores em toda a gama". Isso automaticamente equilibra as coisas para "normal e esteticamente agradável". Pense nisso como botão "auto melhorar foto" em um clique na maioria dos editores. Um lado negativo: impede viés alto. Exemplo: se quer 95% da imagem preta e 5% brilhante, em vez de 50/50%.

• Adicionado dados um pouco mais realistas. Detalhes, iluminação mais vívidos, cores menos chapadas.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Mais imagens para treinamento.

• Depois, ajuste fino com dataset pequeno de "wallpapers" (wallpapers reais de jogos, maior qualidade que achei. ~100 imagens). Mais melhorias em detalhes (perceptíveis em pele, cabelo) e contraste.

nbep11 v0.58

• Mais imagens. Mudou parâmetros de treinamento para ficar próximo ao modelo base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Mais imagens.

nbep11 v0.11: Treinado em NoobAI epsilon pred v1.1.

• Melhoradas tags do dataset. Estrutura e distribuição de peso da LoRA melhoradas. Deve ser mais estável e ter menos impacto na composição da imagem.

illus01 v1.1

• Treinado no illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Treinado no NoobAI epsilon pred v1.0.