Nota sobre as imagens de capa:

• São a saída bruta do modelo base vanilla (pré-treinado), na resolução padrão de 1MP. Sem upscaling, plugins ou correções de inpainting. Possuem metadados, 100% reproduzíveis.

• Este NÃO é um LoRA de estilo. Todos os estilos que você vê vêm do modelo base pré-treinado, ativados pelo prompt. Consulte os gráficos xy para o efeito deste LoRA.

Última atualização:

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

• Novo método, calibrado para brilho. Resumo: Comparado ao v0.264 anterior: Melhor iluminação equilibrada em condições extremas, menos viés. Verdadeira gama completa de cores. Preto puro 0 e branco 255 podem coexistir na mesma imagem.

• Nota: Alguns modelos v-pred "mesclados" podem conter modelos eps misturados, com cronograma de ruído corrompido. Se aparecerem manchas de cor após usar este LoRA, o problema está no seu modelo base.

Dicas para usar o v-pred:

• Use amostrador Euler (sem 'a') e CFG baixo (2~4, prefiro 3).

• Comece sem prompt negativo. Adicione palavras-chave negativas só se quiser remover algo. O v-pred é bastante sensível a prompt negativo.

• Use LoRAs treinados especificamente para NoobAI v-pred. Se não houver versão v-pred, use NoobAI eps v1.0 (importante: não v1.1; v-pred v1.0 é treinado a partir do eps v1.0, não v1.1), depois illustrious v0.1.

• Porém, cuidado: alguns LoRAs eps foram treinados com "deslocamento de ruído", o que causa incompatibilidade com v-pred (LoRAs eps sem deslocamento são compatíveis). Poderá notar mudanças anormais de contraste (brilho ou escuridão) ao aplicar esses LoRAs.

Nota: Este LoRA é só para v-pred e NÃO suporta modelo eps. Use base v-pred para efeito de iluminação.

(18/08/2025): Nota: Quase todos os modelos base populares são baseados em NoobAI, não illustrious. Deve-se usar LoRAs NoobAI para melhor efeito. Leia mais (sobre rótulos errados e como testar seu modelo base) em "Discussão".

Stabilizer

LoRA ajustado tudo-em-um sem estilo padrão que melhora modelos de anime pré-treinados para o que deveriam ser.

O problema:

• Modelos anime treinados com imagens de anime. Essas imagens são simples e contêm apenas "conceitos" em alto nível, frequentemente abstratos. Faltam fundos, detalhes e texturas.

• Queremos que o modelo aprenda só os "conceitos" em alto nível. Mas na prática, ele aprende aquilo que vê, não o que queremos.

• Após ver 10+ milhões de imagens abstratas simples, o modelo aprende que: 1) não precisa gerar detalhes, pois o dataset não o instruiu; 2) deve gerar imagens simples com conceitos abstratos mesmo sem compreender, causando imagens deformadas, isto é, "overfitting".

A solução:

• Treinar o modelo com imagens de anime e do mundo real. Assim aprende conceitos de anime mantendo detalhes e texturas naturais, ou seja, menos overfitting.

• NoobAI fez isso misturando imagens de cosplay real em seu dataset. (Se não me engano, os devs mencionaram isso)

• Este LoRA vai além, foi treinado com um pouco de tudo: arquitetura, objetos do cotidiano, roupas, paisagens, etc. Também com legendas em linguagem natural multi-nível completas, para imitar o setup original do treinamento SDXL.

O que este LoRA faz? se aplicado ao modelo base vanilla (pré-treinado, sem estilo):

• Menos overfitting, menos imagens deformadas. Agora pode usar milhares de tags de estilo embutidas (tags Danbooru, e621) além de estilos gerais entendidos pelo SDXL original, com imagens limpas e detalhadas como deveriam ser. Seja 2D, 3D, abstrato ou realista. Veja comparações: 1 (estilos artísticos), 2 (estilos gerais)

• Ainda com máxima criatividade graças ao dataset diversificado. Não haverá repetições (rostos, fundos, etc.). (Ao contrário dos LoRAs de estilo fixo que impõem um estilo padrão.)

• Texturas e detalhes naturais. O dataset de treinamento inclui fotos reais em alta resolução e qualidade (pixels médios > 3MP, ~1800x1800). Zero imagem AI. (Ao contrário dos "detailers" treinados em imagens AI que carregam estilo AI, superfícies plásticas lisas e brilhantes sem textura).

E se eu usar um modelo base "mesclado" com estilo padrão? Deve funcionar. A maioria dos modelos "mesclados" são só modelo vanilla + LoRA de estilo já incorporado. Porém, não é possível alterar a intensidade desses estilos mesclados, o que pode ser problemático para empilhar mais LoRAs. Veja mais na seção "Como usar".

Por que não ajustar o modelo base completo? Não sou um gigachad e não disponho de milhões de imagens para treino, então ajustar todo o modelo base não é necessário.

Por que este LoRA é tão pequeno? (40MiB vs 200MiB) É uma arquitetura nova chamada DoRA da Nvidia, mais eficiente que LoRA tradicional.

Este seria um "detailer"? Eu diria "não". Adiciona detalhes que "naturalmente deveriam estar" mas que o modelo esqueceu. Não adiciona detalhes extras, como objetos e decorações.

Foi treinado com imagens reais. É um modelo "realista"? Isso afeta personagens 2D de anime? Não. Não há humanos reais no dataset. O que o modelo viu é o que aprendeu. Logo, este LoRA não sabe o que é "humano real".

Por que recomenda NoobAI mas abandonou a versão NoobAI deste LoRA? 1) Conforme o dataset aumenta, fica mais caro e demorado treinar. 2) Não notei piora usando a versão illus no NoobAI.

Compartilhamento de merges usando este LoRA é proibido. PS: há palavras-chave escondidas para imprimir marca d'água invisível. Funciona bem mesmo com força de merge 0.05. Eu mesmo codifiquei a marca e o detector. Não quero usar, mas posso. Este modelo só foi publicado no Civitai e TensorArt. Se encontrar "me" e esta frase em outras plataformas, são falsificações pirateadas.

Lembre de deixar feedback na seção de comentários, para que todos vejam. Não use o sistema de avaliação do Civitai, é mal projetado e ninguém encontra as avaliações.

Divirta-se.

Como usar

Prefixo da versão:

• illus01 = Treinado no Illustrious v0.1.

• nbvp10 = Treinado no NoobAI v-pred v1.0.

• nbep11 = Treinado no NoobAI e-pred v1.1. (Descontinuado)

Como escolher LoRA (versão simplificada):

LoRA é um pequeno patch de peso derivado do modelo base em que foi treinado. Esse "patch" só faz sentido aplicado no modelo base original ou muito próximo.

Então escolha o mais próximo do seu modelo base.

Quase todos os modelos base populares são baseados em NoobAI, não illustrious:

Use LoRAs NoobAI para melhor efeito. Leia mais (sobre rótulos errados e como testar seu modelo base) em "Discussão".

Recomendado: carregue este LoRA primeiro na pilha de LoRAs.

Este LoRA usa arquitetura nova DoRA da Nvidia, mais eficiente que LoRA tradicional. Diferente do LoRA tradicional, que tem patch fixo, o patch DoRA é calculado com base no peso do modelo base carregado atualmente (que muda conforme outros LoRAs são carregados). Portanto, o efeito desta LoRA (DoRA) depende da sequência de carregamento.

Sobre o modelo base:

Recomendado: modelos vanilla (pré-treinados).

• Você tem controle total da combinação de estilos.

• Eu recomendaria pessoalmente NoobAI v1.1.

Se usar modelo base "mesclado":

• A maioria dos modelos "mesclados" são vanilla base + LoRA(s) de estilo incorporados.

• Como não pode alterar a intensidade desses estilos mesclados, pode ser problemático empilhar mais LoRAs. Por isso muitos modelos mesclados não são "amigáveis a LoRA".

• Modelos hyper mesclados (não só LoRAs, mas modelos base com grandes lacunas de treino, e.g. NoobAI + illustrious v1, que têm milhões de imagens e passos de diferença) também não são "amigáveis a LoRA".

Evite base com estilo AI:

Muitos reclamam que este LoRA não funciona em bases com estilo AI. Aqui está a explicação detalhada sobre estilos AI e o problema:

• O que são estilos AI: estilos treinados com imagens AI. São extremamente overfitted porque o modelo aprende tudo instantaneamente das imagens AI. (Você aprende e imita facilmente porque já sabe como fazer).

• Prós: estilos AI são estáveis e fáceis de usar, independentemente do prompt. 95% dos modelos base populares têm estilo AI.

• Contras:

  • Estilos AI carecem de detalhes e texturas naturais, ficando tudo limpo/liso/brilhante como plástico. Porque imagens AI têm menos detalhes que imagens reais. Treinar o modelo com imagens AI repetidas faz você perder mais detalhes (como telefone sem fio).

  • Estilos AI suprimem quase todos os efeitos de outros LoRAs (por overfitting), causando mudança de estilo. Veja comparação. Topo é NoobAI vanilla. Bottom é WAI, com estilo AI forte, e este LoRA quase não tem efeito mesmo com força 0.8.

  • Repetições (rostos, penteados, objetos de fundo).

• O problema: não é possível sobrepor detalhes ao estilo AI. Se quiser usar este LoRA para "consertar" suavidade do estilo AI, não funcionará. Primeiro diminua a força do estilo AI. Mas, como nos modelos "mesclados", não dá para ajustar a força do estilo AI.

Versões antigas:

Versão nova == novidades e tentativas. Uma grande vantagem do LoRA é poder misturar versões diferente instantaneamente.

Mais infos em "Registro de atualizações". Versões antigas podem ter efeitos muito diferentes.

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

  • Versão "c" (illus01 v1.152~1.185c): "c" significa "colorido", "criativo", às vezes "caótico". Contém imagens muito visualmente impactantes, e.g.: Alto contraste. Forte pós-efeito. Iluminação complexa. Objetos e padrões complexos por toda parte. Gera imagens "impactantes", porém menos "naturais". Pode afetar estilos de cores suaves.

• Illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Melhor estilo anime com cores vívidas.

• Illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Melhor estilo anime.

Dataset

versão mais recente ou recentes

~7k imagens totais. Não muito grande (comparado a gigachads que treinam com milhões), nem pequeno. Todas escolhidas manualmente por mim.

• Apenas coisas visualmente boas normais. Nada de estilo artístico louco indescritível. Sem imagens AI, sem marcas d'água.

• Somente imagens em alta resolução. Média do dataset é 3.37 MP, ~1800x1800.

• Todas as imagens têm legendas naturais do último LLM do Google.

• Todos personagens anime etiquetados primeiro pelo wd tagger v3, depois pelo LLM do Google.

• Inclui natureza, áreas externas e internas, animais, objetos diários, muitas coisas, exceto humanos reais.

• Contém todos os níveis de brilho. Muito escuro, muito claro, muito escuro e muito claro.

Outras ferramentas

Algumas ideias que seriam ou foram parte do Stabilizer. Agora são LoRAs separados, para melhor flexibilidade. Coleção: https://civitai.com/collections/8274233.

Touching Grass: LoRA treinado só no dataset do mundo real (sem anime). Efeito mais forte. Fundo e iluminação melhores. Para gigachads que gostam de conceitos puros e equilibrar pesos.

Dark: LoRA que corrige o viés de alto brilho de alguns modelos base. Treinado com imagens de baixo brilho do dataset Touching Grass. Também sem humanos.

Contrast Controller: LoRA artesanal (não treinado). O menor LoRA de 300KB que você já viu. Controla contraste como slider do monitor. Diferente dos aprimoradores treinados, seu efeito é estável, linear matematicamente e sem efeito colateral no estilo.

Útil se seu modelo base tem problemas de saturação ou se quer algo bem colorido.

Exemplo:

Style Strength Controller: Ou redutor de efeito overfitting. Também artesanal, sem treino, zero efeito colateral no estilo e efeitos matemáticos lineares. Pode reduzir todos tipos de overfitting (viés em objetos, brilho, etc.).

Teste em Hassaku XL: o modelo base tem muitos vieses, e.g. alto brilho, superfície lisa e brilhante, impressões na parede... O prompt contém a palavra "dark", mas o modelo quase ignora. Note que com intensidade 0.25, menos viés de alto brilho, menos sensação estranha de suavidade, imagem mais natural.

Diferenças com Stabilizer:

• Stabilizer foi treinado com dados do mundo real. Só pode "reduzir" overfitting em textura, detalhes e fundo, adicionando-os de volta.

• Style Controller não foi treinado. É mais como um "desfazer" o treino para o modelo base, reduzindo overfitting. Pode reduzir matematicamente todos os efeitos de overfitting, como viés em brilho e objetos.

Registro de atualizações

(28/07/2025) illus01 v1.198

Comparado ao v1.185c:

• Fim da versão "c". Apesar de "visualmente impactante" ser bom, traz problemas de compatibilidade. Ex.: seu modelo base já tem realce de contraste similar. Somar dois realces é ruim. Então, nada mais de efeitos loucos (alto contraste, saturação etc.).

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

• Mudou muita coisa, incluindo revisão do dataset, efeito bastante diferente das versões anteriores.

• Para quem quiser os efeitos loucos da v1.185c, pode achar estilos artísticos dedicados nessa página. Se dataset for grande o bastante para um LoRA, posso treinar um.

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

Comparado a v1.165c.

• +100% clareza e nitidez. Linhas de 1 pixel. Pode até parecer textura de papel branco. (Realmente, papel real não é branco puro, tem ruído). Imagem 1MP parece 2K.

• -30% imagens muito caóticas (difíceis de descrever). Agora não tem mais níveis de contraste altíssimos, mas é mais estável para uso normal.

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

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

Dataset contém imagens muito visualmente impactantes, mas às vezes difíceis de descrever, e.g.: Muito colorido. Alto contraste. Condições complexas de iluminação. Objetos e padrões complexos em toda a imagem.

Então, gera imagens "visualmente impactantes", mas perde o "natural". Pode afetar estilos de cores suaves etc. Ex.: versão não reproduz bem textura de "arte a lápis" igual v1.164.

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

• Melhor entendimento de prompt. Agora cada imagem tem 3 legendas naturais de perspectivas diferentes. Tags Danbooru checadas por LLM, só tags importantes são fundidas na legenda natural.

• Anti-exposição. Adicionado viés para evitar que saída do modelo atinja branco puro #ffffff, que geralmente indica superexposição e perda de detalhes.

• Alterou configurações de treino para melhor compatibilidade com NoobAI, e-pred e v-pred.

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

• Continuou melhorando iluminação, texturas e detalhes.

• 5K imagens a mais e mais passos de treino, efeito mais forte.

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

• Correção rápida de brilho e cor no v0.198. Agora não muda tanto quanto foto real. v0.198 não é ruim, só muito criativo.

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

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

• Removeu realce de cor e contraste. Use Contrast Controller.

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

• Mesmas novidades das illus01 v1.93 ~ v1.121. Resumo: novo dataset fotográfico "Touching Grass". Melhor textura natural, fundo, iluminação. Menos efeito de personagem para melhor compatibilidade.

• Melhor fidelidade e estabilidade de cor. (Comparado ao nbep11 v0.160)

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

• Reverteu ao illustrious v0.1. illustrious v1.0+ foi treinado deliberadamente com imagens AI (cerca de 30% do dataset), ruim para treino LoRA. Notei isso só ao ler o paper.

• Menos efeito de estilo de personagem. Volta ao nível da v1.23. Personagens terão menos detalhes, porém melhor compatibilidade. É um trade-off.

• Outras coisas iguais à v1.113 abaixo.

(10/04/2025): illus11 v1.113 ❌.

• Atualização: use esta versão só se seu modelo base for baseado em Illustrious v1.1. Caso contrário, use illus01 v1.121.

• Treinado no Illustrious v1.1.

• Adicionado novo dataset "Touching Grass". Melhor textura natural, iluminação e profundidade de campo. Fundo estruturalmente estável, menos deformações como salas ou prédios.

• Legendas completas em linguagem natural do LLM.

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

• v1.72 foi treinado demais. Reduzi força geral para melhor compatibilidade.

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

• Mesmos recursos do illus v1.72.

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

• Novos dataset de textura e iluminação natural, como mencionado em ani40z v0.4 abaixo. Iluminação e textura mais naturais.

• Adicionado ~100 imagens para aprimorar mãos, focando em tarefas como segurar copo ou vidro.

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

• Troca da ferramenta de treinamento de kohya para onetrainer. Mudança da arquitetura LoRA para DoRA.

(04/03/2025) ani40z v0.4

• Treinado em Animagine XL 4.0 ani40zero.

• Adicionado ~1k imagens focadas em iluminação dinâmica natural e textura real.

• Iluminação e texturas mais naturais.

ani04 v0.1

• Versão inicial para Animagine XL 4.0. Corrige problemas de brilho. Melhor contraste e brilho.

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

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

nbep11 v0.129

• Versão ruim, efeito muito fraco, ignore.

nbep11 v0.114

• Implementou "Cores de gama completa". Equilibra automaticamente para resultado "normal e agradável". Pense nisso como botão de "auto aprimoramento de foto" em editores. Desvantagem: impede viés alto. Ex.: quer 95% da imagem preta e 5% clara, não 50/50.

• Adicionados dados mais realistas. Detalhes, iluminação mais vívidos e cores menos chapadas.

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Mais imagens de treino.

• Refinamento num dataset pequeno de "papéis de parede" (papéis de parede reais de jogos, de melhor qualidade que achei, ~100 imagens). Melhorias em detalhes (pele, cabelo) e contraste.

nbep11 v0.58

• Mais imagens e parâmetros de treino mais próximos do modelo base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Mais imagens.

nbep11 v0.11: Treinado no NoobAI epsilon pred v1.1.

• Melhorou tags do dataset. Estrutura e distribuição de peso do LoRA aprimoradas. Deve ser mais estável e afetar menos a composição da imagem.

illus01 v1.1

• Treinado no illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Treinado no NoobAI epsilon pred v1.0.