O que você vê é o que você obtém. As imagens de capa são a saída crua do modelo pré-treinado, em resolução de 1MP. Não há plugin mágico, nenhum upscale, nenhuma correção de mãos/rostos, nem prompt negativo. Alguns usuários disseram que não conseguem reproduzir, isso é questão de habilidade. (Modelo base incompatível ou muitas "otimizações" adicionadas)

Se isso destruiu seu modelo base mesmo com baixa força (ex. <0.5). O problema é do seu modelo base. Seu modelo base já incorporou esta LoRA (e você a incorporou duas vezes). Os pesos do modelo foram multiplicados e colapsaram. Cuidado com criadores falsos de modelos base, aka. ladrões. Alguns "criadores" nunca fizeram o treinamento, apenas pegam modelos de outras pessoas, mesclam, removem metadados e créditos, e vendem como seu próprio modelo base.

Nota Fixada:

(27/09/2025): Hora de olhar para frente...

Este modelo não será atualizado.

O SDXL está muito... antigo, foi lançado há dois anos (junho de 2023). Novos modelos são muito mais eficientes devido à nova arquitetura.

Na escrita deste texto, estou testando Neta Lumina (Lumina 2) e Chroma (Flux.1).

Lumina 2 foi lançado em jan 2025, apenas 1.25x maior que SDXL, mas muito melhor em todos os aspectos pela nova arquitetura do modelo. NetaYume Lumina e Neta Lumina são modelos finetuned estilo anime treinados nos datasets danbooru e e621.

Treinei um "pacote de aprimoramento" LoRA para NetaYume Lumina. Igual a este "stabilizer", oferece melhores detalhes, menos ruído. E mudei para um nome menos enganoso. Você pode testar se usar Comfyui.

Talvez Chroma depois...

Novos modelos serão lançados em novas páginas. Esta página não será atualizada.

Além disso, não creio que eles darão suporte a esses modelos. Mudei para TensorArt. Você pode me encontrar aqui. E experimentar modelos Lumina 2

Stabilizer

Um modelo finetuned em pequena escala com 7k imagens.

• Foco na criatividade, em vez de estilo fixo. O conjunto de dados é muito diverso. Portanto, este modelo não tem estilo padrão (viés) que limite sua criatividade.

• Apenas texturas naturais, iluminação e detalhes finos. Nada de estilo plástico brilhante de IA. Selecionei manualmente cada imagem. Sei que treinar com imagens de IA pode amplificar efeitos loucos, mas não sou fã disso.

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

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

Por que sem estilo padrão?

• O que é "estilo padrão": Se um modelo tem estilo padrão (viés), significa que não importa o que você peça, ele sempre gera as mesmas coisas (rostos, fundos, sentimentos) que compõem esse estilo padrão.

• Prós: É fácil de usar, não precisará mais solicitar o estilo.

• Contras: Mas você também não pode sobrescrevê-lo. Se pedir algo que não encaixa no estilo padrão, o modelo simplesmente ignora. Se empilhar mais estilos, o estilo padrão sempre irá se sobrepor/poluir/limitar outros estilos.

• "sem estilo padrão" significa sem viés, e você precisa especificar o estilo desejado, por tags ou LoRAs. Mas não haverá sobreposição/poluição de estilo deste modelo. Você obtém o estilo que empilhou exatamente como deveria ser.

Por que este "modelo base finetuned" é um LoRA?

• Eu não sou um gigachad e não tenho milhões de imagens para treinar. Finetunar o modelo base todo não é necessário, um LoRA já basta.

• Eu só preciso enviar, e você só precisa baixar, um arquivo minúsculo de 40MiB, em vez de um checkpoint enorme de 7GiB, economizando 99,4% de dados e armazenamento. Assim posso atualizar com spam.

• Este LoRA pode parecer pequeno, mas é poderoso. Porque usa a nova arquitetura DoRA da Nvidia, mais eficiente que LoRA tradicional.

Então, como eu obtenho este "modelo base finetuned"?

Simples.

modelo base pré-treinado + Este LoRA = "modelo base finetuned"

Basta carregar este LoRA no modelo base pré-treinado com força total. Então o modelo base pré-treinado se torna o modelo base finetuned. Veja "Como usar" abaixo.

Proibido compartilhar merges usando este modelo. Aviso, há palavras de gatilho ocultas para imprimir marcas d'água invisíveis. Eu codifiquei a marca d'água e o detector eu mesmo. Não quero usar, mas posso.

Este modelo só foi publicado no Civitai e TensorArt. Se você vir "eu" e esta frase em outras plataformas, todas são falsas e a plataforma que você usa é pirata.

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

Como usar

Versões mais recentes:

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

  • Cores precisas e detalhes finos. Este é o melhor modelo até agora.

  • É um LoRA v-pred, funciona SOMENTE no NoobAI v-pred v1.0. Não funciona em modelos eps.

• nbep10 v0.273 (para NoobAI eps v1.0).

  • Menos saturação e contraste comparado ao v-pred. Por conta de uma "pequena falha de design" na predição epsilon padrão (eps). Limita o alcance de cores do modelo. Por isso temos o v-pred depois.

• illus01 v1.198 (treinado no Illustrious v0.1).

  • Versão antiga. Não recomendado mais.

  • Cuidado, a maioria (90%) dos modelos base anime rotulados como "illustrious" atualmente são na verdade NoobAI. Então você deve usar as versões NoobAI acima. Usar LoRA incompatível com modelo base piora a qualidade da imagem.

Carregue este LoRA primeiro na sua pilha de LoRAs.

Este LoRA usa a nova arquitetura DoRA da Nvidia, mais eficiente que LoRA tradicional. Porém, diferente do LoRA tradicional que tem peso estático, o peso do patch no DoRA é calculado dinamicamente baseando-se no peso atual do modelo base carregado (que muda com carregamento de LoRAs). Para minimizar mudanças inesperadas, carregue este LoRA primeiro.

Duas formas de usar este modelo:

1). Usar como modelo base finetuned (Recomendado):

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

Basta carregar este LoRA primeiro no modelo base pré-treinado com força total. Então o modelo base pré-treinado se tornará o modelo base finetuned usado para gerar todas as imagens de capa.

2). Usar como LoRA em outro modelo base finetuned.

É um LoRA afinal de contas.

Dataset

versão mais recente ou versões recentes

~7k imagens no total. Não é tão grande (comparado a gigachads que treinam modelos com milhões de imagens), mas também não é pequeno. E cada imagem foi selecionada manualmente por mim.

• Apenas coisas bonitas normais. Nada de estilo de arte maluco que não possa ser descrito.

• Sem imagens de IA. Não no meu monitor.

• Apenas imagens em alta resolução. Média do dataset toda ~3.37 MP, ~1800x1800.

• Todas as imagens têm legendas naturais do Google LLM.

Outras ferramentas

Algumas ideias que iam ou já faziam parte do Stabilizer. Agora são LoRAs separados. Para melhor flexibilidade. Link da coleção: https://civitai.com/collections/8274233.

Dark: Um LoRA direcionado para ambientes mais escuros. Útil para corrigir o viés de alta luminosidade em alguns modelos base. Treinado com imagens de baixa luminosidade. Sem viés de estilo, portanto sem poluição de estilo.

Contrast Controller: Um LoRA artesanal. Controla o contraste como se usasse um slider no monitor. Ao contrário de outros "realçadores de contraste" treinados, o efeito deste LoRA é estável, matematicamente linear, e não afeta o estilo.

Útil quando seu modelo base tem problema de super saturação ou se quer algo realmente colorido.

Exemplo:

Style Strength Controller: Ou redutor de efeito de overfitting. Pode reduzir todos os tipos de efeitos de overfitting (viés em objetos, luminosidade, etc.), matematicamente. Ou amplificá-los, se quiser.

Diferenças comparado ao Stabilizer:

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

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

Versões antigas:

Mais informações no "log de atualizações". Cuidado, versões antigas podem ter efeitos muito diferentes.

Linha do tempo principal:

• Agora ~: Detalhes e texturas naturais, entendimento estável dos prompts e mais criatividade. Não limitado mais ao estilo 2D puro anime.

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138 ~: Melhor estilo anime com cores vivas.

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58 ~: Melhor estilo anime.

Log de atualizações

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

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

Comparado com o illus01 v1.198 anterior:

• Melhor brilho e balanceamento em condições extremas. (igual nbvp v0.271)

• Melhores texturas e detalhes. Tem mais passos de treinamento em timestep com alta SNR. (ilus01 pulou esses passos para melhor compatibilidade. Agora todos os modelos base são NoobAI, não precisa pular.)

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

Comparado ao v0.264 anterior:

• Iluminação melhor e balanceada em condição extrema, menos viés.

• Alto contraste, preto puro 0 e branco 255 na mesma imagem, até no mesmo local, sem transbordamento nem super saturação. Agora pode ter tudo ao mesmo tempo.

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

• Como v0.264, prefere força alta ou total (0.9~1).

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

• Primeira versão treinada no NoobAI v-pred.

• Oferece melhor iluminação, menos overflow.

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

(28/07/2025) illus01 v1.198

Principalmente em comparação com v1.185c:

• Fim da versão "c". Apesar do "visual marcante" ser bom, causava problemas de compatibilidade. Ex: quando seu modelo base já tinha realce de contraste, empilhar dois realces de contraste é muito ruim. Portanto, nada mais de efeitos malucos pós-produção (alto contraste e saturação, etc.).

• Em vez disso, mais texturas e detalhes. Iluminação em nível cinematográfico. Melhor compatibilidade.

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

• Para quem quer os efeitos loucos da v1.185c de volta. Pode encontrar estilos de arte puros e dedicados nesta página. Se o dataset for grande o bastante para um LoRA, posso treinar um.

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

Comparado à v1.165c.

• +100% claridade e nitidez.

• -30% imagens muito caóticas (não conseguem ser descritas corretamente). Então esta versão pode não oferecer mais um nível muito alto de contraste louco, mas deve ser mais estável em usos normais.

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

Esta é uma versão especial. Não é uma melhoria da v1.164. "c" significa "colorida", "criativa", às vezes "caótica".

O dataset contém imagens muito visualmente marcantes, mas às vezes difíceis de descrever, ex.: Muito coloridas. Alto contraste. Condições complexas de iluminação. Objetos e padrões complexos por toda parte.

Então você terá "visualmente marcante", mas ao custo de "natural". Pode afetar estilos que têm cores suaves, etc. Ex.: esta versão não gera textura "arte a lápis" perfeitamente como a v1.164.

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

• Melhor compreensão do prompt. Agora cada imagem tem 3 legendas naturais, de perspectivas diferentes. Tags do Danbooru são verificadas por LLM, apenas tags importantes são selecionadas e fundidas na legenda natural.

• Anti-sobreexposição. Adicionado viés para evitar saída do modelo atingir #ffffff branco puro. Na maioria das vezes #ffffff == superexposição, perdendo muitos detalhes.

• Alteradas algumas configurações de treinamento. Mais compatível com NoobAI, ambos e-pred e v-pred.

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

• Continuar melhorando iluminação, texturas e detalhes.

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

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

• Correção rápida de problemas de brilho e cor na v0.198. Agora não deve alterar brilho e cores drasticamente como fotografia real. v0.198 não é ruim, só muito criativo, mas criativo demais.

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

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

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

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

• Mesmas novidades em illus01 v1.93 ~ v1.121. Resumo: Novo dataset de fotografias "Touching Grass". Melhor textura natural, fundo, iluminação. Efeitos de personagem menos fortes para melhor compatibilidade.

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

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

• Retornou para illustrious v0.1. illustrious v1.0 e versões mais novas foram treinadas deliberadamente com imagens de IA (talvez 30% do dataset). O que não é ideal para treinamento LoRA. Só percebi isso lendo o paper.

• Efeito menor de estilo em personagens. Retorna ao nível v1.23. Personagens terão menos detalhes desse LoRA, mas melhor compatibilidade. É um trade-off.

• Outros pontos iguais à versão abaixo (v1.113).

(10/04/2025): illus11 v1.113 ❌.

• Atualização: use esta versão apenas 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 depth of field. Estabilidade estrutural melhor de fundo. Menos fundo deformado, como salas ou prédios deformados.

• Legendas naturais completas do LLM.

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

• v1.72 foi treinada demais. Então reduzi força geral. Deve ter melhor compatibilidade.

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

• Mesmas coisas em illus v1.72.

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

• Mesmo novo dataset de textura e iluminação mencionado no ani40z v0.4 abaixo. Iluminação mais natural e texturas naturais.

• Adicionado um pequeno dataset de ~100 imagens focando em aprimoramento de mãos, com várias tarefas, como segurar copos ou outras coisas.

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

• Troca da ferramenta de treino de kohya para onetrainer. Alterada arquitetura do LoRA para DoRA.

(04/03/2025) ani40z v0.4

• Treinado no Animagine XL 4.0 ani40zero.

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

• Iluminação mais natural e texturas naturais.

ani04 v0.1

• Versão inicial para Animagine XL 4.0. Principalmente para corrigir problemas de brilho no Animagine 4.0. Melhor contraste e brilho.

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 de alcance total". Vai equilibrar automaticamente para "normal e agradável visualmente". Pense nisso como botão "auto aprimorar foto" na maioria das ferramentas de edição. Desvantagem: previne altos vieses. Exemplo, quer 95% da imagem preto e 5% claro, em vez de 50/50%.

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

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• Mais imagens de treinamento.

• Depois finetuned de novo num pequeno dataset "wallpaper" (papéis de parede reais de jogos, a maior qualidade que achei, ~100 imagens). Melhorias em detalhes (perceptível em pele, cabelo) e contraste.

nbep11 v0.58

• Mais imagens. Ajustado parâmetros de treinamento para ficar próximo do modelo base NoobAI.

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• Mais imagens.

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

• Melhoria nas tags do dataset. Estrutura e distribuição de pesos do LoRA melhoradas. Deve ser mais estável e causar menos impacto na composição da imagem.

illus01 v1.1

• Treinado no illustriousXL v0.1.

nbep10 v0.10

• Treinado no NoobAI epsilon pred v1.0.