模型/Stabilizer IL/NAI - illus01 v1.165c

Stabilizer IL/NAI - illus01 v1.165c

陳嘉欣 (Chan Ka-yan)

9/1/2025

1:08:08 AM

| Discussion|

提示

使用不帶 'a' 的 Euler 取樣器，CFG 值介於 2 至 4，推薦 3。

除非必要，避免使用負面提示；v-pred 對負面提示敏感。

使用專為 NoobAI v-pred 訓練的 LoRA 以獲最佳效果；無對應版本時退而求其次使用 NoobAI eps v1.0，然後是 illustrious v0.1。

避免使用帶 AI 風格的基礎模型，因其壓制本 LoRA 效果且產生過擬合風格偏移。

由於本 LoRA 採用 DoRA 架構，建議在 LoRA 堆疊中先加載此 LoRA，效用最佳。

若需靈活堆疊 LoRA 避免使用帶鎖定風格強度的「合併」基礎模型。

請在評論區留下回饋，助力社群。

注意本 LoRA 僅作用於 v-pred 基礎模型，不支持 eps 模型。

創作者贊助

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Touching Grass – 專注現實世界資料集，強化背景及光線效果。
Dark – 修正高亮偏差，低亮度訓練的 LoRA。
Contrast Controller – 精確調控對比度的手工 LoRA，零副作用。
Style Strength Controller – 以數學線性方法減少過擬合與風格偏差。
更多 LoRA 集合請訪問 https://civitai.com/collections/8274233

關於封面圖片說明：

它們是來自 vanilla（預訓練）基礎模型的原始輸出，默認 1MP 解像度。無放大，無插件，無修復重繪。包含元數據，100% 可復現。
這不是風格 LoRA。你看到的所有風格均由預訓練基礎模型通過提示觸發。本 LoRA 的效果可參考 xy 圖。

最新更新：

（2025/8/24）NoobAI v-pred v0.271：

新方法，亮度校準。簡述：相較於先前 v0.264，在極端條件下提供更佳且平衡的光線，偏差更小。真全色域。純黑 0 和純白 255 可以在同一幅圖中。
注意：部分「合併」的 v-pred 模型可能合併了一些 eps 模型，導致噪聲排程錯亂。若使用本 LoRA 後出現色塊問題，乃基礎模型自身問題。

使用 v-pred 的建議：

使用 Euler（不帶 a）取樣器及低 CFG（2~4，我偏好 3）。
初期不使用負面提示，僅在確實想移除元素時添加特定關鍵詞。v-pred 對負面提示非常敏感。
使用專為 NoobAI v-pred 訓練的 LoRA ，若無對應版本，則使用 NoobAI eps v1.0（重要：非 v1.1。v-pred v1.0 基於 eps v1.0 訓練，非 v1.1），然後是 illustrious v0.1。
注意部分 eps LoRA 可能帶有「噪聲偏移」，這會造成與 v-pred 不兼容（無噪聲偏移的 eps LoRA 與 v-pred 兼容）。使用此類 LoRA 時會發現對比度異常（亮度異常增強或減弱）。

備註：本 LoRA 僅適用於 v-pred，不支持 eps 模型。若想獲得此光線效果，請切換至 v-pred 基礎模型。

（2025/8/18）：注意：幾乎所有流行的基礎模型均基於 NoobAI，非 illustrious。最佳效果應使用 NoobAI LoRA。詳見「討論區」(說明標註錯誤及基礎模型測試方法)。

Stabilizer

多合一無預設風格微調 LoRA，使預訓練動漫模型表現更佳。

問題：

動漫模型基於動漫圖像訓練。動漫圖像簡單，僅包含原始的「概念」，且往往非常抽象。缺少背景、細節及紋理。
我們希望模型只學習高階「概念」。實際上，模型會學它所見，而非你所需。
經過超過一千萬張簡單抽象動漫圖像訓練，模型學會：1）不用產生細節，資料集未指示產生；2）反而必須產生帶抽象概念的簡單圖像，即使它無法理解。導致圖片變形，即「過擬合」。

解決方案：

同時使用動漫及現實世界圖像訓練，讓模型在學動漫「概念」同時仍保留自然紋理與細節，減少過擬合。
NoobAI 藉由將部分真實角色扮演圖像混入資料集實現此點。（據記憶，開發者有提及）
本 LoRA 更進一步，多領域訓練：建築、日常物品、服飾、風景……配合完整多層次自然語言標註，再現原始 SDXL 訓練架構。

本 LoRA 可以做什麼？ 對 vanilla（預訓練、無風格）基礎模型應用後：

減少過擬合、減少變形。可用數千內建風格標籤（Danbooru、e621 標籤）及 SDXL 原生風格，生成乾淨細節豐富圖像，無論 2D、3D、抽象或寫實。參考對比：1（藝術家風格）、2（通用風格）
仍保有最大創造力。因為資料集多元，不會重複生成元素（臉、背景等）。（相比過擬合風格 LoRA 預設風格）
自然紋理與細節。訓練集包含高解析、高品質真實照片（平均像素>3MP，約1800x1800）。零 AI 圖像。（比起用 AI 圖像微調的 “detailer”，避免 AI 風污染，避免假滑膩塑膠感）

如果我用的是有預設風格的「合併」基礎模型怎麼辦？ 應該沒問題。多數「合併」模型即為 vanilla 基礎模型加了部分風格 LoRA 合併。但注意若想在上面堆疊更多 LoRA，由於合併風格強度不可調，可能造成問題。詳見「使用指南」。

為什麼不微調整個基礎模型？ 我不是超級玩家，也沒有百萬級訓練圖像，微調整個基礎模型沒必要。

為何本 LoRA 這麼小？（40MiB vs 200MiB）採用 Nvidia 新架構DoRA，效率比傳統 LoRA 高。

這是所謂的「detailer」嗎？ 我認為不是。此 LoRA 添加的是模型本應該有但忘記的細節，而非額外物件或裝飾。

因為訓練用了現實圖像，是「寫實」模型嗎？會影響 2D 動漫角色？ 否。資料集中無真人。模型學到的是它所見，因此本 LoRA 不識別「真人」。

為什麼推薦 NoobAI，卻放棄此 LoRA 的 NoobAI 版本？ 一是資料集越來越大，訓練成本和時間成倍增長。二是我沒看出用 illustrious 版本在 NoobAI 上有降級問題。

禁止分享使用此 LoRA 的合併模型。裡面有隱藏觸發字幫助印製不可見水印，即使合併強度 0.05 也有效。我自己寫了水印演算法和檢測器。不想用，但我可以。此模型只發布於 Civitai 與 TensorArt。若在其他平台見到「我」和這段話，皆為偽冒及盜版平台。

請在評論區留下回饋，方便大家查看。別在 Civitai 評價系統寫，該系統設計糟糕，幾乎沒人能找到或看見。

玩得開心。

使用方法

版本前綴：

illus01 = 訓練於 Illustrious v0.1。
nbvp10 = 訓練於 NoobAI v-pred v1.0。
nbep11 = 訓練於 NoobAI e-pred v1.1。（已停用）

如何選擇 LoRA（簡化版）：

LoRA 是訓練在特定基礎模型上的小型補丁權重。補丁權重僅在原基礎模型或非常接近的模型上有效。

故請選擇與你的基礎模型最相近的版本。

幾乎所有流行基礎模型基於 NoobAI，非 illustrious：

且應使用 NoobAI LoRA 以獲最佳效果。詳情請見「討論區」。

建議：在 LoRA 堆疊中先載入此 LoRA。

此 LoRA 採用 Nvidia 新架構 DoRA，比傳統 LoRA 高效。不同於固定補丁權重，DoRA 依據當前載入的基礎模型權重計算（隨堆疊 LoRA 變化），故此 LoRA 效果受加載順序影響。

關於基礎模型：

建議使用 vanilla（預訓練）基礎模型。

可自由組合風格。
個人推薦 NoobAI v1.1。

如果使用「合併」基礎模型：

多數合併模型為 vanilla 基礎模型加若干風格 LoRA 合併。
但因合併風格強度不可調，堆疊更多 LoRA 可能遇問題。故許多合併基礎模型非「LoRA 友好型」。
超合併模型（非僅合併 LoRA，還有訓練跨度巨大的基礎模型，如 NoobAI + illustrious v1，差距達百萬張訓練圖和步數）同樣非「LoRA 友好型」。

避免使用帶 AI 風格的基礎模型：

不少用戶反映本 LoRA 對某些 AI 風格基礎模型無效。此處詳細說明 AI 風格及問題：

什麼是 AI 風格：AI 風格基於 AI 生成圖像訓練，嚴重過擬合，模型能瞬間學會 AI 圖像的特徵。（你透過知識輕易模仿剛才的動作）
優點：AI 風格超穩定且不管提示如何均易用。95% 流行基礎模型帶 AI 風格。
缺點：
- AI 風格缺乏自然細節與紋理，一切感覺光滑、亮澤、塑膠感明顯。因 AI 圖像細節少於真實圖像。再次使用 AI 圖像微調會失去更多細節（類比耳語遊戲）。
- AI 風格會壓制幾乎所有其他 LoRA 效果（過擬合導致），造成風格偏移。見對比圖。上為 vanilla NoobAI，下為帶強 AI 風格 WAI，本 LoRA 在 0.8 強度下幾乎無效。
- 出現重複元素（臉、髮型、背景物等）。

問題是：無法在 AI 風格基礎上疊加細節。若用本 LoRA 修正 AI 風格光滑感，不會成功。應先降低 AI 風格強度，但與所有合併基礎模型一樣，強度不可調。

舊版本：

新版本 = 新特性與嘗試。LoRA 優勢之一是可快速混搭不同版本。

更多資訊見「更新日誌」。舊版本效果可能差異較大。

現行～：自然細節與紋理，穩定的提示理解與更高創意。不再限於純 2D 動漫風。
- “c” 版本（illus01 v1.152~1.185c）：「c」代表「colorful（彩色）」、「creative（創意）」、「chaotic（混沌）」。本版本訓練圖像極具視覺衝擊力，例如：高對比、強後期特效、複雜光線環境、遍布複雜物與圖案。生成視覺衝擊強烈但自然感較弱圖像，可能影響柔和色系風格。