所見即所得。封面圖片為 原始 預訓練模型輸出，解析度為1MP。無神奇插件，無放大，無手部/面部修補，甚至無負面提示。有用戶稱無法複現，那是技術問題。 （基礎模型不匹配或加入過多「優化」）

即使在低強度（例如 <0.5）下造成基礎模型損壞，也是你的基礎模型問題。你的基礎模型已經合併此 LoRA（且你可能合併了兩次），模型權重被乘積並坍縮。警惕假基礎模型創作者，即竊賊。有些「創作者」從未進行訓練，只是抓取他人模型，合併、擦除所有元資料與版權標記，並作為自己基礎模型出售。

置頂備註：

(2025/9/27)：展望未來...

此模型將不再更新。

SDXL 已經太......舊了，於兩年前（2023年6月）發布。新模型因新架構更高效。

撰寫本說明時，我正在嘗試 Neta Lumina（Lumina 2）及 Chroma（Flux.1）。

Lumina 2 於2025年1月發布，體積僅比 SDXL 大1.25倍，但架構先進，在各方面均勝過 SDXL。NetaYume Lumina及 Neta Lumina 是基於danbooru和e621數據集，進行動漫風格微調的模型。

我為 NetaYume Lumina 訓練了一套 「Enhancement bundle」LoRA。與此「Stabilizer」相似，能提升細節、降低噪點，且命名更貼切。若使用 Comfyui 可試用此款。

Chroma 可能稍後會發布...

新模型將在新頁面發布，此頁不再更新。

且我不認為他們會支援這些模型，我已轉向 TensorArt。您可從 此處找到我。還有試試 Lumina 2 系列。

Stabilizer

一款 大型 微型微調模型，使用7千張圖片訓練。

• 專注創意，而非固定風格。數據集多樣化，因此該模型無預設風格（偏差），不限制創意。

• 僅涵蓋自然紋理、光影和極致細節。無塑膠光澤 AI 風格。每張圖片皆由我手工挑選。AI 圖像訓練易放大奇異效果，但我不喜歡那樣。

• 更佳提示語理解。以自然語言描述訓練。

• (v-pred) 光影更均衡、不溢出、不過飽和。想同一張圖乃至同一地點同時有純黑0及純白255？沒問題。

為什麼無預設風格？

• 什麼是「預設風格」：若模型有預設風格（偏差），無論提示什麼，模型都必須生成構成該風格的相同內容（臉部、背景、氛圍）。

• 優點：易用，無需再提示風格。

• 缺點：無法覆寫它。若提示與預設風格不符，模型會忽略。若堆疊多風格，預設風格總是與其它風格疊加/干擾/限制。

• 「無預設風格」意味無偏差，你需用標籤或 LoRA 指定風格。模型無風格重疊/污染。堆疊的風格能精確呈現。

為什麼這個「微調基礎模型」是一個 LoRA？

• 我非超級高手，無數百萬訓練圖片。微調整個基礎模型非必要，LoRA 就足夠。

• 你只需下載，我只需上傳40MiB微小文件，而非7GiB巨型檢查點，節省99.4%資料與存儲空間。所以我可以頻繁更新。

• 這 LoRA 雖小，但仍強大。因採用 Nvidia 新架構 DoRA，效率高於傳統 LoRA。

那我如何獲得這個「微調基礎模型」？

很簡單。

預訓練基礎模型 + 此 LoRA = 「微調基礎模型」

只需在 預訓練基礎模型上全強度加載此 LoRA，預訓練基礎模型便變成我微調後的基礎模型。見下方「使用方法」。

禁止分享本模型合併結果。提醒，模型含隱藏觸發詞以印製隱形水印。水印及檢測程序由我親自撰寫。雖不想用，但我能用。

本模型僅於 Civitai 及 TensorArt 發佈。若於其他平台見到含「我」與此句皆為偽造，該平台屬盜版平台。

請在評論區留下反饋，方便大家看到。勿用 Civitai 評價系統，設計極差，幾乎無人能找到評價。

使用方法

最新版：

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

  • 色彩準確、細節極致。現為最佳版本。

  • 為 v-pred LoRA，僅適用於 NoobAI v-pred v1.0，不適用於 eps 模型。

• nbep10 v0.273（用於 NoobAI eps v1.0）。

  • 色彩與對比較 v-pred 版本偏低，因 eps 規範預測存在「小設計缺陷」，限制模型表色範圍。故我們後來有 v-pred。

• illus01 v1.198（訓練於 Illustrious v0.1）。

  • 舊版本，不推薦使用。

  • 注意，如今多數標註為「illustrious」的90%動漫基礎模型實則為 NoobAI，故應使用 NoobAI 版本。LoRA 與基礎模型不匹配會降畫質。

本 LoRA 請先載入於 LoRA 堆疊第一層。

本 LoRA 採用 Nvidia 新架構 DoRA，效率更高。不同傳統 LoRA 固定權重，DoRA 權重依當前加載基礎模型動態計算（會隨其他 LoRA 加載改變）。為減少意外變動，請先加載本 LoRA。

兩種使用方式：

1). 作為微調基礎模型使用（推薦）：

追求極致與自然細節，構建個人風格組合，完全控制。

只需先於 預訓練基礎模型上全強度載入此 LoRA，預訓練基礎模型便成為我微調基礎模型，即所有封面圖之模型。

2). 作為 LoRA 於其他微調基礎模型上使用。

畢竟這是 LoRA。

數據集

最新版本或近期版本

約7千張圖片。比不上喜歡用百萬圖微調的大牛，但也不算小。且每張圖片均由我親自精選。

• 只含正常好看圖。不包含難以描述的奇異風格。

• 絕無 AI 圖片。我不允許。

• 皆為高解析圖。數據集平均像素為3.37MP，約1800x1800。

• 所有圖片均含 Google LLM 生成的自然語言標註。

其他工具

原本或將部分為 Stabilizer 功能，現獨立為多個 LoRA 以增彈性。合集鏈接：https://civitai.com/collections/8274233。

Dark：偏向陰暗環境的 LoRA。修正部分基礎模型高亮偏差。訓練於低亮度圖片。無風格偏差，故無風格污染。

Contrast Controller：手工製作的 LoRA。控制對比度如調節螢幕滑杆。與其他訓練「對比增強器」不同，本 LoRA效果穩定、數學線性，且無風格副作用。

適用於基礎模型有過飽和問題，或您想製造色彩豐富效果時。

示例：

Style Strength Controller：或稱過擬合效應減弱器。可數學方法減少各種過擬合效應（物件偏差、亮度偏差等），亦可放大，視需求而定。

與 Stabilizer 的區別：

• Stabilizer 以真實世界數據訓練；只能「減少」對紋理、細節及背景的過擬合效應，方法是重新添加這些元素。

• Style Controller 非訓練生成。更像撤銷基礎模型訓練，使其過擬合降低。可數學方式減少亮度、物件偏差等所有過擬合現象。

舊版本：

更多資訊請見「更新日誌」。注意舊版本效果可能差異很大。

主時間線：

• 至今～：自然細節紋理，穩定提示理解，更具創意。不再限於純2D動漫風格。

• illus01 v1.23 / nbep11 0.138～：更佳動漫風格，色彩鮮明。

• illus01 v1.3 / nbep11 0.58～：更優異的動漫風格。

更新日誌

(2025/8/31) NoobAI ep10 v0.273

此版本自始即於 NoobAI eps v1.0 上訓練。

相較舊 illus01 v1.198：

• 極端條件下亮度更均衡。（與 nbvp v0.271 相同）

• 細節與紋理更佳。高信噪比步驟增加訓練。（illus01 版本跳過這些步驟以保兼容，今所有基礎模型均為 NoobAI，無需跳步）

(2025/8/24) NoobAI v-pred v0.271：

較舊 v0.264：

• 極端條件下光影更平衡，偏差降低。

• 高對比度，純黑0與純白255同圖共處無溢出或過飽和，甚至同一位置皆可。可同時具備。

• （舊 v0.264 嘗試將圖像限制於10~250範圍內避免溢出，仍存明顯偏差，整體偏暗或偏亮）

• 與 v0.264 同樣，建議高強度或滿強度（0.9~1）使用。

(2025/8/17) NoobAI v-pred v0.264：

• 首版訓練於 NoobAI v-pred。

• 提升光影表現，減少溢出。

• 提示：建議高或滿強度（0.9~1）。

(2025/7/28) illus01 v1.198

對比 v1.185c：

• 「c」版本終結。過於「視覺衝擊」雖佳，但兼容不好，例如基礎模型已有對比調整，疊加兩個會嚴重失衡。故取消極端後期效果（高對比與飽和）。

• 改為更多紋理細節，電影級光影，更佳兼容性。

• 改動包含數據集大重整，效果較往版本不同。

• 欲還原 v1.185c 狂野效果，可於此 頁面尋找純粹專門風格。如數據集夠大，我或可訓練對應 LoRA。

(2025/6/21) illus01 v1.185c：

對比 v1.165c。

• 清晰度和銳利度加100%。

• 減少30%過於混亂（難以描述）的圖片。故此版本不再提供超高對比度，但普通使用更穩定。

(2025/6/10)：illus01 v1.165c

此為特殊版本。非 v1.164 的改進版本。"c" 代表「colorful（多彩）」、「creative（創意）」及「chaotic（混亂）」。

數據集中包含極具 視覺衝擊但有時 難以描述的圖像，例如：色彩濃烈、對比高、複雜光影、物件及紋理繁複。

因此產生極具視覺衝擊效果，但「自然」程度降低。可能影響柔和色彩風格，如鉛筆畫效果無法完美生成。

(2025/6/4)：illus01 v1.164

• 提示語理解優化。每張圖有3條不同視角的自然標註。Danbooru 標籤經 LLM 核查，僅融合重要標籤入自然標註。

• 防過曝調整。加入偏差，防止模型輸出達純白 #ffffff，一般純白意味過曝，導致大量細節流失。

• 部分訓練設定優化，更適用於 NoobAI 兩款（e-pred 及 v-pred）。

(2025/5/19)：illus01 v1.152

• 持續提升光影、紋理和細節。

• 增加了5千圖數據，更多訓練步驟，效果更顯著。

(2025/5/9)：nbep11 v0.205：

• 快速修正 v0.198 亮度與色彩問題。現不會像真實照片般劇烈改變亮度與色彩。v0.198 不錯，但過於「創意」。

(2025/5/7)：nbep11 v0.198：

• 增添更多暗調圖片。減少扭曲身體與陰暗背景。

• 移除色彩與對比增強。因不再需要，改用 Contrast Controller。

(2025/4/25)：nbep11 v0.172。

• 包含 illus01 v1.93 ~ v1.121 新功能。總結：新相片數據集「Touching Grass」。更佳自然紋理、背景、光影。降低角色效果，提升兼容性。

• 色彩精準穩定提升。（較 nbep11 v0.160）

(2025/4/17)：illus01 v1.121。

• 回滾至 illustrious v0.1。illustrious v1.0 及更新版刻意加入 AI 圖像（約30%數據集），不利 LoRA 訓練。我未察覺，直到讀論文。

• 降低角色風格影響，回至 v1.23 水準。此 LoRA 使角色細節較少，但兼容性更佳，屬折衷方案。

• 其他與下述（v1.113）相同。

(2025/4/10)：illus11 v1.113 ❌

• 更新：僅當基礎模型為 Illustrious v1.1 時使用此版本，否則請用 illus01 v1.121。

• 訓練於 Illustrious v1.1。

• 添入數據集「Touching Grass」。更佳自然紋理、光影與景深效果。背景結構穩定性增強，扭曲背景（房間、建築）減少。

• 全部自然語言標註取自 LLM。

(2025/3/30)： illus01 v1.93。

• v1.72 訓練過度，降低整體強度，兼容性提升。

(2025/3/22)： nbep11 v0.160。

• illus v1.72 同步更新。

(2025/3/15) illus01 v1.72

• 所提及於下方 ani40z v0.4 的新紋理與光影數據集相同。更自然的光影與紋理。

• 新增約100張圖針對手部細節強化，專注於手持杯子、玻璃等場景。

• 數據集中移除所有「簡易背景」圖片，減少200張。

• 訓練工具從 kohya 轉至 onetrainer。LoRA 架構轉為 DoRA。

(2025/3/4) ani40z v0.4

• 訓練於 Animagine XL 4.0 ani40zero。

• 新增約1000張圖片，專注自然動態光影與真實世界紋理。

• 更自然光影與紋理。

ani04 v0.1

• Animagine XL 4.0 初版。主為修正 Animagine 4.0 亮度問題。光影及對比提升。

illus01 v1.23

nbep11 v0.138

• 加入部份毛茸茸/非人類/其它圖像以平衡數據集。

nbep11 v0.129

• 劣質版本，效果過弱，請忽略。

nbep11 v0.114

• 實現「全色域色彩」。自動將內容調整至「正常且好看」。可視為多數相片編輯器的一鍵自動增強功能。此優化缺點：防止高偏差。舉例：若要95%黑色，5%亮色，而非均等50/50，就會受到限制。

• 增加少量真實資料。細節更生動、光影更自然、色彩不再平坦。

illus01 v1.7

nbep11 v0.96

• 更多訓練圖片。

• 後續在小型「壁紙」數據集上微調（真實遊戲壁紙，最高質量，約100張）。細節（皮膚、髮）與對比改良明顯。

nbep11 v0.58

• 新增圖片。將訓練參數調整貼近 NoobAI 基礎模型。

illus01 v1.3

nbep11 v0.30

• 更多圖片。

nbep11 v0.11：訓練於 NoobAI epsilon pred v1.1。

• 增加數據集標籤精度。改良 LoRA 結構及權重分佈，更穩定，減少對圖像組成影響。

illus01 v1.1

• 訓練於 illustriousXL v0.1。

nbep10 v0.10

• 訓練於 NoobAI epsilon pred v1.0。