模型/Stabilizer IL/NAI - nbep11 v0.205

Stabilizer IL/NAI - nbep11 v0.205

陳嘉欣 (Chan Ka-yan)

9/16/2025

1:21:27 AM

| Discussion|

提示

在你的 LoRA 堆疊中，優先加載此 LoRA 以減少意外變化。

以微調基礎模型方式使用，於預訓練基礎模型上全力加載，可獲得最佳自然細節與風格控制。

若使用「illustrious」基礎模型，請先確認其預訓練基礎模型，以避免畫質下降。

此模型無法為已有 AI 風格過擬合的基礎模型增加自然細節。

多個 LoRA 堆疊時請謹慎調整其他權重，避免破壞效果。

請在評論區留下反饋以便被看見，不要在 Civitai 評價系統中反饋。

由於內置隱形水印觸發詞，禁止分享使用本模型合併的作品。

創作者贊助

最新更新：

(2025/9/7) 你可以在 TensorArt 找到我。

最新更新：

(2025/9/7) 你可以在 TensorArt 找到我。

Stabilizer

這是我的微調基礎模型，但以 LoRA 形式呈現。

這款微調基礎模型：

專注於創造力，而非固定風格。 數據集非常多樣化。因此此模型沒有預設風格（偏向），不限制其創造力。
只有自然紋理、光影和最細節。 無塑膠 AI 風格。（相同的 AI 臉，髮型，無紋理的光滑表面等...）。我親自篩選數據集中的每張圖像。數據集中零人工智能圖片。
更少變形影像，更符合邏輯。 更好的背景和構圖。
更好的提示理解。 以自然語言標題進行訓練。
(v-pred) 更佳且平衡的光影與高對比。 純黑 0 與純白 255 可以出現在同一張圖像，且同一位置，卻不會有溢位或過飽和。

封面圖為原始輸出，預設 1MP 解析度。不經升級、不用外掛、不修補。附元資料，100% 可再現。

封面中的風格來自預訓練基礎模型，由提示觸發。它們不在我的數據集裡。你可以看到預訓練模型知道那些風格，但因過度擬合動漫數據而無法正常生成。此模型解決了過擬合問題。詳見下方「為何及如何運作」部分。

為何沒有預設風格？

什麼是「預設風格」：若模型有預設風格（偏向），代表不管你輸入什麼提示，模型都會生成構成預設風格的相同內容（臉、背景、氛圍）。
優點：使用簡單，不必再提示風格。
缺點：你無法覆寫它。若提示與預設風格不符，模型會忽略該提示。若堆疊更多風格，預設風格將始終覆蓋/污染/限制其他風格。
「無預設風格」意指無偏向，你需要以標籤或 LoRA 指定想要的風格。該模型不會造成風格重疊或污染。你得到的堆疊風格正是它應有的樣子。

為什麼這個「微調基礎模型」卻是 LoRA？

我不是超級大神，也沒上百萬訓練圖片。微調整個基礎模型沒必要，使用 LoRA 就足夠。
我能節省大量 VRAM，好用更大 batch size。
你只需下載 40MiB 小檔案，而非 7GiB 大檔案，可節省 99.4% 數據與儲存。~~所以我可以頻繁更新~~。
此 LoRA 體積雖小，實力仍強大。因為它採用 Nvidia 提供的新架構 DoRA，效率高於傳統 LoRA。

那如何獲得這個「微調基礎模型」？

簡單。

預訓練基礎模型 + 這個 LoRA = 「微調基礎模型」

只需在 預訓練基礎模型上全力加載此 LoRA，即可讓預訓練模型變成微調基礎模型。詳見下方「如何使用」。

禁止分享使用本模型合併的成果。附註，有隱藏觸發詞設計來印製隱形水印。我本人寫了水印器與偵測器，不想用，但能用。

本模型僅在 Civitai 與 TensorArt 發佈。若在其他平台看到「我」和同句話，都是假冒，該平台為盜版平台。

請在評論區留下反饋，讓所有人看見。不要在 Civitai 評價系統寫，該系統設計得非常差，沒有人能找到及看到評論。

如何使用

最新版本：

nbvp10 v0.271（訓練於 NoobAI v-pred v1.0）。
- 顏色準確且細節極佳。目前最佳模型。
nbep10 v0.273（訓練於 NoobAI eps v1.0）。已停用。
- 相較於 v-pred 版本，飽和度與對比度較低。因標準 epsilon (eps) 預測設計有「小缺陷」，限制模型色彩範圍擴展，後來有 v-pred 改進。
illus01 v1.198（訓練於 Illustrious v0.1）。已停用。
- 實在太舊了……

注意：請先在 LoRA 堆疊中加載此 LoRA。

此 LoRA 採用 Nvidia 的新架構 DoRA，效率高於傳統 LoRA。與傳統 LoRA 擁有靜態權重不同，DoRA 的權重會根據目前加載的基礎模型權重動態計算（因加載不同 LoRA 而變）。為減少意外變化，請先加載此 LoRA。

兩種使用此模型的方法：

1). 作為微調基礎模型使用（推薦）：

若想要極致自然細節與控制理想風格組合，請這樣做。

只需在 預訓練基礎模型上以最大強度加載此 LoRA，即可令模型變為微調基礎模型。

2). 當作 LoRA 加載在其他微調基礎模型上使用。

畢竟它就是 LoRA，為何不呢。

注意事項：

重要：若你用的是「illustrious」基礎模型，你需確認該模型實際基於哪個預訓練基礎模型。大多數流行的 illustrious 動漫基礎模型是基於（或近似）NoobAI，而非 illustrious。詳見「討論」。LoRA 需配合相同預訓練基礎模型，錯配會降低畫質。
你將合併兩個基礎模型。若你的模型已有非常強烈的預設風格，單加本 LoRA通常不會達成預期效果。可能需調整其他權重（如其他 LoRA 或 U-net 區塊）。
此模型不能為帶有 AI 風格（用 AI 圖訓練，效果平滑、光亮、無紋理、有塑膠感）的基礎模型增加自然細節。很多人選用此模型想擺脫 AI 風格光滑度，遺憾無效。因為 AI 風格極度過擬合（同樣你訓練了 AI 圖後，也會學會該表現），且 AI 圖片細節不足，使模型抑制細節，形成問題。AI 風格一旦形成，難以去除。
此模型非神奇工具，不會讓你在基礎模型無破壞地無限堆疊 LoRA。知道此名可能誤導你。

為什麼以及如何能做到：

過擬合的問題：

動漫模型以動漫圖像訓練。動漫圖像簡單，只有高階「概念」，且非常抽象。缺少背景、細節和紋理。
我們希望模型只學習高階「概念」。但事實是，模型學習的是它所見內容，而非你希望它學的。
看了超過 1000 萬張簡單抽象動漫圖片後，模型學會：1) 不需生成細節，因你（數據集）沒告訴它；2) 必須用抽象概念生成簡單圖像，即使不懂含義，導致變形圖片，即「過擬合」。

解決方案：

使用動漫和真實世界圖像一起訓練。讓模型學會概念同時保有自然細節與紋理，即減少過擬合。
NoobAI 將一些真實角色扮演圖像混入資料集。（據記憶，開發者曾提及。）
本模型更進一步，訓練範圍涵蓋多種物件、日用物品、風景等。並使用多層次完整自然語言標題，模擬原始 SDXL 訓練。

結果：

無對比示例見：1（藝術家風格）、2（通用風格）
減少過擬合與變形圖像。更多自然紋理、光影與細節。現在可使用成千上萬內建風格標籤（Danbooru、e621 標籤），以及 SDXL 原理解的通用風格，獲得清晰細膩圖片。不論 2D、3D、抽象或寫實皆然。
依然最大化創意。由於數據集多元，無預設風格，不限制預訓練模型及其他風格 LoRA 的創造力。