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    yoiko_LORA-noob ai - YOIKO_LORA-V2.0-LOW
    NSFW
    Preview 97526170

    Model Card — License & Permissions / ライセンスと許可

    Training data attribution / 学習データの出典

    EN: This LoRA was trained primarily on my recent posts (2025-08-26) and some unpublished images generated with the following models: Athink-style, 748cm, USNR-STYLE, RavenScript, JANKU.
    JP: 本LoRAは、私の直近の投稿(2025-08-26)および一部の未公開画像を、Athink-style / 748cm / USNR-STYLE / RavenScript / JANKUで生成した素材として学習しました。
    We respect the most restrictive terms among the parent models. / 親モデルの最も厳しい条件を尊重します。


    Permissions (effective for this LoRA) / 本LoRAの許可範囲

    • Run on Civitai Generations — allowed
      JP: Civitaiの生成サービスでの利用を許可します。

    • Share merges — allowed (non-commercial; keep same or stricter terms)
      JP: マージ共有は可(非商用同等以上の条件を維持)。

    • Credit required / クレジット必須
      EN: Attribution is required when posting images or distributing merges/derivatives.
      JP: 画像の公開やマージ/派生物の配布時にはクレジット表記が必須です。

    • Sell generated images — not permitted
      JP: 生成画像の販売不可

    • Use on other paid generation services — not permitted
      JP: 他社の有料生成サービスでの運用不可

    • Sell this LoRA or merges — not permitted
      JP: 本LoRAおよびマージの販売不可

    Derivative policy / 派生物ポリシー
    EN: Do not broaden these permissions. Downstream merges/derivatives must keep the same or stricter restrictions.
    JP: 権限を緩和しないでください。下流のマージ・派生物は同等以上に厳しい条件を継承してください。


    How this model was trained / このモデルの学習方法

    • Hardware / ハードウェア: RTX 5090 × 1

    • Epochs / 総エポック数: 12 + 26 + 20 = 58(バージョン名がV1.2なのはこの段階的学習のため)

    • Data updates / データ更新: 学習過程でデータセットを複数回入れ替え・調整

    • Total training time / 総学習時間: 約1日


    • Base weight / 基本の重み: 1.01.5
      EN (personal preference): I like 1.2–1.5 for stronger effect.
      JP(個人的好み): 効きを強めたい場合は 1.2–1.5 が好みです。

    • You can fine-tune the weight depending on your base model and prompt strength.
      ベースモデルやプロンプトの強度に応じて重みを微調整してください。

    Weight0.8(V1.2)weight1.0(V1.2)weight1.2(V1.2)weight1.5(V1.2)

    Description

    Model Card — License & Permissions / ライセンスと許可

    Training data attribution / 学習データの出典

    EN: This LoRA was trained primarily on my recent posts (2025-08-26) and some unpublished images generated with the following models: Athink-style, 748cm, USNR-STYLE, RavenScript, JANKU.
    JP: 本LoRAは、私の直近の投稿(2025-08-26)および一部の未公開画像を、Athink-style / 748cm / USNR-STYLE / RavenScript / JANKUで生成した素材として学習しました。
    We respect the most restrictive terms among the parent models. / 親モデルの最も厳しい条件を尊重します。

    Links to parent models / 各種モデルのリンク

    Permissions (effective for this LoRA) / 本LoRAの許可範囲

    • Run on Civitai Generations — allowed
      JP: Civitaiの生成サービスでの利用を許可します。

    • Share merges — allowed (non-commercial; keep same or stricter terms)
      JP: マージ共有は可(非商用同等以上の条件を維持)。

    • Credit required / クレジット必須
      EN: Attribution is required when posting images or distributing merges/derivatives.
      JP: 画像の公開やマージ/派生物の配布時にはクレジット表記が必須です。

    • Sell generated images — not permitted
      JP: 生成画像の販売不可

    • Use on other paid generation services — not permitted
      JP: 他社の有料生成サービスでの運用不可

    • Sell this LoRA or merges — not permitted
      JP: 本LoRAおよびマージの販売不可

    Derivative policy / 派生物ポリシー
    EN: Do not broaden these permissions. Downstream merges/derivatives must keep the same or stricter restrictions.
    JP: 権限を緩和しないでください。下流のマージ・派生物は同等以上に厳しい条件を継承してください。

    How this model was trained / このモデルの学習方法

    • Hardware / ハードウェア: RTX 5090 × 1

    • Epochs / 総エポック数: 6 (226 images)

    • Total training time / 総学習時間: 約7h

    Recommended usage / おすすめの使用方法

    • Base weight / 基本の重み: 1.0~1.2
      EN (personal preference): I like 1.2 for stronger effect.
      JP(個人的好み): 効きを強めたい場合は 1.2 が好みです。

    • You can fine-tune the weight depending on your base model and prompt strength.
      ベースモデルやプロンプトの強度に応じて重みを微調整してください。

    FAQ

    LORA
    Illustrious

    Details

    Downloads
    29
    Platform
    CivitAI
    Platform Status
    Available
    Created
    8/31/2025
    Updated
    4/27/2026
    Deleted
    -

    Available On (1 platform)

    Same model published on other platforms. May have additional downloads or version variants.