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Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism

7515°
Vanguard Vision 25   Photographic Hyperrealism
Créé par
thedivergentai
sur Civitai
By:thedivergentai Vanguard Vision 25 V1.00 - Elevating Photographic Style to Hyperrealism Vanguard Vision 25 is a FLUX.1 LoRA designed to empower your creations with unparalleled hyperrealism and photographic fidelity. Trained on a meticulously curated dataset of high-resolution images from 2025, this LoRA excels at detailed prompt adherence, enabling you to generate breathtakingly realistic visuals across a vast spectrum of subjects and compositions, all while maintaining creative flexibility.
Notes du créateur
Vanguard Vision 25 - Elevating Photographic Style to Hyperrealism with Unrivaled Detail Vanguard Vision 25 is a FLUX.1 LoRA designed to empower your creations with unparalleled hyperrealism and photographic fidelity. This V1.1 update brings significant enhancements, notably improved text legibility and even crisper minute details, thanks to higher resolution training. Dive into generating breathtakingly realistic visuals across a vast spectrum of subjects and compositions, including the ability to seamlessly integrate alternative or mixed media elements while maintaining that signature hyperrealistic style. Description This LoRA (Vanguard Vision 25 V1.1) is designed to imbue your generations with a distinct, high-fidelity photographic style. It was meticulously trained on an expanded and refined dataset of approximately 150 full-resolution photographic images, now processed at a higher base resolution of 1024x1024. This enhancement, combined with thorough recaptioning, ensures superior detail rendering and remarkable text generation. The dataset covers a wide array of contemporary subjects, environments, lighting conditions, and compositional techniques. The goal of this LoRA is to help users easily generate images that exhibit a profound sense of realism, sharp detail, and natural lighting characteristic of high-end photography. Expect results that showcase rich textures, accurate color palettes, dynamic compositions, and excellent adherence to nuanced textual descriptions, including the generation of highly legible text within images. Furthermore, V1.1 is adept at creating creative compositions that subtly blend hyperrealism with alternative or mixed media elements without sacrificing fidelity. Prominent Subjects, Contents, and Styles Captured in Training Data: - People: Diverse ethnicities and ages in various attire (casual, traditional, occupational, and costume), engaged in a multitude of actions and expressions. - Animals: A wide range including mammals (elephants, rhinos, lions, wolves, polar bears, monkeys), birds (eagles, hummingbirds, woodpeckers), reptiles (snakes, crocodiles), insects (bees), and marine life. - Environments: Expansive natural landscapes (mountains, forests, deserts, savannas, oceans, snowscapes, volcanic regions, caves) and detailed urban/man-made settings (cities, interiors, industrial sites, architectural structures). - Objects & Details: Vehicles, tools, everyday objects, artistic elements, and precise text rendering on signs, clothing, and products. - Photographic Techniques: Mastery over various lighting conditions (natural, artificial, dramatic, subdued), compositional styles (macro, aerial, wide-angle, portraits, action shots), and effects (long exposure, shallow/deep depth of field, bokeh, silhouettes, high contrast, black & white). Changelog V1.0 to V1.1 - Higher Base Resolution Training: The model has been retrained at a higher base resolution of 1024x1024, a significant stride towards our roadmap goals. This fundamentally improves overall image fidelity, particularly enhancing minute details that V1.0 occasionally struggled to render with crispness. - Improved Text Legibility: All training images were meticulously recaptioned, focusing on accurately capturing all visible text, even subtle details. This has led to a remarkable improvement in the LoRA's ability to generate clear, precise, and legible text within your images. - Enhanced Detail & Crispness: The higher resolution training allows the LoRA to produce images with unparalleled crispness, rendering intricate textures and fine elements with exceptional clarity. - Mixed Media Capability: This version is now quite adept at creating alternative or mixed media content, offering the ability to produce creative compositions that still maintain the core hyperrealistic photographic style. Trigger Word(s) No Trigger Word Required: This LoRA was trained without requiring a specific trigger word. It was trained using detailed natural language captions describing the image content and style. To utilize this LoRA, simply include descriptive terms in your prompt that align with the LoRA's training focus. Describe the desired subject, environment, lighting, composition, and any specific photographic style. The LoRA, when active, will strongly influence the output towards its hyperrealistic photographic effect based on your prompting and the LoRA weight. Recommended Settings These are suggested starting points for using this LoRA effectively with FLUX.1. - LoRA Weight: 0.8 - 1.0 (Adjust based on desired intensity; typically 1.0 works well) - Base Model: Black Forest Labs FLUX.1 Dev (or subsequent compatible versions) - Sampler: Euler Beta (or other FLUX.1 compatible samplers) - Steps: 25 - 35 - CFG Scale: 3.0 - 4.0 (Typically ~3.5, depending on FLUX.1 version) - Resolution: Trained at up to 1024x1024, highly effective for generating images up to 1 megapixel (e.g., 1024x1024, 768x1280, 1280x768, etc.). Experiment with various aspect ratios. Strengths - Exceptional Realism & Detail: Produces images with unparalleled photographic fidelity, capturing intricate textures and nuanced lighting with enhanced clarity. - Enhanced Text Legibility: Significantly improved rendering of legible text within images, making signs, labels, and written elements remarkably crisp. - Exceptional Minute Details: Renders tiny, intricate details with remarkable clarity, providing a truly "crisp" output. - Detailed Prompt Adherence: Strong ability to interpret and render complex natural language prompts accurately. - Versatile Subject Matter: Performs well across a wide range of subjects including people, animals, landscapes, and objects as seen in the training data. - Creative Mixed Media: Ability to produce images that seamlessly blend hyperrealism with alternative or mixed media aesthetics, expanding creative compositions. - Diverse Photographic Styles: Capable of replicating various photographic te
137 téléchargements · 23 j'aime sur Civitai
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Updated Oct 22, 2026
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism sur ModelTrends.ai : Heat 7,515°
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Tendance de popularité de Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism
Score de chaleur, derniers 12 mois
Score de popularité
7,515°
Cette semaine
n/a
Pas encore publié/suivi
Ce mois-ci
n/a
Pas encore publié/suivi
L'année passée
n/a
Pas encore publié/suivi
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism: Score de chaleur, derniers 12 mois7,000°7,238°7,475°7,713°7,951°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,515°ModelTrends.ai
7,000°
Plancher
L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.
+642°
Téléchargements Civitai
137 téléchargements de cette version exacte sur Civitai. Les téléchargements sont l'ingrédient le plus lourd et sont comptés sur une échelle logarithmique : multiplier par dix les téléchargements ajoute 300° au score, donc un modèle avec un million de téléchargements n'est pas mille fois plus chaud qu'un avec mille. Les six sources de téléchargements partagent ce terme, réparti proportionnellement à leurs comptes.
+207°
Likes
23 likes et pouces levés sur toutes les sources. Un like vaut la moitié d’un téléchargement, sur la même échelle logarithmique.
−334°
Âge
−334° parce que les poids Flux sont sortis en 2024. Chaque modèle hérite de l’âge des poids sur lesquels il est construit : 150° par an, jusqu’à 750°, et ça continue de grandir jusqu’à ce seuil. Sans ça, le haut de la liste serait occupé par des checkpoints de 2022 et 2023 grâce aux téléchargements accumulés sur des années.
Afficher le détail
Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 7,515°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.
  1. 1
    Commence au plancher.
    Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
    7,000°
    total en cours
  2. 2
    Ajoute les téléchargements.
    137 équivalents de téléchargement au total, venant de Téléchargements Civitai. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
    +642°
    7,642°
    total en cours
  3. 3
    Ajoute les likes.
    23 likes et pouces levés, à moitié du poids d’un téléchargement.
    +207°
    7,849°
    total en cours
  4. 4
    Enlève l’âge.
    Les poids Flux sont sortis en 2024 : 150° par an, jusqu’à 750°, qui augmente jusqu’à ce moment.
    −334°
    7,515°
    total en cours
  5. =
    Le score de chaleur.
    La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
    7,515°
Glossaire : les termes utilisés ici
Score de chaleur
Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher
Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement
Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique
On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes
Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption
Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé
Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder
Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde
Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération
Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter
Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint)
Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding
Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids
La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge
Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille
Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement
Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce)
Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance
Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique
Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.
Rendus d'exemple
Prompts et réglages partagés par les personnes qui ont réalisé ces rendus sur Civitai. Choisissez un rendu pour voir comment il a été fait.
Aucun prompt n'a été partagé avec ce rendu.
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Exécuter en local
VanguardVision25 V1.safetensors
662 MB · SafeTensor
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