Model
.ai
memantau model AI terbuka

Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism

7515°
Vanguard Vision 25   Photographic Hyperrealism
Dicipta oleh
thedivergentai
di 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.
Nota pencipta
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 muat turun · 23 suka di Civitai
SHA256
C2DC0E7F4B883DAB69F38E808FF416094EF96F025B8D97E1EF0D8DD1F09BDC87
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism di ModelTrends.ai: Heat 7,515°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Trend populariti Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism
Skor panas, 12 bulan terakhir
Skor haba
7,515°
Minggu ini
n/a
Belum dikeluarkan/dipantau
Bulan ini
n/a
Belum dikeluarkan/dipantau
Tahun lalu
n/a
Belum dikeluarkan/dipantau
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism: Skor panas, 12 bulan terakhir7,000°7,238°7,475°7,713°7,951°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,515°ModelTrends.ai
7,000°
Lantai
Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.
+642°
Muat turun Civitai
137 muat turun versi tepat ini di Civitai. Muat turun adalah bahan paling berat dan dikira pada skala logaritma: sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta muat turun tidak sepuluh ribu kali lebih panas daripada yang seribu. Enam sumber muat turun berkongsi satu terma itu, dibahagi mengikut jumlah mereka.
+207°
Suka
23 suka dan jempol naik di semua sumber. Suka seberat setengah muat turun, pada skala log yang sama.
−334°
Umur
−334° sebab berat Flux keluar pada 2024. Setiap model mewarisi umur berat yang dibina padanya: 150° setahun, sehingga 750°, dan ia terus bertambah sehingga itu. Tanpanya, senarai teratas akan jadi checkpoint 2022 dan 2023 berdasarkan muat turun yang ada bertahun untuk terkumpul.
Tunjukkan pecahan terperinci
Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 7,515°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.
  1. 1
    Mula di lantai.
    Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
    7,000°
    jumlah berjalan
  2. 2
    Tambah muat turun.
    137 muat turun setara semuanya, dari Muat turun Civitai. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
    +642°
    7,642°
    jumlah berjalan
  3. 3
    Tambah suka.
    23 suka dan jempol, dengan berat separuh muat turun.
    +207°
    7,849°
    jumlah berjalan
  4. 4
    Tanggalkan umur.
    Berat Flux keluar pada 2024: 150° setahun, sehingga 750°, bertambah sehingga itu.
    −334°
    7,515°
    jumlah berjalan
  5. =
    Skor heat.
    Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
    7,515°
Glosari: istilah yang digunakan di sini
Skor heat
Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai
7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun
Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log
Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka
Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan
Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan
Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde
Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan
Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter
Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat
Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur
Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga
Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian
Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend
Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa
Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.
Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.
Contoh render
Prompt dan tetapan yang dikongsi oleh orang yang membuat render ini di Civitai. Pilih render untuk melihat cara ia dibuat.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Jalankan secara tempatan
VanguardVision25 V1.safetensors
662 MB · SafeTensor
Muat turun disediakan oleh Civitai. Sesetengah pencipta memerlukan log masuk Civitai dahulu.