Model
.ai
urmărim modelele AI deschise

Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism

7515°
Vanguard Vision 25   Photographic Hyperrealism
Creat de
thedivergentai
pe 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.
Notele creatorului
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 descărcări · 23 aprecieri pe Civitai
SHA256
C2DC0E7F4B883DAB69F38E808FF416094EF96F025B8D97E1EF0D8DD1F09BDC87
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism pe ModelTrends.ai: Heat 7,515°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Tendința de popularitate a Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism
Scor de căldură, ultimele 12 luni
Scor de popularitate
7,515°
Săptămâna aceasta
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Luna aceasta
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Ultimul an
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism: Scor de căldură, ultimele 12 luni7,000°7,238°7,475°7,713°7,951°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,515°ModelTrends.ai
7,000°
Prag minim
Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.
+642°
Descărcări Civitai
137 descărcări ale acestei versiuni exacte pe Civitai. Descărcările sunt ingredientul cel mai important și sunt numărate pe o scară logaritmică: de zece ori mai multe descărcări adaugă același 300°, deci un model cu un milion de descărcări nu este de o mie de ori mai popular decât unul cu o mie. Cele șase surse de descărcări împart acest termen, proporțional cu numărul lor.
+207°
Apăsări de like
23 like-uri și aprecieri pe toate sursele. Un like valorează jumătate de descărcare, pe aceeași scară logaritmică.
−334°
Vârstă
−334° pentru că greutățile Flux au fost lansate în 2024. Fiecare model moștenește vârsta greutăților pe care se bazează: 150° pe an, până la 750°, și continuă să crească până atunci. Fără asta, topul listei ar fi checkpoint-urile din 2022 și 2023 bazate pe descărcări acumulate în ani.
Arată detalii
Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 7,515°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.
  1. 1
    Începe de la prag.
    De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
    7,000°
    total curent
  2. 2
    Adaugă descărcările.
    137 echivalente de descărcări în total, de la Descărcări Civitai. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
    +642°
    7,642°
    total curent
  3. 3
    Adaugă aprecierile.
    23 aprecieri și like-uri, la jumătate din greutatea unei descărcări.
    +207°
    7,849°
    total curent
  4. 4
    Scoate vârsta.
    Greutățile Flux au fost lansate în 2024: 150° pe an, până la 750°, crescând până atunci.
    −334°
    7,515°
    total curent
  5. =
    Scorul de căldură.
    Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
    7,515°
Glosar: termenii folosiți aici
Scor de căldură
Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag
7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări
Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică
Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri
Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare
Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat
Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder
Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde
O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare
Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter
Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint)
Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding
Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți
Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă
Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie
Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă
Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație)
Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință
Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic
Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.
Exemple de randări
Prompturi și setări partajate de cei care au făcut aceste randări pe Civitai. Alege o randare pentru a vedea cum a fost făcută.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Rulează local
VanguardVision25 V1.safetensors
662 MB · SafeTensor
Descărcările sunt servite de Civitai. Unii creatori cer mai întâi autentificarea pe Civitai.