Model
.ai
sinusubaybayan ang mga open AI model

Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism

7515°
Vanguard Vision 25   Photographic Hyperrealism
Ginawa ni
thedivergentai
sa 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.
Mga tala ng gumawa
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 download · 23 like sa Civitai
SHA256
C2DC0E7F4B883DAB69F38E808FF416094EF96F025B8D97E1EF0D8DD1F09BDC87
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism sa 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 ng kasikatan ng Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism
Heat score, huling 12 buwan
Iskor ng init
7,515°
Ngayong linggo
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Ngayong buwan
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Vanguard Vision 25 Photographic Hyperrealism: Heat score, huling 12 buwan7,000°7,238°7,475°7,713°7,951°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,515°ModelTrends.ai
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+642°
Mga download sa Civitai
137 downloads ng eksaktong bersyon na ito sa Civitai. Ang downloads ang pinakamahalagang sangkap at binibilang sa log scale: sampung beses na downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya ang modelong may isang milyong downloads ay hindi isang libong beses na mas mainit kaysa sa may isang libong downloads. Ang anim na pinagmulan ng download ay naghahati sa isang term na iyon, ayon sa proporsyon ng kanilang bilang.
+207°
Mga likes
23 mga likes at thumbs up mula sa mga pinanggalingan. Ang isang like ay katumbas ng kalahating download, gamit ang parehong log scale.
−334°
Edad
−334° dahil lumabas ang Flux weights noong 2024. Lahat ng modelo ay minamana ang edad ng weights na pinagbasehan nito: 150° kada taon, hanggang 750°, at patuloy itong tumataas hanggang doon. Kung wala ito, ang nangunguna sa listahan ay mga checkpoint ng 2022 at 2023 dahil sa lakas ng downloads na naipon sa loob ng mga taon.
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 7,515°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
  1. 1
    Magsimula sa floor.
    Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
    7,000°
    patuloy na kabuuan
  2. 2
    Idagdag ang mga download.
    137 na katumbas ng download sa lahat, mula sa Mga download sa Civitai. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
    +642°
    7,642°
    patuloy na kabuuan
  3. 3
    Idagdag ang mga likes.
    23 na likes at thumbs up, kalahati ang bigat kumpara sa isang download.
    +207°
    7,849°
    patuloy na kabuuan
  4. 4
    Alisin ang edad.
    Lumabas ang Flux weights noong 2024: 150° kada taon, hanggang sa 750°, tumataas hanggang noon.
    −334°
    7,515°
    patuloy na kabuuan
  5. =
    Ang heat score.
    Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
    7,515°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
Heat score
Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor
Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download
Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale
Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes
Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap
Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya
Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder
Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde
Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site
Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens
Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint)
Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding
Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights
Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad
Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya
Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score
Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace)
Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso
Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo
Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Mga halimbawang render
Mga prompt at setting na ibinahagi ng mga gumawa ng mga render na ito sa Civitai. Pumili ng render para makita kung paano ito ginawa.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Walang ibinahaging prompt para sa render na ito.
Patakbuhin nang lokal
VanguardVision25 V1.safetensors
662 MB · SafeTensor
Ang mga download ay mula sa Civitai. May mga gumawa na humihingi muna ng Civitai login.