Juggernaut XL - V9+RDPhoto2-Lightning_4S
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Empfohlene Negative Prompts
Start with no negative, and add afterwards the stuff you don´t wanna see in that image
CGI, Unreal, Airbrushed, Digital
Empfohlene Parameter
samplers
steps
cfg
resolution
Empfohlene Hires (Hochauflösungs-) Parameter
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Tipps
Verwende Juggernaut Ragnarok als Teil einer Pipeline mit FluxDev, Pixelwave und Jug Flux Pro für optimale Ergebnisse.
Niedrigere CFG-Werte (3) erzeugen realistischere Bilder.
Beginne ohne negative Prompts und füge diese anschließend hinzu, um unerwünschte Elemente zu entfernen.
Versions-Highlights
V9 kombiniert mit dem 4 Steps Lightning LoRA
Empfohlene Einstellungen:
Sampler: DPM++ SDE
Schritte: 4-6
CFG: 1-2
HiRes:
Sampler: Siax_200k
Schritte: 2
Denoise: 0.35
Upscale: 1.5
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Prompting-Leitfaden für Juggernaut Ragnarok von Adam
Aktualisierter Prompting-Leitfaden
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Prompting-Leitfaden von Adam für XI & XII
Ein großes Dankeschön geht an RunDiffusion und Adam, die mir fleißig geholfen haben, alles zum Laufen zu bringen :) (Lasst ihnen gerne etwas Liebe zukommen ;) )
Hallo zusammen,
Es sind 8 Monate vergangen, seit die letzte Version hier auf CivitAI veröffentlicht wurde.
Natürlich war ich in der Zeit nicht untätig. Ich habe mehrere Projekte abgeschlossen, um sicherzustellen, dass ich die finanziellen Mittel habe, weiterhin neue Architekturen zu erforschen und möglicherweise in Zukunft komplette Feintunings durchzuführen.
Juggernaut Flux (und seine vielen Untervarianten) war eine große Arbeit, aber letztendlich habe ich dieses Kapitel abgeschlossen. Der Trainingsprozess hat mir viel Kopfschmerzen bereitet. Um meinen Verstand zu bewahren, habe ich meine Freizeit darauf verwendet, an Juggernaut SDXL zu arbeiten, in der Hoffnung, vielleicht eine finale Version für euch alle zu veröffentlichen.
Und dieser Tag ist nun endlich gekommen. :)
Juggernaut Ragnarok hat sich in vielen Bereichen verbessert: Fotorealismus, digitale Malerei, Posen, Hände, Füße und vieles mehr.
Es ist jedoch weiterhin ein SDXL-Modell, und ich empfehle nicht, es mit Modellen wie Flux, Reve oder Sora zu vergleichen. Zum Beispiel hat es noch Einschränkungen bei der Texterstellung oder Gesichtern aus der Ferne.
Ich empfehle, es als Teil einer Pipeline für eure Projekte zu verwenden. Beispielkonfiguration:
FluxDev / Pixelwave / Jug Flux Pro → Juggernaut Ragnarok
Eine kurze persönliche Anmerkung zu Juggernaut:
Ehrlich gesagt weiß ich nicht, was als Nächstes kommt.
Nach der Veröffentlichung von Sora und ähnlichen Tools erscheint der Open-Source-Bereich der Bilderzeugung im Vergleich etwas langweilig.
Nichts hat mich bisher genug begeistert, um wieder mit dem Training zu beginnen (ja, ich rede auch von HiDream).
Deshalb sehe ich Juggernaut Ragnarok als eine Art Abschied, zumal unklar ist, wohin die Entwicklung bei CivitAI generell geht.
(Ihr könnt übrigens alle Juggernaut-Versionen von HuggingFace herunterladen.)
Last but not least:
Viel Spaß mit dem Modell, teilt eure Kreationen und viel Erfolg bei euren Projekten!
Und falls ihr euch fragt: Ja, ihr könnt mit Juggernaut alles machen: zusammenführen, trainieren, die Bildausgaben verkaufen usw.
Ein einfaches Dankeschön ist alles, worum ich bitte. :)
Und nun die empfohlenen Einstellungen:
Empfohlene Einstellungen (VAE ist integriert):
Auflösung: 832*1216 (für Porträts, aber jede SDXL-Auflösung funktioniert gut)
Sampler: DPM++ 2M SDE
Schritte: 30-40
CFG: 3-6 (weniger ist etwas realistischer)
Negativ: Beginnt ohne negative Prompts und fügt anschließend die Dinge hinzu, die ihr in dem Bild nicht sehen wollt.
VAE ist bereits integriert
HiRes: 4xNMKD-Siax_200k mit 15 Schritten und 0.3 Denoise + 1.5 Upscale
Viel Spaß beim Ausprobieren. Wie immer freue ich mich auf eure Bilder in der Galerie :)
Wenn euch das Modell gefällt, hinterlasst bitte ein Like. Am Ende ist das das, was mir als Creator auf CivitAI am meisten hilft. :)
Zum Schluss möchte ich mich noch bei einigen Personen bedanken, ohne die Juggernaut XL wahrscheinlich nicht zustande gekommen wäre:
Dreamlook.AI (3 Side Sets trainiert)
Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
Ersteller
Diskussion
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