Juggernaut XL - バージョン6 + RunDiffusion
推奨ネガティブプロンプト
Start with no negative, and add afterwards the stuff you don´t wanna see in that image.
(worst quality, low quality, normal quality, lowres, low details, oversaturated, undersaturated, overexposed, underexposed, grayscale, bw, bad photo, bad photography, bad art:1.4), (watermark, signature, text font, username, error, logo, words, letters, digits, autograph, trademark, name:1.2), (blur, blurry, grainy), morbid, ugly, asymmetrical, mutated malformed, mutilated, poorly lit, bad shadow, draft, cropped, out of frame, cut off, censored, jpeg artifacts, out of focus, glitch, duplicate, (airbrushed, cartoon, anime, semi-realistic, cgi, render, blender, digital art, manga, amateur:1.3), (3D, 3D Game, 3D Game Scene, 3D Character:1.1), (bad hands, bad anatomy, bad body, bad face, bad teeth, bad arms, bad legs, deformities:1.3)
推奨パラメータ
samplers
steps
cfg
resolution
推奨ハイレゾパラメータ
upscaler
upscale
steps
denoising strength
ヒント
最高の結果を得るために、FluxDev、Pixelwave、およびJug Flux Proと共にパイプラインの一部としてJuggernaut Ragnarokを使用してください。
CFG値を低く(3前後)設定すると、よりリアルな出力が得られます。
望ましくない要素を除外するためには、生成後にネガティブプロンプトを追加してください。
バージョンのハイライト
Juggernaut 5.5は200kのより多いステップ数でした
+ Dreamlook.ai による570kステップのサイドモデル
+ RunDiffusionのフォトリアルモデル(未公開)
VAEはすでに組み込まれているため、選択の必要はありません
モデルのあらゆる部分が改善されています
クリエイタースポンサー
ビジネスのお問い合わせ、商用ライセンス、カスタムモデル、コンサルテーションは juggernaut@rundiffusion.com までご連絡ください。
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AdamによるJuggernaut Ragnarok用プロンプトガイド
RunDiffusion と Adam に感謝します。
プロンプトガイドを更新しました
ビジネスのお問い合わせ、商用ライセンス、カスタムモデル、コンサルテーションは juggernaut@rundiffusion.com までご連絡ください
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AdamによるJuggernaut Ragnarok用プロンプトガイド
RunDiffusion とAdam に大きな感謝を。彼らのおかげでうまく動作しました :) (彼らに愛を!)
皆さん、こんにちは、
ここCivitAIで最後のバージョンがリリースされてから8カ月が経ちました。
もちろん、その間も私は怠けてはいません。新しいアーキテクチャを探求し続けるための資金を得るためにいくつかのプロジェクトを完成させました。
Juggernaut Flux(およびその多くのサブバリアント)は非常に多くの作業でしたが、ついにその章を終えました。トレーニングプロセスは頭痛の種が多すぎました。正気を保つために、余暇にはJuggernaut SDXLに取り組み、最終バージョンのリリースを目指しました。
そして、その日がついに来ました。 :)
技術的な詳細に時間を費やすつもりはありません。
最初にJug XIIをベースにした写真データセットのトレーニングを始め、フォトリアリズムに焦点を戻しました(Jug XIIはより芸術的な方向に傾いていました)。
次に、このセットにBooruタグを付け直し、SDXLをベースにトレーニングしました。
この2つのセットを(比率0.15で)マージしましたが、最終的には満足していませんでした。
そこで同じセットを使い、今回はLustify(Coyotteによる)をベースモデルとして使用しました。
そのバージョンは以前のものに(比率0.1で)追加され、出力の安定化に使われました。
データセットはBooruタグでキャプション付けされているため、Booruタグ付けとX~XIIバージョンのキャプションスタイルはRagnarokに非常に適しています。
Juggernaut Ragnarokは多くの面で改善されています:フォトリアリズム、デジタルペインティング、ポーズ、手、足など。
とはいえ、まだSDXLモデルですので、Flux、Reve、Soraなどのモデルと比べることは推奨しません。例えば、テキスト描画や遠距離の顔表現にはまだ制限があります。
私はこれをパイプラインの一部として使用することを推奨します。例としてのセットアップ:
FluxDev / Pixelwave / Jug Flux Pro → Juggernaut Ragnarok
Juggernautについて個人的なメモ:
正直なところ、次に何が来るのかはわかりません。
Soraや類似ツールのリリース後、オープンソースの画像生成分野は少し地味に感じます。
再びトレーニングに熱中するほどの刺激はありません(HiDreamについても言及してます)。
そのため、Juggernaut Ragnarokを一種のさよならと考えています。特にCivitAIの今後が不透明なためです。
(ちなみに、すべてのJuggernautバージョンはHuggingFaceからダウンロード可能です。)
最後に:
モデルを楽しみ、あなたの作品を共有し、プロジェクトの成功を祈っています!
ちなみに:Juggernautで何をしても構いません:マージ、トレーニング、画像の販売など。
ただし、簡単な紹介だけはお願いします。 :)
それでは、推奨設定を紹介します:
推奨設定(VAEは組み込み済み):
解像度:832*1216(ポートレート用ですが、どのSDXL解像度も問題ありません)
サンプラー:DPM++ 2M SDE
ステップ数:30-40
CFG:3-6(低いほどややリアルになります)
ネガティブ:最初はネガティブなしで始め、生成後に望ましくない要素を追加します。
VAEはすでに組み込まれています
HiRes:4xNMKD-Siax_200k、ステップ15、デノイズ0.3、アップスケール1.5
さて、試して楽しんでください。いつも通り、ギャラリーで皆さんの作品を楽しみにしています :)
モデルが気に入ったら、ぜひいいねをお願いします。最終的にそれがCivitAIのクリエイターとしての私を最も支援してくれます。 :)
最後に、このモデルが実現したのは以下の方々のおかげです:
Dreamlook.AI(3つのサイドセットをトレーニング)
モデルコレクション - Juggernaut XL

ジャガーノートXL - Jugg_XI_by_RunDiffusion




