Juggernaut XL - 第6版 + RunDiffusion
推薦反向提示詞
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)
推薦參數
samplers
steps
cfg
resolution
推薦高解析度參數
upscaler
upscale
steps
denoising strength
提示
將 Juggernaut Ragnarok 作為流水線工作流程的一部分,搭配 FluxDev、Pixelwave 和 Jug Flux Pro 以獲得最佳效果。
較低的 CFG 值(約 3)能產生更寫實的輸出。
否定提示詞應在初始生成後加入,以排除不想要的元素。
版本亮點
Juggernaut 5.5 使用了多 200k 步數
+ 由 Dreamlook.ai 訓練的側面模型,步數 570k
+ RunDiffusion 寫實模型(未公開)
VAE 已內置,無須選擇
模型各部分均有改進
創作者贊助
商業查詢、商業授權、自訂模型及諮詢請聯絡 juggernaut@rundiffusion.com
立即在 X/Twitter 加入 Juggernaut
Adam 的 Juggernaut Ragnarok 提示指南
非常感謝 RunDiffusion 與 Adam 的支持。
更新了提示指南
商業查詢、商業授權、自訂模型及諮詢請聯絡 juggernaut@rundiffusion.com
立即在 X/Twitter 加入 Juggernaut
Adam 的 Juggernaut Ragnarok 提示指南
特別感謝 RunDiffusion 和 Adam 的鼎力協助 :)(請多多支持他們 ;) )
大家好,
距離上一次在 CivitAI 發佈版本已經過去 8 個月。
當然,這段時間我並沒有閒著。完成了數個項目以確保未來有足夠財力繼續探索新架構並可能做完整微調。
Juggernaut Flux (及其多個子變體) 花了大量精力,但我已結束那一章。訓練過程帶來太多頭痛。為了保持理智,我利用空閒時間在 Juggernaut SDXL 上工作,希望推出最後一版。
而這一天終於來了。 :)
我不會浪費太多時間講技術細節。
我首先使用 Jug XII 為基礎訓練了一組攝影數據集,將焦點重新回到寫實主義(Jug XII 偏向藝術風格)。
接著使用 Booru 標籤重新標註我的數據集,並以 SDXL 作為基礎進行訓練。
我將這兩組數據集以 0.15 的比例合併,最終仍不滿意。
因此我再次運行該數據集,這次以 Lustify(由 Coyotte 製作)作為基礎模型。
該版本隨後以 0.1 比例加入前一版本,作為輸出穩定器。
由於數據集使用 Booru 標籤標註,且提示風格來自 X 至 XII 版本,Ragnarok 與這些標籤和風格非常契合。
Juggernaut Ragnarok 在多方面得到改善:寫實主義、數碼繪畫、姿態、手部、腳部等。
儘管如此,它仍是一款 SDXL 模型,我不建議拿它與 Flux、Reve 或 Sora 類型的模型比較。例如,在文字渲染或遠距離人臉方面仍有限制。
我建議在您的項目中作流水線一部分使用。範例如下:
FluxDev / Pixelwave / Jug Flux Pro → Juggernaut Ragnarok
關於 Juggernaut 的個人備註:
說實話,我不知道下一步會是什麼。
繼 Sora 及類似工具發布後,開源圖像生成領域相形之下有些沉寂。
沒有什麼真正令我有足夠熱情重返訓練(是的,我也指 HiDream)。
因此我將 Juggernaut Ragnarok 視為一種告別,尤其是在 CivitAI 整體方向尚不明朗的情況下。
(順帶一提,您可以從 HuggingFace 下載 所有 Juggernaut 版本。)
最後:
祝你使用模型愉快,分享您的創作,祝項目順利!
如果您想知道:是的,您可以對 Juggernaut 做任何您想做的事:合併、訓練、出售圖片輸出等。
我只求您簡單給予支持。 :)
以下是推薦設置:
推薦設置(VAE 已內置):
解析度:832*1216 (用於人像,但任何 SDXL 解析度均合適)
取樣器:DPM++ 2M SDE
步數:30-40
CFG:3-6(較低更寫實)
否定詞:初始不使用否定詞,生成後再加入不想出現在圖中的元素。
VAE 已經內置
高解析:4xNMKD-Siax_200k,步數 15,去噪 0.3,放大 1.5 倍
現在,祝你玩得開心。如常,我期待你在畫廊分享的作品 :)
如果你喜歡這個模型,請留下讚。這對我在 CivitAI 作為創作者幫助很大。 :)
最後,我要感謝幾位沒有他們 Juggernaut XL 很可能不會誕生的人:
Dreamlook.AI(訓練了3個側面數據集)
模型合集 - Juggernaut XL

Juggernaut XL - Jugg_XI_by_RunDiffusion





