Juggernaut XL
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更新了提示词指南
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Adam 的 Juggernaut Ragnarok 提示词指南
Adam 的 Juggernaut XI 和 XII 提示词指南
衷心感谢 RunDiffusion 和 Adam，他们辛勤地帮助我完成了这项工作 :)（也请为他们点个赞 ;)）
大家好，
距离上一版本在 CivitAI 发布已过去 8 个月。
当然，我在这段时间里并未闲着。我完成了几个项目，以确保自己拥有足够的资金继续探索新架构，并在未来可能进行完整的微调。
Juggernaut Flux（及其众多子版本）耗费了大量精力，但最终，我已经结束了这一阶段。训练过程让我头痛不已。为了保持理智，我利用空闲时间专注于 Juggernaut SDXL 的开发，希望为你们推出最终一个版本。
而这一天终于到来了。 :)
我不会过多赘述技术细节。
我首先使用 Jug XII 作为基础，训练了一个摄影数据集，以重新聚焦于写实风格（Jug XII 更偏向艺术风格）。
接着，我使用 Booru 标签重新标注数据集，并以 SDXL 为基础进行训练。
我将这两个数据集合并（比例为 0.15），但最终仍不满意。
于是，我再次运行相同的数据集，这次以 Lustify（作者 Coyotte）为基础模型。
随后，将该版本以 0.1 的比例叠加到之前的版本上，作为输出的稳定器。
由于数据集采用 Booru 标签标注，因此 Booru 标签以及 X–XII 版本的标注风格在 Ragnarok 上表现极为出色。
Juggernaut Ragnarok 在多个领域得到提升：写实感、数字绘画、姿势、手部、脚部等等。
但请注意，它仍是一个 SDXL 模型，我不建议将其与 Flux、Reve 或 Sora 等模型直接比较。例如，它在文本渲染或远距离人脸生成方面仍存在局限。
我建议将它作为你项目流程中的一部分使用。示例流程：
FluxDev / Pixelwave / Jug Flux Pro → Juggernaut Ragnarok
关于 Juggernaut 的一点个人感想：
老实说，我不确定下一步该做什么。
在 Sora 及类似工具发布后，开源图像生成领域相比之下显得有些平淡。没有哪个项目能真正激发我重新投入训练（是的，我也在关注 HiDream）。
因此，我将 Juggernaut Ragnarok 视为一种告别，尤其考虑到 CivitAI 整体的发展方向尚不明确。
（顺便说一句，你可以在 HuggingFace 上下载所有 Juggernaut 版本。）
最后但同样重要的是：
尽情享受这个模型，分享你的创作，祝你的项目顺利！
如果你有疑问：是的，你可以对 Juggernaut 做任何你想做的事：合并、训练、出售生成的图像等。
我唯一的要求，就是一个简单的致谢 :)
现在，以下是推荐设置：
推荐设置（VAE 已内置）：
分辨率：832*1216（适用于肖像，任何 SDXL 分辨率均可）
采样器：DPM++ 2M SDE
步数：30–40
CFG：3–6（数值越低，越写实）
负面提示：首次尝试可不设负面提示，之后再根据需要添加不希望出现的元素。
VAE 已内置
高分辨率修复：使用 4xNMKD-Siax_200k，15 步，去噪强度 0.3，放大倍数 1.5
现在，开始尝试吧！一如既往，我期待在画廊中看到你们的作品 :)
如果你喜欢这个模型，请点个赞！毕竟，这对我在 CivitAI 上作为创作者来说是最有帮助的支持 :)
最后，我要特别感谢几位人物，没有他们，Juggernaut XL 很难实现：
Dreamlook.AI（训练了 3 个侧向数据集）