Нейросети и прочие ИИ

А при чем здесь аутизм?) это название модели

Рекомендую самому проверить на практике, все возможности для этого есть

Видеокарта выполнит кучу бесполезной работы, а результат будет не сильно отличаться от 60-шагового

Если сэмплером выбран "Euler a", то оно продолжит изменяться, но улучшаться уже не будет точно

По моей статистике меньше всего мутаций получается
для простых запросов (не в плане длины, а касаемо количества уникальных персонажей в кадре, например) - на 20, 25, 60 шагах
для сложных, особенно при отсутствии лоры для нужного - на 60 (но это не панацея, брака по прежнему будет очень много)

А на арендованных ты много и не поставишь, на civitai например максимум 50 шагов)

К ручной, как там и написано. Не знаю только, че он их не объединил, а то кучу места в запросе занимают. Вероятно, потому что некоторые предпочитают пихать в позитив "score_9, score_8_up, score_7_up", а в негатив "score_6, score_5, score_4", но это бестолковое занятие

Ага, заодно рекомендую сравнить разницу между пробелом и нижним подчеркиванием в них

Так и есть, хотя некоторые лоры при помощи одной картинки обучают

Без понятия, какая-то SDXL. Скорее всего, Pony или производная от нее. Если есть исходник в png, в нем должны быть метаданные

 

Ну название не просто так дают. Казалось бы, модель с названием "Pony Diffusion" должна производить поней, но она делает не только пони. В принципе, не важно.

Ну объяснение терминологии все равно бы было полезно, но похоже придется искать каждый непонятный термин отдельно.

Там у них есть собственный генератор? Сейчас интересно есть какие-то способы оплаты иностранных нейросетевых сервисов?

Ну это не сложно, главное не забывать.

Интересно. надо будет попробовать,хотя не думаю, что что-то хорошее из этого выйдет.

Нет, увы. Выложено было как JPEG, EXIF нет. В описании тоже ничего конкретного. Придется шерсить Civitai в поисках чего-то похожего.

 

Как работает CFG, И ЧТО ТАКОЕ СИД

--- добавлено 4 июн 2024, предыдущее сообщение размещено: 4 июн 2024 ---

 

У них он, такое чувство, что подкручен как-то. Типа, при невыполнении каких-то их условий, генерируется барахло крайне низкого качества, хоть какую шизу вписывай в запрос. Сравнить бы, но лень, все равно им не пользуюсь.

Еще потестил чужой совет по запросам, попробовал заменить пробелы в тегах на нижнее подчеркивание и убрать запятые. Вроде как действительно стало лучше, но только для "простых" запросов, где есть простор для креатива. Не уверен, надо еще тестить...

 

Обучить сд1,5 стоила $60000. Очевидно, что обучение модели SDXL обошлось значительно дороже. Ни у кого таких денег на обучение моделей с нуля нету. Поэтому берут вот эти модели и да обучают. Соответственно все эти модели умеет то же самое что и исходные.

 

Вот кстати понравилось, как он объясняет. Стало понятно, для чего нужен CFG, но правда стали менее понятны принципы работы нейросети, я немного не так себе это представлял. Но пользованием нейросетью это мешать не будет.

Но тем не менее, все равно интересно все же самостоятельно поэксперементировать с одинаковым Seed.

А те, кто создавал модель, либо занимался разработкой нейросети что-то пишут по этому поводу? Ибо разделитель для тегов должен быть какой-то один. Если использовать неправильный, то получится полная фигня, а не набор тегов.

Одна модель является "фундаментом" для другой? Пони были обучены поверх SDXL, которая была как бы "универсальной", поэтому и Пони получаются "универсальные"?

 

Текст в промтах специальный нейросетью конвертируется в токены, на основе которых уже генерируются. Рандомный набор символов все равно с конвертируется в какие то токены, и на основе получившихся что то да сгенерируется. Так что вполне возможно, что промт с пробелами, и промт с прочерками вместо пробелов, конвертируется в один и тот же набор токенов, и это просто плацебо.

 

Я понимаю, что вы еще долго можете рекламировать эту хрень, но будет ли хоть один пример, выходящий за рамки "нарисуй хоть что-нибудь и как-нибудь, неважно что и как"?

 

Но может все-таки это как-то влияет на то, как оно конвертируется в токены? Мне кажется, нужно проверить, какие различия будут при разделении тегов запятыми против разделения пробелами с одинаковыми настройками и сидом. А лучше где-то узнать, как правильно.

Кстати, нашел очень даже милую модель:



Натыкался на нее раньше, но не сохранил ссылку. А сейчас кое-как нашел.

 

@Talking_Sword, это SD 1.5, прошлый век)

Я, конечно, могу покидать примеров, но не много

 

Даже не обратил на это внимание. В принципе, в этом можно найти даже плюс - тут Ogr 2 как-то говорил, что появилась оптимизированная версия Stable Diffusion, и версия Stable Diffusion там 1.x. Чисто в теории, я это могу запустить даже локально, так как возможно даже моя видеокарта потянет. Ну и еще, мне просто визуально приглянулось - выглядит мило. А также, как я уже говорил, раньше видел, что аниме-картинки, созданые нейросетью были как-то "не очень", а сейчас не идеально конечно (далеко не идеально), но они как-то "похорошели", даже вроде появилось каое-то разнообразие стилей. Так вот это выглядит лучше тех "старых" картинок, и стиль отличается.

Да нет, это мне надо будет самому проверить, так как нужно это именно мне.

Кстати, генерируете на своем компьютере, или нет?

 

С чего это вдруг-то. У меня как раз стоит этот форж и я генерирую на нем только SDXL/Pony.

GTX 1660 Super (6 ГБ) - 2 минуты на 1024x1024 в 20 проходов. Было бы у нее на 2 гига видеопамяти побольше...

На своем, конечно.)

 

Синтаксис Stable Diffusion - Поиск в Google

Судя по этому видео, модели 1,5 на фордже у тебя должны 1-1,5 минуты генерироваться.

--- добавлено 6 июн 2024, предыдущее сообщение размещено: 6 июн 2024 ---

У меня rtx2060 6гб, и на фордже xl модели генерируется 20 секунд. Дело явно не в количестве видео памяти.

 

А что у тебя? 2060 супер?

 

нет. rtx2060 6г.

Для верности стоит сравнить производительность на идентичных сборках с одинаковыми настройками. На ту которую я использую кидал ссылку выше.

 

Миморкрокодя
Конечно хочется. Свалить на робота всё, под что выйдет успешно сделать драндулета это в основном успешно делающего на удовлетворительном уровне. ... Нередко загвоздка самим понять как мы это делаем, чтоб эффективно научить, сделать такой инструмент делающий заданные действия за человека.
-
Ну а в социальной плоскости - увы, хочется сказать мы бодро идём к второй "промышленной революции", вот только выводы сделанные из первой уже успешно закопаны в историю и протекать оная будет такие ощущения точно так-же кроваво.

 

Это легко. Снизьте уровень. Пока, весь этот кавайно-хентайный цирк больше всего напоминает рекламу Форда: "Вы можете купить машину любого цвета при условии, что этот цвет черный".

 

Во блин, а я думал, проблема в памяти. У меня просто такая пила при генерации:
Посмотрел - просадки происходят, когда грузится шина (причем немного, до 20%). Не знаю, что это может быть, кроме использования части RAM в качестве VRAM. Но что самое странное - сам форж не желает занимать весь VRAM видеокарты, там всего ~4.9 ГБ из 6 используется, я даже могу играть во что-то более-менее требовательное фоном, на скорость генерации не влияет.
Но, я так понимаю, это мелочь по сравнению с мощью самого видеочипа и наличием тензорных ядер (у 16 серии их нет).

 

Тензорные ядра по умолчанию не используются, работу с ними нужно отдельно прикручивать, и хз поддерживает ли эта фордж, плюс нужно модели для работы через них конвертировать.

В этом видео на GTX1660 сд1,5 генерируется с идентичные скоростью что и на rtx2060. на xl моделях скорее всего скорость тоже должна быть схожей. Так что вполне возможно, что проблемы у тебя в чем то другом а не в архитектуре видеочипа.

 

SD 1.5 идет в 512x512, SDXL в 1024x1024 - памяти, я так понимаю, ему тоже нужно в 4 раза больше
Хотя у тебя памяти столько же и такой проблемы нет) даже не представляю, в чем может быть проблема