stable-diffusion
Диффузионная модель для генерации изображений
Анализ эффективности LoRA моделей для генерации автомобильных изображений. Сравнение ControlNet с текст-в-изображение и оптимальные модели для обучения.
Пошаговое руководство по обучению LoRA моделей для Stable Diffusion XL. Создание выражений лица, частей тела и слайдеров для персонажей пони с решением проблем искажений.
Пошаговое руководство по созданию LoRA-моделей для игровых ассетов в стиле Dead Maze. Подготовка данных, выбор модели и оптимизация параметров.
Пошаговое руководство по установке Stable Diffusion для создания изображений в аниме-стиле. Настройка без ограничений контента, лучшие модели и расширения.
Пошаговое руководство по созданию реалистичного старения персонажа с помощью локальных моделей AI. Технические параметры, оптимизация для ограниченного оборудования и использование Seed 42.
Обзор современных ИИ-моделей для генерации видео: Sora, Runway, Pika Labs и Stable Video Diffusion. Новые версии с улучшенной производительностью и их применение.
Пошаговое руководство по установке Automatic1111 на Windows 10 с видеокартой NVIDIA 4 ГБ. Решение проблем с Python 3.10.6 и настройка CUDA.
Понимание и устранение ошибок 'torch.AcceleratorError' и 'RuntimeError' в Forge UI при генерации изображений с помощью CUDA и Stable Diffusion.
Узнайте, как установить и использовать дополнительные сэмплеры и планировщики в ComfyUI. Сравнение популярных опций и руководство по расширению возможностей генерации изображений.
Практические методы настройки промптов и параметров для создания аутентичной пиксельной графики в стиле PlayStation 1 с помощью нейросетей.
Методы создания плавных переходов в Stable Diffusion видео с использованием AnimateDiff, MotionLoRA и SparseCtrl для улучшения органичности результатов.
Объясняем bias в ИИ: почему нейросети Stable Diffusion и DALL-E генерируют Вин Дизеля вместо лысого мужчины в майке при генерации изображений и видео. Как избежать дрейфа с помощью промптов, fine-tuning и инструментов.
Пошаговое руководство по оптимизации производительности stable-diffusion.cpp на оборудовании GB10. Настройка CUDA-бэкенда, GGUF-формата и достижение скорости генерации, сравнимой с другими системами.
Анализ причин генерации абстрактного искусства вместо запрашиваемых изображений в модели Illustrious-XL Stable Diffusion и методы устранения проблемы.