К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
533
Топ реализм нейропикчи (обмен картинками и сайтами галлереями) №1 — Предлагаю поделиться друг с другом поистине годным контентом, у меня лично уже накопилось не мало... Также предлагаю поделиться сайтами, где вы находите годноту. Мои вот: https://promptchan.ai/explore https://civitai.com/ https://majinai.art/index.php
29 ноября 2025
Сохранен
183
УНИЖЕНИЯ НЕЙРОДАУНОВ ТРЕД №2 - NovelAI and WaifuDiffusion тред (/b/ - edition) Обсуждаем боль перем — УНИЖЕНИЯ НЕЙРОДАУНОВ ТРЕД №2 - NovelAI and WaifuDiffusion тред (/b/ - edition) Обсуждаем боль перемогающих необучаемых настоящих творцов, у которых художники ручками на патреоне продолжают красть все деньги, а те продолжают носиться со своим нейрокалом и дристать им вперемешку с кровью где только можно и нельзя! Продолжаем обсикивать калотарящих любителей погенерировать говна друг другу за об
2 октября 2023
Сохранен
1021
Stable Diffusion тред X+46 /sd/ — Stable Diffusion тред X+46 ====================================== Предыдущий тред >>480888 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>478081 (OP) - NAI-тред (аниме) >>487591 (OP) ======================== Stable Diffusion (SD) - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Полный функционал в локальной установке и коллабе (см. ниже) Бесплатный онлайн-генератор от разработчиков SD: https://clipdrop.co/stable-diffusion ???? Стандартные модели stable diffusion (v1.4 - v2.1) от Stability AI значительно отстают по качеству от кастомных моделей (см. ниже). Модели SD XL ставятся и запускаются так же как и любые другие модели SD. ???? Без цензуры и полный функци_анал: только ПК-версия и Colab =========================================== ????УСТАНОВКА НА ПК WebUI от Automatic1111 https://teletype.in/@stablediffusion/PC_install_SD ------------------------------------------ Портативная версия альтернативного WebUI от Comfy (запуск с одного из run.bat файлов) https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases Примерные workflow для ComfyUI (можно загружать напрямую из картинок) https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ =========================================== ???? РАЗЛИЧНЫЕ МОДЕЛИ (И МНОГОЕ ДРУГОЕ ДЛЯ SD) ???? https://civitai.com/ ------------------------------------------ ???? ПАРАМЕТРЫ И НАСТРОЙКИ ГЕНЕРАЦИИ ???? https://teletype.in/@stablediffusion/samplers_steps =========================================== ???? ГАЙД ПО СОСТАВЛЕНИЮ ЗАПРОСА, СТИЛИ https://teletype.in/@stablediffusion/artists_for_prompts Пример запроса (Промпт): a tiger, wildlife photography, high quality, wildlife, soft focus, 8k, national geographic, photograph by nick nichols ------------------------------------------ ????РАЗЛИЧНЫЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ СТИЛИ (С ПРИМЕРАМИ) ???? https://supagruen.github.io/StableDiffusion-CheatSheet/ ------------------------------------------ ????ЧТО ТАКОЕ CONTROLNET И КАК ЕГО ИСПОЛЬЗОВАТЬ https://www.itshneg.com/controlnet-upravlyaj-pozami-v-stable-diffusion/ ========================================== ???? ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ПО СВОИМ КАРТИНКАМ ???? https://dtf.ru/howto/1660668-obuchenie-modeli-s-pomoshchyu-lora ========================================== ♾️ GoogleColab со StableDiffusion https://teletype.in/@stablediffusion/Colab_StableDiffusion Colab - это виртуальный бесплатный сервер с видеокартой от Гугла. ⚠️Перекат оформляется после 1000 поста
27 января 2024
Сохранен
533
Stable Diffusion технотред #12 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>399707 (OP) ➤ Софт для обучения https://github.com/kohya-ss/sd-scripts Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах. Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss ➤ GUI-обёртки для kohya-ss https://github.com/bmaltais/kohya_ss https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI ➤ Обучение SDXL Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и использовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_. Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM. Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x. ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее: https://rentry.org/textard (англ.) ✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее: https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.) ✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели: https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) ✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением: https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.) ✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS ✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше. ✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно. ✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями. ✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности. ✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр: https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.) Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат. ➤ Тренировка YOLO-моделей для ADetailer YOLO-модели (You Only Look Once) могут быть обучены для поиска определённых объектов на изображении. В паре с ADetailer они могут быть использованы для автоматического инпеинта по найденной области. Гайд: https://civitai.com/articles/1224/training-a-custom-adetailer-model Тулза для датасета: https://github.com/vietanhdev/anylabeling Больше про параметры: https://docs.ultralytics.com/modes/train ➤ Гугл колабы ﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb ﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb ﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb ﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z ➤ Полезное Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.) Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.) Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.) Гайды по апскейлу от анонов: https://rentry.org/SD_upscale https://rentry.org/sd__upscale https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл https://rentry.org/UpscaleByControl Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика: Windows: https://rentry.org/sd_performance Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.) Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча: https://rentry.org/sdgoldmine https://rentry.org/sdg-link https://rentry.org/hdgfaq https://rentry.org/hdglorarepo https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn Шапка: https://rentry.org/catb8 Прошлые треды: №1 https://arhivach.top/thread/859827/ №2 https://arhivach.top/thread/860317/ №3 https://arhivach.top/thread/861387/ №4 https://arhivach.top/thread/863252/ №5 https://arhivach.top/thread/863834/ №6 https://arhivach.top/thread/864377/ №7 https://arhivach.top/thread/868143/ №8 https://arhivach.top/thread/873010/ №9 https://arhivach.top/thread/878287/ №10 https://arhivach.top/thread/893334/ №11 https://arhivach.top/thread/908751/
7 марта 2024
Сохранен
508
Stable Diffusion технотред #11 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>314956 (OP) ➤ Софт для обучения https://github.com/kohya-ss/sd-scripts Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах. Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss ➤ GUI-обёртки для kohya-ss https://github.com/bmaltais/kohya_ss https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI ➤ Обучение SDXL Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и используовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_. Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM. Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x. ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее: https://rentry.org/textard (англ.) ✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее: https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.) ✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели: https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) ✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением: https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.) ✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS ✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше. ✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно. ✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями. ✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности. ✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр: https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.) Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат. ➤ Гугл колабы ﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb ﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb ﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb ﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z ➤ Полезное Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.) Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.) Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.) Гайды по апскейлу от анонов: https://rentry.org/SD_upscale https://rentry.org/sd__upscale https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл https://rentry.org/UpscaleByControl Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика: Windows: https://rentry.org/sd_performance Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.) Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча: https://rentry.org/sdgoldmine https://rentry.org/sdg-link https://rentry.org/hdgfaq https://rentry.org/hdglorarepo https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn Шапка: https://rentry.org/catb8 Прошлые треды: №1 https://arhivach.top/thread/859827/ №2 https://arhivach.top/thread/860317/ №3 https://arhivach.top/thread/861387/ №4 https://arhivach.top/thread/863252/ №5 https://arhivach.top/thread/863834/ №6 https://arhivach.top/thread/864377/ №7 https://arhivach.top/thread/868143/ №8 https://arhivach.top/thread/873010/ №9 https://arhivach.top/thread/878287/ №10 https://arhivach.top/thread/893334/
12 января 2024
Сохранен
1027
Stable Diffusion тред X+40 /sd/ — Stable Diffusion тред X+40 ====================================== Предыдущий тред >>379962 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - NAI-тред (аниме) >>388590 (OP) - утонувший тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== Stable Diffusion (SD) - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходн
12 ноября 2023
Сохранен
1022
StableDiffusion тред X+37 /sd/ — StableDiffusion тред X+37 ====================================== Предыдущий тред >>351104 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - NAI-тред (аниме) >>360042 (OP) - утонувший тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных карти
18 октября 2023
Сохранен
1027
StableDiffusion тред X+36 /sd/ — StableDiffusion тред X+36 ====================================== Предыдущий тред >>340390 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - NAI-тред (аниме) >>349463 (OP) - утонувший тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных карти
29 сентября 2023
Сохранен
1031
StableDiffusion тред X+35 /sd/ — StableDiffusion тред X+35 ====================================== Предыдущий тред >>328237 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - NAI-тред (аниме) >>337249 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
26 сентября 2023
Сохранен
1005
StableDiffusion тред X+34 /sd/ — StableDiffusion тред X+34 ====================================== Предыдущий тред >>320879 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - NAI-тред (аниме) >>322035 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
15 сентября 2023
Сохранен
1038
StableDiffusion тред X+33 /sd/ — StableDiffusion тред X+33 ====================================== Предыдущий тред >>312475 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - NAI-тред (аниме) >>313910 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
14 сентября 2023
Сохранен
1040
StableDiffusion тред X+32 /sd/ — StableDiffusion тред X+32 ====================================== Предыдущий тред >>299920 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>302733 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
12 сентября 2023
Сохранен
538
Stable Diffusion технотред #10 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>198503 (OP) ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversi
12 ноября 2023
Сохранен
1038
StableDiffusion тред X+31 /sd/ — StableDiffusion тред X+31 ====================================== Предыдущий тред >>287678 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>293851 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
29 августа 2023
Сохранен
1001
StableDiffusion тред X+30 /sd/ — StableDiffusion тред X+30 ====================================== Предыдущий тред >>272620 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>286475 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
9 августа 2023
Сохранен
1048
StableDiffusion тред X+29 /sd/ — StableDiffusion тред X+29 ====================================== Предыдущий тред >>261360 (OP) https://arhivach.top/thread/886405/ ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>265247 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, об
4 августа 2023
Сохранен
1015
StableDiffusion тред X+28 /sd/ — StableDiffusion тред X+28 ====================================== Предыдущий тред >>248147 (OP) https://arhivach.top/thread/885353/ ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>252108 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, об
27 июля 2023
Сохранен
1011
StableDiffusion тред X+27 /sd/ — StableDiffusion тред X+27 ====================================== Предыдущий тред >>238035 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>242334 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обуче
23 июля 2023
Сохранен
1045
StableDiffusion тред X+26 /sd/ — StableDiffusion тред X+26 ====================================== Предыдущий тред >>227796 (OP) https://arhivach.top/thread/879402/ ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>229768 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, об
19 июля 2023
Сохранен
1070
StableDiffusion тред X+25 /sd/ — StableDiffusion тред X+25 ====================================== Предыдущий тред >>216614 (OP) https://arhivach.top/thread/879402/ ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>219189 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, об
9 июля 2023
Сохранен
1010
StableDiffusion тред X+24 /sd/ — StableDiffusion тред X+24 ====================================== Предыдущий тред >>204745 (OP) https://arhivach.top/thread/879402/ Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>198503 (OP) - NAI-тред (аниме) >>206073 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства
6 июля 2023
Сохранен
1046
StableDiffusion тред X+23 ====================================== Предыдущий тред >>197202 (OP) (OP) — StableDiffusion тред X+23 ====================================== Предыдущий тред >>197202 (OP) (OP) https://arhivach.top/thread/877271/ Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>155386 (OP) (OP) - NAI-тред (аниме) >>191780 (OP) (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.
28 июня 2023
Сохранен
1047
StableDiffusion тред X+22 /sd/ — StableDiffusion тред X+22 ====================================== Предыдущий тред >>188928 (OP) https://arhivach.top/thread/877271/ Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>155386 (OP) - NAI-тред (аниме) >>191780 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства
23 июня 2023
Сохранен
539
Stable Diffusion технотред #9 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>155386 (OP) ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversio
29 августа 2023
Сохранен
1078
StableDiffusion тред X+21 /sd/ — StableDiffusion тред X+21 ====================================== Предыдущий тред >>180735 (OP) https://arhivach.top/thread/876250/ Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>155386 (OP) - NAI-тред (аниме) >>185517 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства
19 июня 2023


жалоба / abuse: arhivach@airmail.cc