Добавлена поддержка Ежчана (ejchan.net, ejchan.site). Набегаем, тестируем архивацию, сообщаем о замеченных проблемах.
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
510
2026-07-09 16:05:02
Сохранен
510
2026-04-01 00:49:38
Сохранен
510
2025-07-29 15:54:43
Активный
509
2026-08-14 15:19:05
Активный
509
2026-08-14 15:19:05
Активный
509
2026-08-14 15:19:05
Сохранен
509
Fox Diffusion #244 /nai/ — Генерируем лисичек! Cat is fine too. Прошлый тред: >>1554544 (OP) https://arhivach.vc/thread/1325015/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>1556250 (OP) • Технотред: >>1405043 (OP) • Фурри-тред: https://2ch.su/fur/res/374311.html FAQ https://2ch-ai.github.io/wiki/nai Установка • NVidia: https://teletype.in/@aranon/welcome • AMD: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/install/amd • Облака: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/install/clouds Дополнительная информация • Интерфейсы: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/interfaces • Модели: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/models • Промпты: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/prompts • Апскейл: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/upscale • LoRA: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/lora • ControlNet: https://2ch-ai.github.io/wiki/nai/controlnet Прочее • CivitAI: https://civitai.com • Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci function replacePostImage(options) { const mediaModalInfoWaiter = setInterval(() => { if (typeof MEDIABYID === 'undefined') { return; } const mediaContainer = document.querySelector(`figure:has(img[src='${options.imageFromPreviewUrl}'])`); if (!mediaContainer) { return; } const mediaKey = Object .keys(Object.fromEntries(MEDIABYID)) .find((key) => MEDIABYID.get(key)._thumbSrc === options.imageFromPreviewUrl) if (!mediaKey) { return; } mediaContainer.querySelector('a.desktop').href = options.imageToUrl; mediaContainer.querySelector('svg.js-post-saveimg').dataset.url = options.imageToUrl; mediaContainer.querySelector('a.post__image-link').href = options.imageToUrl; const previewNode = mediaContainer.querySelector('img.post__file-preview'); previewNode.src = options.imageToPreviewUrl; previewNode.dataset.src = options.imageToUrl; previewNode.width = options.width; previewNode.height = options.height; previewNode.dataset.width = options.dataWidth; previewNode.dataset.height = options.dataHeight; previewNode.dataset.mediaReplaced = true; const mediaModalInfo = MEDIABYID.get(mediaKey); mediaModalInfo._src = options.imageToUrl; mediaModalInfo._imgW = options.dataWidth; mediaModalInfo._imgH = options.dataHeight; clearInterval(mediaModalInfoWaiter); }, 200); } function replaceCatalogImage(options) { setTimeout(() => { const catalogPreviewNode = document.querySelector(`.ctlg__img img[src='${options.imageFromPreviewUrl}']`); if (!catalogPreviewNode) { return; } catalogPreviewNode.src = options.imageToPreviewUrl; catalogPreviewNode.width = options.width; catalogPreviewNode.height = options.height; catalogPreviewNode.dataset.mediaReplaced = true; }, 200); } replacePostImage({ imageFromPreviewUrl: '/ai/thumb/1562846/17744643451210540817s.jpg', imageToUrl: '/ai/src/1547712/17750042421400521128.png', imageToPreviewUrl: '/ai/thumb/1547712/17750042421400521128s.jpg', width: 170, height: 94, dataWidth: 5152, dataHeight: 2872, }); replaceCatalogImage({ imageFromPreviewUrl: '/ai/thumb/1562846/17744643451210540817s.jpg', imageToPreviewUrl: '/ai/thumb/1547712/17750042421400521128s.jpg', width: 170, height: 94, }); replacePostImage({ imageFromPreviewUrl: '/ai/thumb/1562846/17744643451571966174s.jpg', imageToUrl: '/ai/src/1547712/17750042421721252716.jpg', imageToPreviewUrl: '/ai/thumb/1547712/17750042421721252716s.jpg', width: 126, height: 170, dataWidth: 1792, dataHeight: 2400, }); replaceCatalogImage({ imageFromPreviewUrl: '/ai/thumb/1562846/17744643451571966174s.jpg', imageToPreviewUrl: '/ai/thumb/1547712/17750042421721252716s.jpg', width: 126, height: 170, }); replacePostImage({ imageFromPreviewUrl: '/ai/thumb/1562846/17744643452067675214s.jpg', imageToUrl: '/ai/src/1547712/17750042421792055751.jpg', imageToPreviewUrl: '/ai/thumb/1547712/17750042421792055751s.jpg', width: 170, height: 170, dataWidth: 2048, dataHeight: 2048, }); replaceCatalogImage({ imageFromPreviewUrl: '/ai/thumb/1562846/17744643452067675214s.jpg', imageToPreviewUrl: '/ai/thumb/1547712/17750042421792055751s.jpg', width: 170, height: 170, }); /* Скрываем оригинальные медиа-файлы */ img[src='/ai/thumb/1562846/17744643451210540817s.jpg']:not([data-media-replaced]) { display: none; } img[src='/ai/thumb/1562846/17744643451571966174s.jpg']:not([data-media-replaced]) { display: none; } img[src='/ai/thumb/1562846/17744643452067675214s.jpg']:not([data-media-replaced]) { display: none; } /* Костыль для фикса размера модалок у куклы */ .de-fullimg-center { width: auto !important; }
2026-07-26 15:23:51
Сохранен
509
2026-06-10 21:21:28
Сохранен
509
2026-04-16 17:28:58
Сохранен
509
2026-02-25 14:53:59
Сохранен
509
2025-03-20 17:12:49
Сохранен
509
2022-12-10 17:48:05
Сохранен
509
2022-12-01 22:27:34
Сохранен
509
2022-11-01 13:26:56
Сохранен
509
2022-10-10 07:34:40
Сохранен
509
2022-10-01 23:14:36
Сохранен
509
2022-09-21 01:52:51
Сохранен
508
2025-01-26 22:11:11
Сохранен
508
Anime Diffusion #166 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>863120 (OP) https://arhivach.top/thread/1054826/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>864667 (OP) • Технотред: >>758561 (OP) FAQ (устарел) https://rentry.co/nai_faq Ставим локально • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://rentry.co/SD-amd-gpu AMD-юзерам также рекомендуется ознакомиться с гайдом для NVidia, поскольку в нём много общей инфы. Генерируем в облаке • https://civitai.com • https://tensor.art • https://seaart.ai • https://pixai.art • https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus_colab.ipynb • https://huggingface.co/black-forest-labs (Flux schnell/dev) • https://replicate.com/black-forest-labs/flux-schnell (Flux schnell) Интерфейсы • AUTOMATIC1111: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui • Forge: https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge • reForge: https://github.com/Panchovix/stable-diffusion-webui-reForge • ComfyUI: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI • Fooocus: https://github.com/lllyasviel/Fooocus Где брать модели • https://civitai.com • https://huggingface.co/models?other=stable-diffusion Модели Flux • dev: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev • schnell: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell Поддержка Flux ✅ Forge: https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/discussions/981 ✅ ComfyUI: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux ❌ AUTOMATIC1111: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/16311 (пока нет поддержки) ❌ reForge: https://github.com/Panchovix/stable-diffusion-webui-reForge/issues/122 (автор работает над реализацией) ❌ Fooocus: https://github.com/lllyasviel/Fooocus/issues/3424 (поддержки нет и не планируется) Тренировка лор для Flux • sd-scripts: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sd3?tab=readme-ov-file#flux1-lora-training-wip (ветка sd3) • LoRA_Easy_Training_Scripts: https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/flux (ветка flux) • SimpleTuner: https://github.com/bghira/SimpleTuner/blob/main/documentation/quickstart/FLUX.md Пример конфига для LoRA_Easy_Training_Scripts: https://files.catbox.moe/du67iy.toml Сгенерировать натуртекст описания картинок для Flux • joy-caption-pre-alpha: https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha • joy-caption-batch: https://github.com/MNeMoNiCuZ/joy-caption-batch (массовая обработка) Модели SDXL • Pony Diffusion: https://civitai.com/models/257749/pony-diffusion-v6-xl • AutismMix: https://civitai.com/models/288584/autismmix-sdxl • Animagine: https://civitai.com/models/260267 Модели SD 1.5 • Старый каталог: https://civitai.com/collections/42742 • EasyFluff+hll: https://rentry.org/5exa3 Расширения • AUTOMATIC1111: https://rentry.co/sd_automatic_extensions • Forge: https://github.com/Haoming02/sd-forge-couple ControlNet • https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ) • https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet/controlnet-complete-guide (перевод статьи выше) • https://www.itshneg.com/controlnet-upravlyaj-pozami-v-stable-diffusion ControlNet-модели для SDXL • 2vXpSwA7 (Animagine/Pony) v1: https://huggingface.co/2vXpSwA7/iroiro-lora/tree/main/test_controlnet • 2vXpSwA7 (Animagine/Pony) v2: https://huggingface.co/2vXpSwA7/iroiro-lora/tree/main/test_controlnet2 • Mistoline (Animagine): https://civitai.com/models/441432/mistoline • kataragi (Animagine): https://huggingface.co/kataragi ControlNet-модели для SD 1.5 • ControlNet 1.1: https://civitai.com/models/38784 • QR Code Monster: https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster Апскейл • https://rentry.co/sd__upscale • https://rentry.co/SD_upscale • https://rentry.co/2ch_nai_guide#апскейл • https://rentry.co/UpscaleByControl Лоры с форча • Pony Diffusion: https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff • SD 1.5: https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn Обучение LoRA • https://rentry.co/waavd • https://rentry.co/2chAI_hard_LoRA_guide Прочее • AIBooru: https://aibooru.online/ • Гайды на английском: https://stable-diffusion-art.com/tutorials/ • Больше ссылок: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
2025-01-04 10:08:01
Сохранен
508
Anime Diffusion #159 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>818967 (OP) https://arhivach.top/thread/1040533/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>819176 (OP) • Технотред: >>758561 (OP) FAQ (устарел) https://rentry.co/nai_faq Ставим локально • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://rentry.co/SD-amd-gpu AMD-юзерам также рекомендуется ознакомиться с гайдом для NVidia, поскольку в нём много общей инфы. Генерируем в облаке • https://civitai.com • https://tensor.art • https://seaart.ai • https://pixai.art • https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus_colab.ipynb Интерфейсы • AUTOMATIC1111: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui • Forge: https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge • ComfyUI: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI • Fooocus: https://github.com/lllyasviel/Fooocus Где брать модели • https://civitai.com • https://huggingface.co/models?other=stable-diffusion Модели SDXL • Pony Diffusion: https://civitai.com/models/257749/pony-diffusion-v6-xl • AutismMix: https://civitai.com/models/288584/autismmix-sdxl • Animagine: https://civitai.com/models/260267 Модели SD 1.5 • Старый каталог: https://civitai.com/collections/42742 • EasyFluff+hll: https://rentry.org/5exa3 Расширения • AUTOMATIC1111: https://rentry.co/sd_automatic_extensions • Forge: https://github.com/Haoming02/sd-forge-couple ControlNet • https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ) • https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet/controlnet-complete-guide (перевод статьи выше) • https://www.itshneg.com/controlnet-upravlyaj-pozami-v-stable-diffusion ControlNet-модели для SDXL • 2vXpSwA7 (Animagine + Pony): https://huggingface.co/2vXpSwA7/iroiro-lora/tree/main/test_controlnet • Mistoline (Animagine): https://civitai.com/models/441432/mistoline • kataragi (Animagine): https://huggingface.co/kataragi ControlNet-модели для SD 1.5 • ControlNet 1.1: https://civitai.com/models/38784 • QR Code Monster: https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster Апскейл • https://rentry.co/sd__upscale • https://rentry.co/SD_upscale • https://rentry.co/2ch_nai_guide#апскейл • https://rentry.co/UpscaleByControl Лоры с форча • Pony Diffusion: https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff • SD 1.5: https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn Обучение LoRA • https://rentry.co/waavd • https://rentry.co/2chAI_hard_LoRA_guide Прочее • AIBooru: https://aibooru.online/ • Гайды на английском: https://stable-diffusion-art.com/tutorials/ • Больше ссылок: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
2024-11-20 05:11:56
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/
2024-01-12 10:27:16
Сохранен
508
2022-12-17 01:42:09
Сохранен
508
2022-12-08 13:26:19
Сохранен
508
2022-10-05 20:56:03
Сохранен
508
2022-10-01 08:55:09