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
Активный
1514
AI Chatbot General № 801 /aicg/ — AI Chatbot General № 801 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Новости • Вышел GLM 5 - https://z.ai/blog/glm-5 • Вышел Claude Opus 4.6 - https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 Фронтенды • SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна) • Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards • NoAssTavern: https://github.com/Tavernikof/NoAssTavern | https://rentry.org/noasstavern • Risu: https://risuai.xyz/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs • DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/ Пресеты • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb • Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing Полезности • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils • Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd Ботоводчество • /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html • Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Гайды: https://aicg.neocities.org/botmaking | https://rentry.co/card_theory • Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots4 • Бургерские боты: https://aicg.neocities.org/bots Ресурсы • Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources • Арена: https://beta.lmarena.ai/ | https://web.lmarena.ai/ • OpenRouter: https://openrouter.ai/ • Чай: https://character.ai/ Прочее • Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • База по Клоду: https://rentry.org/how2claude Мета • Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives4 • Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2 • Локальные языковые модели: >>1522263 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1520077 (OP)
25 февраля 14:53
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
504
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, DeepSeek и прочие №108 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern Инструменты для запуска на мобилках: • Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux Модели и всё что их касается: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/llm-models • Неактуальный список моделей устаревший с середины прошлого года: https://rentry.co/lmg_models • Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Moraliane и https://huggingface.co/Aleteian • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets • Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread • Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/local-llm-guide/how-to-use-a-self-hosted-model • Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing • Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk • Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking • Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/ Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1046761 (OP) >>1041343 (OP)
11 мая 2025
Сохранен
506
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, Qwen и прочие №175 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI • Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux Модели и всё что их касается: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия для бомжей: https://rentry.co/z4nr8ztd ) • Неактуальные списки моделей в архивных целях: 2024: https://rentry.co/llm-models , 2023: https://rentry.co/lmg_models • Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation • Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets • Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread • Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/ • Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing • Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk • Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking • Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/ • Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7 • Инфа по запуску на MI50: https://github.com/mixa3607/ML-gfx906 • Тесты tensor_parallel: https://rentry.org/8cruvnyw Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1400555 (OP) >>1395432 (OP)
31 января 1:32
Сохранен
504
ИИ-видео общий №11 /video/ — Генерируем свое (и постим чужое) в Hunyuan, Wan, Veo3, Luma Dream Machine, Hailuo Minimax, Kling, Sora, Vidu, Runway, Pixverse, Pika и др. сервисах. 1. Hailuo Minimax https://hailuoai.video/ 2. Kling https://klingai.com/ 3. Sora от OpenAI https://openai.com/sora/ 4. Luma Dream Machine https://lumalabs.ai/ 5. Vidu https://www.vidu.com/create 6. Pixverse https://app.pixverse.ai/ 7. Pika https://pika.art/try 8. Runway Gen. 4 https://runwayml.com/ 9. Wan от Alibaba https://wan.video/ 10. Veo3 от Google https://deepmind.google/models/veo/ Сайты, где можно попробовать генерации на разных моделях https://nim.video/ https://pollo.ai/ https://www.florafauna.ai/ Коллекция ИИ-видео: https://www.reddit.com/r/aivideo/ Локальные модели 1. Hunyuan от Tencent. https://hunyuanvideoai.com/ https://github.com/Tencent/HunyuanVideo 2. Wan от Alibaba https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 3. MAGI-1 от Sand AI https://sand.ai/magi https://github.com/SandAI-org/MAGI-1 Локальный UI https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI Установка локальных моделей Hunyuan Video: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/ Wan 2.1: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/ Альтернативные ноды ComfyUI Hunyuan Video: https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper Wan 2.1: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper Квантованные чекпоинты Hunyuan Video (GGUF): https://huggingface.co/Kijai/SkyReels-V1-Hunyuan_comfy/tree/main Wan 2.1 (GGUF): https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-480P-gguf/tree/main Wan 2.1 (NF4): https://civitai.com/models/1299436?modelVersionId=1466629 Где брать готовые LoRA https://civitai.com/models Hunyuan Video: https://civitai.com/search/models?baseModel=Hunyuan%20Video&sortBy=models_v9 Wan 2.1: https://civitai.com/search/models?baseModel=Wan%20Video&sortBy=models_v9 Обучение LoRA https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe Предыдущий тред >>1253474 (OP)
20 октября 2025
Сохранен
508
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №43 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Текущим трендом на данный момент являются мультимодальные модели, это когда к основной LLM сбоку приделывают модуль распознавания изображений, что в теории должно позволять LLM понимать изображение, отвечать на вопросы по нему, а в будущем и манипулировать им. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это серьёзно замедлит работу. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/TheBloke/Frostwind-10.7B-v1-GGUF/blob/main/frostwind-10.7b-v1.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус (не актуален, ищем замену). https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>647548 (OP) >>641598 (OP)
11 июня 2024
Сохранен
520
ИИ-видео общий №10 /video/ — Генерируем свое (и постим чужое) в Hunyuan, Wan, Veo3, Luma Dream Machine, Hailuo Minimax, Kling, Sora, Vidu, Runway, Pixverse, Pika и др. сервисах. 1. Hailuo Minimax https://hailuoai.video/ 2. Kling https://klingai.com/ 3. Sora от OpenAI https://openai.com/sora/ 4. Luma Dream Machine https://lumalabs.ai/ 5. Vidu https://www.vidu.com/create 6. Pixverse https://app.pixverse.ai/ 7. Pika https://pika.art/try 8. Runway Gen. 4 https://runwayml.com/ 9. Wan от Alibaba https://wan.video/ 10. Veo3 от Google https://deepmind.google/models/veo/ Сайты, где можно попробовать генерации на разных моделях https://nim.video/ https://pollo.ai/ https://www.florafauna.ai/ Коллекция ИИ-видео: https://www.reddit.com/r/aivideo/ Локальные модели 1. Hunyuan от Tencent. https://hunyuanvideoai.com/ https://github.com/Tencent/HunyuanVideo 2. Wan от Alibaba https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 3. MAGI-1 от Sand AI https://sand.ai/magi https://github.com/SandAI-org/MAGI-1 Локальный UI https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI Установка локальных моделей Hunyuan Video: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/ Wan 2.1: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/ Альтернативные ноды ComfyUI Hunyuan Video: https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper Wan 2.1: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper Квантованные чекпоинты Hunyuan Video (GGUF): https://huggingface.co/Kijai/SkyReels-V1-Hunyuan_comfy/tree/main Wan 2.1 (GGUF): https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-480P-gguf/tree/main Wan 2.1 (NF4): https://civitai.com/models/1299436?modelVersionId=1466629 Где брать готовые LoRA https://civitai.com/models Hunyuan Video: https://civitai.com/search/models?baseModel=Hunyuan%20Video&sortBy=models_v9 Wan 2.1: https://civitai.com/search/models?baseModel=Wan%20Video&sortBy=models_v9 Обучение LoRA https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe Предыдущий тред >>1240311 (OP)
6 октября 2025
Сохранен
509
Anime Diffusion #178 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>957112 (OP) https://arhivach.xyz/thread/1099750/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>961683 (OP) • Технотред: >>758561 (OP) FAQ https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai Установка • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/amd • Облака: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/clouds Дополнительная информация • Интерфейсы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/interfaces • Модели: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models • Промпты: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/prompts • Апскейл: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/upscale • LoRA: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/lora • ControlNet: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet Прочее • CivitAI: https://civitai.com • Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
20 марта 2025
Сохранен
542
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №37 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Текущим трендом на данный момент являются мультимодальные модели, это когда к основной LLM сбоку приделывают модуль распознавания изображений, что в теории должно позволять LLM понимать изображение, отвечать на вопросы по нему, а в будущем и манипулировать им. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это серьёзно замедлит работу. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/TheBloke/Frostwind-10.7B-v1-GGUF/blob/main/frostwind-10.7b-v1.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус. https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально Шапка треда находится в https://rentry.co/llama-2ch (переезжаем на https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ ), предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>597686 (OP) >>592177 (OP)
12 мая 2024
Сохранен
502
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №33 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Текущим трендом на данный момент являются мультимодальные модели, это когда к основной LLM сбоку приделывают модуль распознавания изображений, что в теории должно позволять LLM понимать изображение, отвечать на вопросы по нему, а в будущем и манипулировать им. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это серьёзно замедлит работу. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/Undi95/MLewd-ReMM-L2-Chat-20B-GGUF/blob/main/MLewd-ReMM-L2-Chat-20B.q5_K_M.gguf Если совсем бомж и капчуешь с микроволновки, то можно взять https://huggingface.co/TheBloke/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF/blob/main/openhermes-2.5-mistral-7b.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус. https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально https://rentry.co/xzuen Гайд для запуска на видеокарте на русском Шапка треда находится в https://rentry.co/llama-2ch предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>573687 (OP) >>567655 (OP)
26 апреля 2024
Сохранен
506
ИИ-видео общий №3 /video/ — Генерируем свое (и постим чужое) в Luma Dream Machine, Hailuo Minimax, Kling, Vidu, Runway, Pixverse, Pika и др. сервисах. 1. Hailuo Minimax https://hailuoai.video/ Китайский сервис по генерации ИИ-видео достаточно высокого качества, понимает как текстовый промпт, так и картинку. Лучше всего понимает китайский, но русский и английский понимает также. Три 5-секундных видео в день генерируются бесплатно, для большего дальше нужно либо менять Гугл-акк, либо платить для доступа к полному функционалу. 2. Luma Dream Machine https://lumalabs.ai/ Американский стартап по генерации ИИ-видео. Лимит 30 генераций в месяц, дальше нужно платить (для граждан РФ никак, увы). Ну либо поменять Гугл-аккаунт, заведя новый и заново генерировать бесплатно. В качестве промпта можно указывать как текст, так и изображение. Также можно дополнять изображение текстом, объясняя что с ним следует сделать. 3. Kling https://klingai.com/ Еще один китайский сайт. На данный момент самый крутой по качеству сервис, но при этом самый дорогой. Есть бесплатная версия, но с ограниченным функционалом и очень долгим временем генерации. В платной есть доступ к генерации длинных видео, видео с высоким разрешением, управление движениями объекта на видео, специальные эффекты типа синхронизации движения губ при речи персонажей и т.д. Похожие сервисы: 4. Хайпер https://haiper.ai/ Можно генерировать видео как через текст, так и через картинку. 5. Pixverse https://app.pixverse.ai/ 6. Pika https://pika.art/try 7. Runway Gen. 3 https://runwayml.com/ Коллекция ИИ-видео: https://www.reddit.com/r/aivideo/ Предыдущий тред >>890435 (OP)
18 апреля 2025
Сохранен
525
Anime Diffusion #175 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>939290 (OP) https://arhivach.xyz/thread/1090079/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>941228 (OP) • Технотред: >>758561 (OP) FAQ https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai Установка • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/amd • Облака: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/clouds Дополнительная информация • Интерфейсы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/interfaces • Модели: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models • Промпты: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/prompts • Апскейл: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/upscale • LoRA: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/lora • ControlNet: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet Прочее • CivitAI: https://civitai.com • Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
7 марта 2025
Сохранен
2159
AI Chatbot General № 472 /aicg/ — AI Chatbot General № 472 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/Tavern4Retards (Гайд на английском) | https://rentry.org/STAI-Termux (На андроид) Базовые термины: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Скрипты SillyTavern (Quick Replies): https://rentry.org/stscript https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 0314/0613: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на 1106: https://rentry.co/anonaugusproductionsCustomJB | https://rentry.co/crustcrunchGPT | https://rentry.co/Myuu_Jippy | https://rentry.co/CoTonAugus | https://rentry.org/onichan2210 Джейлы на 0125: https://rentry.org/neo-furbo | https://rentry.org/camicle-jb Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/pitanonbots#prompt-presets | https://rentry.co/XML-dva-shiza | https://rentry.co/crustcrunchJB | https://rentry.co/CharacterProvider | https://rentry.co/MyuuTastic Опус/Соннет: https://rentry.org/Anon4Anon | https://unconvincing.neocities.org/ | https://rentry.org/pancatb3ta | https://rentry.org/AiBrainPresets | https://rentry.org/CladeOpus-GigaSchizoKostyl Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u Полезное: https://rentry.org/anonika_infoblock | https://rentry.org/zapominator - Мемо - Мемо вручную: https://rentry.co/DrunkArcadeExample Генератор мемо: https://rentry.co/LazyMemo Мемо на опусе: https://rentry.co/HornyPigs - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba Гайд: https://rentry.co/BingZOVEdition - Локалки - https://openrouter.ai/ Гайд (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://des une.moe/aichared/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.co/2ch-aicg-archives - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>700695 (OP) - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! - Локальные языковые модели: >>699623 (OP) - - Прошлый тред: >>700695 (OP) -
3 августа 2024
Сохранен
508
Anime Diffusion #224 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>1327209 (OP) https://arhivach.vc/thread/1228508/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>1335471 (OP) • Технотред: >>1272560 (OP) • Фурри-тред: https://2ch.hk/fur/res/374311.html FAQ https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai Установка • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/amd • Облака: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/clouds Дополнительная информация • Интерфейсы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/interfaces • Модели: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models • Промпты: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/prompts • Апскейл: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/upscale • LoRA: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/lora • ControlNet: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet Прочее • CivitAI: https://civitai.com • Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
29 декабря 2025
Сохранен
508
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, Qwen и прочие №173 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI • Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux Модели и всё что их касается: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия для бомжей: https://rentry.co/z4nr8ztd ) • Неактуальные списки моделей в архивных целях: 2024: https://rentry.co/llm-models , 2023: https://rentry.co/lmg_models • Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation • Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets • Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread • Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/ • Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing • Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk • Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking • Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/ • Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7 • Инфа по запуску на MI50: https://github.com/mixa3607/ML-gfx906 Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1387128 (OP) >>1384087 (OP)
31 января 1:32
Сохранен
502
LLaMA тред №16 /llama/ — В этом треде обсуждаем семейство моделей от фейсбука под названием LLaMA, делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна, что сейчас наспех выпустили, а отладить забыли. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3, в которой 175B параметров (по утверждению самого фейсбука). Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. На данный момент развитие идёт в сторону увеличения контекста методом NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Так же террористы выпустили LLaMA 2, которая по тестам ебёт все файнтюны прошлой лламы и местами СhatGPT. Ждём выкладывания LLaMA 2 в размере 30B, которую мордолицые зажали. Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0.bin. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в случае Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит, квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Гайд для ретардов без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в ggml формате. Например вот эту https://huggingface.co/TheBloke/WizardLM-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-GGML/blob/main/WizardLM-Uncensored-SuperCOT-Storytelling.ggmlv3.q5_1.bin Можно просто вбить в huggingace в поиске "ggml" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .bin, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/TavernAI/TavernAI (на выбор https://github.com/Cohee1207/SillyTavern , умеет больше, но заморочнее) 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах, есть поддержка видеокарт, но сделана не идеально, зато самый простой в запуске, инструкция по работе с ним выше. https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/blob/main/docs/LLaMA-model.md ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ. Самую большую скорость даёт ExLlama, на 7B можно получить литерали 100+ токенов в секунду. Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус. https://rentry.org/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.org/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.org/lmg_models Самый полный список годных моделей https://rentry.co/ayumi_erp_rating Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.org/llm-training Гайд по обучению своей лоры Факультатив: https://rentry.org/Jarted Почитать, как трансгендеры пидарасы пытаются пиздить код белых господинов, но обсираются и получают заслуженную порцию мочи Шапка треда находится в https://rentry.org/llama-2ch предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>457355 (OP) >>438203 (OP)
20 января 2024
Сохранен
1536
AI Chatbot General № 363 /aicg/ — AI Chatbot General № 363 Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern Гайды: https://rentry.co/Aicg4Retards | https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai https://github.com/SillyLossy/TavernAI https://agnai.chat/ - GPT-4 - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack - Claude - https://github.com/Barbariskaa/Spermack https://github.com/PandarusAnon/slaude https://github.com/bfs15/slaude https://rent
17 ноября 2023
Сохранен
1503
AI Chatbot General № 341 /aicg/ — AI Chatbot General № 341 Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern Гайды: https://rentry.co/Aicg4Retards | https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai https://github.com/SillyLossy/TavernAI https://agnai.chat/ Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack - Claude - https://github.com/Barbariskaa/Spermack https://github.com/PandarusAnon/slaude https://github.com/bfs15/slaude Джейлы: https://rentry.
29 сентября 2023
Сохранен
1132
NovelAI and WaifuDiffusion тред #89 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый >>353401 (OP) схожие тематические треды - технотред >>314956 (OP) - SD-тред (фотореализм) >>351104 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html Использование коллабов является небезопасным с точки зрения конфиденциальности. Если вы используете чужой блокнот, исходите из предположения, что автор данного блокнота может собирать о вас такую информацию как: IP-адрес, фингерпринт браузера, ваши пром
29 сентября 2023
Сохранен
1584
AI Chatbot General № 756 /aicg/ — AI Chatbot General № 756 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Новости • Вышла GLM 4.6 - https://z.ai/blog/glm-4.6 Фронтенды • SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна) • Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид) • NoAssTavern: https://github.com/Tavernikof/NoAssTavern | https://rentry.org/noasstavern • Risu: https://risuai.xyz/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs • DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/ Пресеты • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb • Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing Полезности • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils • Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd Ботоводчество • /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html • Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list | https://rentry.co/card_theory • Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 • Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list Ресурсы • Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources • Арена: https://beta.lmarena.ai/ | https://web.lmarena.ai/ • OpenRouter: https://openrouter.ai/ • Чай: https://character.ai/ Прочее • Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • База по Клоду: https://rentry.org/how2claude Мета • Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives4 • Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2 • Локальные языковые модели: >>1395432 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1403154 (OP)
3 февраля 15:32
Сохранен
1846
AI Chatbot General № 406 aicg /aicg/ — AI Chatbot General № 406 -----БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту.!!!!БОТОДЕЛЫ----- Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai | https://rentry.co/Aicg4Retards (Гайд на английском) https://github.com/SillyLossy/TavernAI | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 4: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack| https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - https://github.com/Barbariskaa/Spermack https://github.com/PandarusAnon/slaude https://github.com/bfs15/slaude https://rentry.co/spermflow https://gitgud.io/ahsk/clewd/-/tree/master https://rentry.co/sg_proxy Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack| https://rentry.co/ClaudeJB | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/fumblebum | https://rentry.co/pitanonbots#claude-rp-prompts | https://rentry.co/XML-dva-shiza Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba - Локалки - https://mancer.tech/ Гайды (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://avakson.github.io/character-editor/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots Ботоделам: Ваших новых ботов желательно прикреплять к шапке. - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.co/paxi32 - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>499108 → → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda - LLaMA thread: >>499110 (OP) (OP) - - PygmalionAI thread: >>359618 (OP) (OP) - - Прошлый тред: >>521197 (OP) (OP) -
4 марта 2024
Сохранен
543
NovelAI and WaifuDiffusion тред #134 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый >>650877 (OP) https://arhivach.top/thread/987753/ Схожие тематические треды: — Технотред >>639060 (OP) — SD-тред (фотореализм) >>651244 (OP) — Тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/284014.html Генерируя в коллабе на чужом блокноте будьте готовы к тому, что его автору могут отправляться все ваши промты, генерации, данные google-аккаунта, IP-адрес и фингерпринт браузера. F.A.Q. треда: https://rentry.co/nai_faq Устанавливаем на ПК/Облако: https://rentry.co/nai_faq#как-поставить-на-пкоблако Полезные расширения для WebUI: https://rentry.co/sd_automatic_extensions ➤ Гайды Гайды по промптам, списки тегов и негативных эмбеддингов: https://rentry.co/nai_faq#как-писать-промпты ControlNet для начинающих: https://www.itshneg.com/controlnet-upravlyaj-pozami-v-stable-diffusion Полная инфа по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet Апскейл для начинающих: https://rentry.co/sd__upscale | https://rentry.co/SD_upscale | https://rentry.co/2ch_nai_guide#апскейл Апскейл с помощью ControlNet (для продвинутых, требуется минимум 8GB VRAM): https://rentry.co/UpscaleByControl Гайды по обучению лор: https://rentry.co/waavd | https://rentry.co/2chAI_hard_LoRA_guide ➤ Интерфейсы для Stable Diffusion Stable Diffusion WebUI by AUTOMATIC1111 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Классический WebUI от AUTOMATIC1111. Самое большое число пользователей и наработок. Оптимизации для слабых ПК (6GB VRAM и менее): https://rentry.co/voldy#-running-on-4gb-and-under- Общие советы по оптимизациям: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Optimizations ComfyUI https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI Интерфейс, заточенный на построение собственных workflow посредством организации конвееров через редактирование нод с различными действиями и указанием связей между ними. Англоязычный гайд от автора в виде визуальный новеллы: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ Примеры готовых workflow: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ Русскоязычный гайд: https://habr.com/ru/articles/729848/ WebUI Forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge Новый WebUI от автора контролнета. Обещают огромный буст перфоманса по сравнению с WebUI от автоматика. Foocus https://github.com/lllyasviel/Fooocus Альтернативный WebUI от автора контролнета, ориентированный на простоту использования. Доступен в облаке гугла (колаб): https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus_colab.ipynb ➤ Каталог популярных моделей Чекпоинты SD 1.5: https://civitai.com/collections/42742 Чекпоинты SD XL: https://civitai.com/collections/42753 Генерация аниме на EasyFluff + hll-ликорисе: https://rentry.org/5exa3 Каталог лор на стилизацию для SD 1.5: https://civitai.com/collections/42751 Лоры с форча для SD 1.5: https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn Лоры с форча для PonyDiffusion: https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff ➤ Дополнительная инфа Где искать модели, эмбединги, лоры, вайлдкарды и всё остальное: https://civitai.com | https://huggingface.co/models?other=stable-diffusion АИ-галереи: https://aibooru.online | https://majinai.art Англоязычные каталоги ссылок: https://stable-diffusion-art.com/tutorials | https://rentry.co/sdg-link | https://rentry.co/sdgoldmine Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
11 июня 2024
Сохранен
527
NovelAI and WaifuDiffusion тред #133 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый >>645306 (OP) https://arhivach.top/thread/987578/ Схожие тематические треды: — Технотред >>639060 (OP) — SD-тред (фотореализм) >>646345 (OP) — Тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/284014.html Генерируя в коллабе на чужом блокноте будьте готовы к тому, что его автору могут отправляться все ваши промты, генерации, данные google-аккаунта, IP-адрес и фингерпринт браузера. F.A.Q. треда: https://rentry.co/nai_faq Устанавливаем на ПК/Облако: https://rentry.co/nai_faq#как-поставить-на-пкоблако Полезные расширения для WebUI: https://rentry.co/sd_automatic_extensions ➤ Гайды Гайды по промптам, списки тегов и негативных эмбеддингов: https://rentry.co/nai_faq#как-писать-промпты ControlNet для начинающих: https://www.itshneg.com/controlnet-upravlyaj-pozami-v-stable-diffusion Полная инфа по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet Апскейл для начинающих: https://rentry.co/sd__upscale | https://rentry.co/SD_upscale | https://rentry.co/2ch_nai_guide#апскейл Апскейл с помощью ControlNet (для продвинутых, требуется минимум 8GB VRAM): https://rentry.co/UpscaleByControl Гайды по обучению лор: https://rentry.co/waavd | https://rentry.co/2chAI_hard_LoRA_guide ➤ Интерфейсы для Stable Diffusion Stable Diffusion WebUI by AUTOMATIC1111 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Классический WebUI от AUTOMATIC1111. Самое большое число пользователей и наработок. Оптимизации для слабых ПК (6GB VRAM и менее): https://rentry.co/voldy#-running-on-4gb-and-under- Общие советы по оптимизациям: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Optimizations ComfyUI https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI Интерфейс, заточенный на построение собственных workflow посредством организации конвееров через редактирование нод с различными действиями и указанием связей между ними. Англоязычный гайд от автора в виде визуальный новеллы: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ Примеры готовых workflow: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ Русскоязычный гайд: https://habr.com/ru/articles/729848/ WebUI Forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge Новый WebUI от автора контролнета. Обещают огромный буст перфоманса по сравнению с WebUI от автоматика. Foocus https://github.com/lllyasviel/Fooocus Альтернативный WebUI от автора контролнета, ориентированный на простоту использования. Доступен в облаке гугла (колаб): https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus_colab.ipynb ➤ Каталог популярных моделей Чекпоинты SD 1.5: https://civitai.com/collections/42742 Чекпоинты SD XL: https://civitai.com/collections/42753 Генерация аниме на EasyFluff + hll-ликорисе: https://rentry.org/5exa3 Каталог лор на стилизацию для SD 1.5: https://civitai.com/collections/42751 Лоры с форча для SD 1.5: https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn Лоры с форча для PonyDiffusion: https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff ➤ Дополнительная инфа Где искать модели, эмбединги, лоры, вайлдкарды и всё остальное: https://civitai.com | https://huggingface.co/models?other=stable-diffusion АИ-галереи: https://aibooru.online | https://majinai.art Англоязычные каталоги ссылок: https://stable-diffusion-art.com/tutorials | https://rentry.co/sdg-link | https://rentry.co/sdgoldmine Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
29 февраля 2024
Сохранен
1592
AI Chatbot General № 356 /aicg/ — AI Chatbot General № 356 Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern Гайды: https://rentry.co/Aicg4Retards | https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai https://github.com/SillyLossy/TavernAI https://agnai.chat/ - GPT-4 - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack - Claude - https://github.com/Barbariskaa/Spermack https://github.com/PandarusAnon/slaude https://github.com/bfs15/slaude https://rent
17 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


жалоба / abuse: arhivach@airmail.cc