Ребят, а вот эта вот недетализированная картинка - это фишка ван 2.2 5B, или фишка разрешения 480? Хотелось бы картинку получше.
Решил потестить семплеры, на юни_пс обычно все ок, на еулере чета мылом срет с гостами, ну видрилы к посту так, для галочки, корявое говно уже удалил.
Тихо фигею с комфи.
Две gguf по 15 гиг грузится нормально
Две safetensor по 13 гиг даёт вылет, если не выгружать хайнойз модель.
У них нод для сейфтензоров криво написан что ли?
Две gguf по 15 гиг грузится нормально
Две safetensor по 13 гиг даёт вылет, если не выгружать хайнойз модель.
У них нод для сейфтензоров криво написан что ли?
Предположу что gguf грузит спрятанная внутри комфи лама.цпп, которая хорошо умеет оффлоадить на оперативку.
Спасибо за наводку.
Надо бы поискать альтернативные ноды, их много кто пилит.
5b нормально работает только на высоком разрешении, в районе мегапикселя, дефолтное 704x1280.
а каким боком safetensors больше гуфа весят?
Заебись, спасибо анону, что скинул ссылку на обучение. Прям то же, что и на цивите, только бесплатно и вдвое быстрей. Попробовал с видосами, получился по сути сейм щит, что и c пикчами. Настолько лень было, что даже без капшенов, просто кучей навалил. Фото генерит так же как и другие лоры, видео лучше не стали. Как и было, T2I->I2V сильно лучше чем T2V.
Хотел, чтобы она сделала подзывающий жест (https://en.wikipedia.org/wiki/Beckoning_sign#Japan), но чет 4 генерации не осилили, максимум удалось ладонь поднять на втором видосе. После этого занырнул в интерполирование, пробуя разные модельки. Мб завтра попробую поиграться с промптом на маленьком разрешении, чтобы таки добиться нужного
Сколько шагов тренировки ставил?
сколько батч делал?
сколько итоговое время тренировки?
Какой ранк?
Ты не понял прикол, теперь у тебя есть инструмент благодаря которому можно пилить длинные видосы сохраняя схожесть персонажа сквозь генерации, даже если в последнем кадре будет пол ебала или вообще отвернётся.
Одна проблема - у остальных персонажей будет такое же ебало в большинстве случаев. Как бы это обойти
Да всё дефолтное, только 4к шагов, 3 часа. Это 2.1 14B, r32. I2V chain это хуйня. Можно, конечно, поиграться, может оно и лучше будет с лорой, но если бы я захотел длинное видео, то сгенерил бы промежуточные кадры и соединил через VACE, маски и context_options, чтобы влезло во врам. Если в видео датасете были выразительные примеры мимики, тогда забустит узнаваемость.
Понял, принял. Спасибо
А как делать танцульки со слабым железом? Это доп лора, контрол нет или v2v?
Использую sage, 4 шаговую Лору и q6_k.
Использую sage, 4 шаговую Лору и q6_k.
У меня на 16гб врама 720х1280х81 вид не лезет, если фреймов поменьше поставить все равно нет. Я точно все правильно делаю? Мельком чекнул прошлый тред, там вроде анонасы писали что 720х1280х73 должно в 16 гб лезть, или это речь про 5б? У меня 14б. Я пока что выше 640х832х81 исполнить не смог, оом давало, врам в пике до 15 с копейками прыгал, хотя большую часть генерации 12-14 забито только.
инвайт-код на сору 2 ни у кого не завалялся анончики?
а то реддит уже 2 часа обновляю, заманало...
а то реддит уже 2 часа обновляю, заманало...
Делай блоксвап до 40 и файл подкачки дохуя, гигов 30-60. Речь про 2.1 14B. Влезает даже 121 фрейм.
Выше писал про бесплатную тренировку лор, почему может вылезать такая ошибка на сайте huggingface?
Я предполагал, что 73 должно влезть, попробуй еще меньше.
У меня 57 что ли лезло в 12 гиговую.
А не, 720х1280х69 уже лезет, только ждать долго пиздец, 300 секунд когда 640х832 ~230, надо еще поиграться с настройками.
>640х832
*640х832х81
1. Hailuo Minimax
https://hailuoai.video/
2. Kling
https://klingai.com/
3. Sora от OpenAI
https://openai.com/sora/
https://openai.com/index/sora-2/
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
https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
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/
Wan 2.2: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan22/
Гайд для использования Wan 2.2:
https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/EpGBa2Lm8aZxe5myC99MelA2WgN7R35y
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