Изображения
Видео и 3D
Текст
Пропущено 1497 постов, 285 с картинками.
>>1629626
Люблю таких селючек и хоумейд-прон без лоска и фальши.
Тред для получения доступа в /nf
Пропущено 1497 постов, 1 с картинками.
ЧТО НОВОГО АКТУАЛЬНОГО
• Ideogram 4.0 - closed-source, который стал open-source
• FLUX.2 klein (4b и 9b)
• Z-Image
• Flux 2
• Qwen Image / Qwen Image Edit
• Wan 2.2 (подходит для генерации картинок).
• NAG (негативный промпт на моделях с 1 CFG)
• Лора Lightning для Qwen, Wan ускоряет в 4 раза. Nunchaku ускоряет модели в 2-4 раза. DMD2 для SDXL ускоряет в 2 раза.
База:
→ Приложение ComfyUI https://www.comfy.org/download
→ Примеры https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
https://comfyui-wiki.com/ (откуда, куда, как)
→ Менеджер расширений https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager (автоустановка, реестр расширений)
→ Модели https://civitai.com/
► Предыдущий тред >>1621106 (OP) ► https://arhivach.hk/?tags=13840
Дополнительно: https://telegra.ph/Stable-Diffusion-tred-X-01-03
Пропущено 60 постов, 19 с картинками.
> Это надоело уже.
Конечно, потому что тебе неудобно судя по всему. Ты пишешь заведомую хуйню для ГПТ и сравниваешь свои старания в идеограме, пытаясь чето доказать.
Тебя просят промт, потому что в твоем сравнении результатов он имеет значение, тебе сложно это понять?
Я сгенерил близкую картинку в ГПТ, почему у тебя не сгенерилось? ПОтому что промт хорошо сработал в идеограме но не очень в ГПТ. Это ты и сравнил.
1. Suno
https://suno.com/
Вышла версия 5.5 (но для тех кто платит денюшку), качество моделей постепенно улучшается: звук, понимание концепций, набора различных жанров. Но в то же время все сильнее урезается для бесплатных юзеров: осталось только 5 бесплатных генераций в день на аккаунт, а также по заявлением некоторых анонов, модель для генерации на бесплатке (на момент создания треда использовалась 4.5) ухудшили. Спам аккаунтами пока что работает.
Купить подписку из РФ:
1. https://payment.mts.ru/tools/suno-ai
2. https://plati.market/games/suno-ai/1701/
2. Tunee
https://www.tunee.ai
Хороший звук, более-менее понимание концептов, но тоже сильно урезан для бесплатных юзеров: режет концепты в промптах, плюс произвольно определяет "цену" за каждую генерация исходя из какой-то "сложности запроса". И получается, что если с бесплатки забацаешь промпт сложнее банальщины "Make cool rock about love for youtube" он может решить что у тебя нет кредитов для такого сложного запроса и пошлет нахуй. Способов оплаты из РФ неизвестно.
3. Sonauto
https://sonauto.ai/
Как по мне, недооценённая вещь, особенно учитывая что недавно он обновился до 3.0, который очень даже разъебывает. Но он тут более ограничен тегам и понимает чисто какие-то жанровые теги, гибкости поменьше. Но зато пока что халявный и не ограничен кредитами, генерируй пока есть настроение.
4. Другие сервисы, которые можно попробовать, но сам много про них сказать не могу
https://www.wondera.ai/
https://www.beatoven.ai/
https://stableaudio.com/
https://www.loudly.com/music/ai-music-generator
https://www.elevenlabs.io
ЛОКАЛЬНЫЕ ГЕНЕРАТОРЫ
Потихоньку развиваются, стоит внимания ACE-STEP 1.5:
https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5
Звук уже на уровне раннего Suno ~2.0-3.0, аноны делают на нем уже приемлемые результаты и постят в тред. Если есть хотя бы 12 GB VRAM и хочется генерировать без цензуры и подписок - можете юзать.
МЁРТВЫЕ ГЕНЕРАТОРЫ
1. Udio (udio.com) - куплен Warner Bros, но затем сами Warner Bros сдали назад и откатили сделку. Но уже успели испортить, больше нельзя скачивать треки, их только доставать из буфера в 160 кбит/с. Плюс непонятно как работающая цензура, которая не дает генерировать треки с определенными тегами. Плюс уже год ебут один и тот же 1.5 allegro.
2. Riffusion, Producer.ai (producer.ai) - куплен гуглом, удалены все старые относительно норм модели, вместо этого запихали безальтернативную каловую модель, которая и промпты сложнее самых нормисных в духе "make cool rock about love" не понимает, и вокал смазывает в какую-то кашу. При этом еще и максимально дегенеративная цензура, которая режет чуть ли не любые попытки сделать просто что-то не попсовое и не "музыку для ютуб".
ПРОЧИЕ ПОЛЕЗНЫЕ УТИЛИТЫ
1. https://www.bandlab.com/mastering
Быстрый мастеринг в две кнопки, если хочешь чтобы звучало более слушабельно, но не имеешь навыков в DAW или аудиоредакторах (или лень).
2. https://morpher.ru/accentizer/
Если генерируешь музыку с лириками на русском, то очень часто случается, что твой генератор путает ударения в словах. Прежде чем пихать свою графоманию в генератор, проставь ударения в сервисе по ссылке. И уже из этого сервиса копируй текст в генератор. По крайней мере в Suno это помогает.
Прошлый тред тонет тут:
>>1601065 (OP)
Пропущено 227 постов, 121 с картинками.
Песня про академию Невермор
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №240 /llama/
Аноним
09/06/26 Втр 01:54:27
№
Ответ
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/
Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference
Инструменты для запуска на десктопах:
• llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
• koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• TextGen (в девичестве text-generation-webui) - если необходимы другие форматы и больше контроля: https://github.com/oobabooga/textgen
• TabbyAPI - заточенный под Exllama (V2 и 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
Универсальные десктопные фронтенды:
• SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine
• Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• ChatterUI - 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://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux
Поставщики локальных моделей:
• Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models
• Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth
Рейтинги и списки локальных моделей:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026
• Неактуальные списки моделей в архивных целях: 2025: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия для бомжей: https://rentry.co/z4nr8ztd ), 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
Готовые карточки для таверны:
• Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com
• Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai
Официальные документации к инструментам:
• llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md
• koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start
Дополнительные ссылки:
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: http://web.archive.org/web/20250222044730/https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• 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, тесты производительности и прочее: https://arkprojects.space/wiki/AMD_GFX906
• Тесты tensor_parallel: https://rentry.org/8cruvnyw
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1624998 (OP)
>>1622922 (OP)
Пропущено 475 постов, 60 с картинками.
Анон хелп, есть ли гайд как на локальной Qwen 3.6 / Qwen-coder-next / или другой ллм настроить MCP сервер для управление браузером пробовал связку
Ollama+codex+Qwen 3.6 + (mcp google-dev и firefox-dev)
https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
https://github.com/mozilla/firefox-devtools-mcp
На платном codex сук работало правда там их llm были а квен в упор не может их дернуть просто ломается на вызове
• chrome-devtools • Auth: Unsupported • Tools: click, close_page, drag, emulate, evaluate_script, fill, fill_form, performance_analyze_insight, performance_start_trace, performance_stop_trace, press_key, resize_page, select_page, take_heapsnapshot, take_screenshot, take_snapshot, type_text, upload_file, wait_for
• codex_apps • Auth: Bearer token • Tools: (none)
• context7 • Auth: OAuth • Tools: query-docs, resolve-library-id
• firefox-devtools • Auth: Unsupported • Tools: accept_dialog, clear_console_messages, clear_snapshot, click_by_uid, close_page, dismiss_dialog, drag_by_uid_to_uid, fill_by_uid, fill_form_by_uid, get_firefox_info, get_firefox_output, get_network_request, hover_by_uid, install_extension, list_console_messages, list_network_requests, list_pages, navigate_history, navigate_page, new_page, resolve_uid_to_selector, restart_firefox, screenshot_by_uid, screenshot_page, select_page, set_viewport_size, take_snapshot, uninstall_extension, upload_file_by_uid
› Воспользуйся chrome-devtools, открой google.com и найди картинку кошки породы сфинкс. Не описывай действия а вызови инструмент.
• Понял, использую Node REPL для управления Chrome через встроенный плагин Browser Plugin:MCP-серверы chrome_devtools и node_repl в текущей среде не доступны — они возвращают «unsupported call». У меня работает только shell_command, поэтому я могу либо запустить Chrome через PowerShell, либо попробовать настроить эти MCP-серверы.
Какой вариант предпочтителен?
Я тут раньше саммари тредов пару раз постил, когда кобольд подключал к встроенному mcp функционалу. Нужен браузер и расширение с mcp в нем, в кобольде добавляешь сервером на пикрелейтед вкладке локальный адрес. Поскольку кобольд не агент, в нем все время надо было жать кнопку продолжить, что довольно неудобно. Но содержимое тредов все равно себе в контекст успешно утаскивал. В гугле тоже искать получалось.
Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред: >>1623168 (OP)
Активно репортите все нерелейтед посты кнопкой на сообщениях. Этот тред только про ИИ новости, не позволим троллям загаживать тред шитпостом и бесконечным словоблудием.
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📰 Главные новости ИИ
Microsoft представила Surface Laptop Ultra, работающий на базе SoC NVIDIA RTX Spark с процессором до 20 ядер и графическим процессором класса GeForce RTX 5070, что сигнализирует о стремлении компании выйти на рынок высокопроизводительных ноутбуков, ориентированных на ИИ.
🛠 Инструменты для разработчиков
Навык Claude Code прогоняет питч через 150 смоделированных технологических персон, предоставляя обширную обратную связь для основателей, готовящих презентации для сбора инвестиций.
Управляемый языком 3D-аватар позволяет пользователям направлять действия персонажа с помощью естественного языка, демонстрируя управление анимацией в реальном времени на базе LLM.
Новый Colab CLI от Google позволяет разработчикам и ИИ-агентам запускать Python на удаленных GPU и TPU Colab прямо из терминала.
Microsoft открывает Visual Studio для разработчиков, которых обошел ее собственный ИИ. Microsoft открывает уровень ИИ в Visual Studio для сторонних моделей и встраивает агентов непосредственно в отладчик и профайлер — этот двойной шаг направлен на корпоративных разработчиков, которых обошла текущая настройка.
📦 Продукты
Google снижает цену на подписку AI Plus до 4,99 доллара США и удваивает объем облачного хранилища до 400 ГБ.
Google выпускает обновление NotebookLM, добавляя агентские возможности, продвинутое мышление и новые форматы вывода.
💻 Оборудование
Surface Laptop Ultra предлагает до 128 ГБ унифицированной памяти, 20-ядерный процессор и графику класса RTX 5070, позиционируясь как премиальная рабочая станция для ИИ и игр. Начальная цена Surface Laptop Ultra составляет от 2500 долларов за базовую конфигурацию с 32 ГБ оперативной памяти.
SoC RTX Spark обеспечивает работу процессора с числом ядер до 20, графического процессора класса GeForce RTX 5070 и до 128 ГБ унифицированной памяти.
По сообщениям, Google заказала у Intel три миллиона собственных TPU к 2028 году, а Nvidia присматривается к ее 18A-техпроцессу для GPU «Feynman», хеджируя риски, связанные с перегруженными мощностями TSMC, в то время как Nvidia и SK Hynix подписали соглашение о совместном проектировании памяти для систем Vera Rubin.
🔓 Открытый исходный код
Библиотека Bulkhead разделяет инструкции и извлеченные данные, снижая риск внедрения промптов в приложениях на базе LLM.
open-deepthink добавляет режим полной дистилляции знаний, позволяющий более эффективно дорабатывать локальные модели.
dvlt.cu предоставляет 5-мегабайтный движок вывода на CUDA/C++ для 3D-трансформера DVLT от NVIDIA, устраняя необходимость в Python или тяжелых средах выполнения.
Moonshot AI выпускает Kimi Code CLI — терминального ИИ-агента для программирования с открытым исходным кодом.
Браузер Ladybird прекращает принимать публичные pull-запросы, ссылаясь на то, что сгенерированный ИИ код представляет угрозу для доверия и безопасности.
🧪 Исследования
Симпозиум по исследованиям этики вычислительной техники MIT объединил экспертов и исследователей, работающих над ключевыми вопросами этического и социального воздействия технологий.
Исследователи из Института Фрэнсиса Крика использовали машинное обучение для обнаружения сигнатуры из 14 белков в плазме крови, которая указывает на рак легких за пять лет до появления симптомов и определяет, кому больше всего поможет терапия анти-IL-1β.
Anthropic обнаруживает, что ИИ-агенты являются способными программистами, но слабыми биологами, и объясняет, почему.
Исследователи выяснили, почему большие языковые модели осваивают навыки, которые упускают маленькие. Новое исследование предполагает, что вместо бесконечного раздувания моделей может быть эффективнее увеличить частоту определенных задач в обучающих данных, чтобы закрепить редкие навыки в более мелких моделях.
⚙ Инфраструктура
Graperoot строит граф зависимостей кодовой базы для MCP-агентов, устраняя избыточные чтения файлов и, по сообщениям, экономя 60 тысяч долларов в месяц, что повышает эффективность разработки на базе LLM.
Экологические издержки ИИ угрожают водным ресурсам, земле и климату.
Центры обработки данных, глобальная инфраструктура, обеспечивающая работу ИИ, к 2030 году могут потреблять 945 тераватт-часов электроэнергии ежегодно — это почти в три раза превышает совокупное годовое потребление электроэнергии в Пакистане, Бангладеш и Нигерии, странах, где в совокупности проживает более 650 миллионов человек.
Однако это лишь верхушка айсберга. Помимо углеродного следа, каждая единица электроэнергии, используемой центрами обработки данных, также несет в себе «водный след» для охлаждения и производства энергии, а также «земельный след», связанный с выработкой электроэнергии и цепочками поставок.
Большинство новых центров обработки данных для ИИ в США будут построены на землях, пострадавших от засухи.
Анализ The Guardian показывает, что объекты будут построены в некоторых из самых засушливых регионов на фоне растущего возмущения по поводу объема воды, необходимого для питания ИИ.
📱 Приложения
Claude теперь создает маршруты для бега с помощью пользовательского коннектора и загружает их напрямую в Garmin, расширяя сценарии использования LLM в области планирования персональных фитнес-тренировок.
По сообщениям, OpenAI перестраивает ChatGPT в «суперприложение» с упором на Codex, состоящее из агентов, выполняющих задачи, с некрологом от одного из инсайдеров: «Чат мертв».
Google запускает ИИ-ассистент Gemini Go для устройств Android Go всего с 2 ГБ оперативной памяти.
Apple запускает Siri AI — разговорного ассистента с функциями понимания происходящего на экране, Visual Intelligence и извлечения личного контекста. Во время демонстрации Siri извлекла код двери из частного сообщения.
🔎 Мнение и анализ
Ноам Браун из OpenAI ожидает, что внутренние модели блестяще сдадут Международную математическую олимпиаду (IMO), и называет соревнования по математике и программированию почти скучными, оставляя «реальные нерешенные задачи» в качестве настоящего рубежа.
Рынок делает ставку на то, что следующая модель исправит это, при этом Polymarket дает 84% вероятности того, что Claude Mythos выйдет до конца следующего месяца.
Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг прогнозирует, что 80 процентов рабочих нагрузок ИИ мигрируют на модели, которые на 99 процентов дешевле, в течение 12–18 месяцев.
Данные OpenRouter показывают, что к маю 2026 года китайские модели ИИ обогнали американские модели по потреблению токенов.
Харари предупреждает, что ИИ может перехватить у людей контроль над нарративами и властью.
OpenAI выпускает дорожную карту AGI, нацеленную на март 2028 года, когда системы ИИ должны будут выполнять значительную часть исследований.
⚠ Безопасность ИИ
«Это предупреждение об урагане»: ограничительные механизмы вокруг мощных моделей ИИ могут появиться слишком поздно. У США есть от шести до 12 месяцев, прежде чем Пекин сможет конкурировать с этой новой волной сверхпродвинутых моделей ИИ.
Выживший в стрельбе в школе подает в суд на компанию по обнаружению оружия с помощью ИИ после того, как система не смогла распознать оружие.
Накануне рекурсивного самосовершенствования Рун из OpenAI говорит, что все больше проникаются идеей «взаимного условного соглашения о паузе», даже несмотря на то, что он замечает: в глубоком обучении все еще валяется неиспользованный потенциал для повышения эффективности в 1000 раз.
Физическое воплощение имеет и обратную сторону: полиция Сан-Франциско не смогла идентифицировать грабителя, скрывавшегося на беспилотном такси Waymo, потому что записи с камер уже были удалены.
Anthropic предупреждает, что ИИ приближается к автономному рекурсивному самосовершенствованию, и призывает к глобальной координации.
Утечка данных ИИ-чат-бота Instagram могла затронуть более 20 000 аккаунтов, сообщает Meta.
OpenAI, Anthropic и Google подписывают открытое письмо с призывом к обязательному скринингу синтеза ДНК для защиты от угроз биобезопасности со стороны ИИ.
OpenAI публикует стратегическую дорожную карту AGI, обещая отдавать приоритет человеческому контролю над полной автоматизацией. Эта рамочная программа направлена на предотвращение концентрации власти AGI.
Пропущено 242 постов, 104 с картинками.
Перевожу:
>васянка-форк опенкода
>"безлимитный" контекст за счет переусложненой 4 уровневой системы памяти, что значит на 1 твой запрос будет 1000500 вызовов ллм где она будет сверяться с памятью а после ответа сохранять "инсайды"
>обучается по системе гермес что по сути еще одна система памяти
>бесплатна только cli как и у всех остальных
Слишком хорошо, чтобы быть правдой.
С другой стороны это может сильно бустануть китайское ПО.
Ну такой высокий результат в no-think скорее указывает на то, что модель уже наизусть знает все ответы.
Я частенько начал замечать в reasoning многих моделей мысли "а не тестируют ли меня прямо сейчас" - то есть их скорее всего гоняют прям на куче синтетики для задирания этих мусорных бенчей.
Прошлый тред: >>1617342 (OP) https://arhivach.vc/thread/1363844/
Схожие тематические треды
• SD-тред (не аниме): >>1621106 (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
Пропущено 508 постов, 185 с картинками.
Для нлп - гемма4 херетик анценз любой. Для тэгов - ничего нового не появилось, старое прекрасно работает.
Допустим вот промт >>1629569
Вбиваю у себя.
Что за пиздец? на одно руке 4 пальца, на другой они срослись.
В чем ваш серет? Я не понимаю.
Форки на базе модели insightface inswapper_128: roop, facefusion, rope, плодятся как грибы после дождя, каждый делает GUI под себя, можно выбрать любой из них под ваши вкусы и потребности. Лицемерный индус всячески мешал всем дрочить, а потом и вовсе закрыл проект. Чет ору.
Любители ебаться с зависимостями и настраивать все под себя, а также параноики могут загуглить указанные форки на гитхабе. Кто не хочет тратить время на пердолинг, просто качаем сборки.
Лучшая сборка https://github.com/visomaster/VisoMaster/releases/download/v0.1.1/VisoMaster_Setup.exe
Другие бесплатные сборки @AINetSD_bot
Если хотите просто дать кому-нибудь в рот, то ищите tensor-тред, например этот https://2ch.su/nf/res/36595.html там в шапке все подробно расписано
Инструкция по локальному запуску
https://2ch.su/nf/res/33573.html#35479
https://2ch.su/nf/res/33573.html#35727
Единственный минус, который не обеспечивает чистую победу генераторов видео - 3 секунды ролика для онлайн генерации, 5 секунд для онлайна (модель Wan 2.2), умельцы просто берут последний кадр и снова генерируют ролики, потом склеивают. Недавно вышла Sora 2, которая зацензурена по самые гланды. Нинтендо довольна.
Тред не является технической поддержкой, лучше создать issue на гитхабе или спрашивать автора конкретной сборки.
Прошлый >>542826 (OP)
Эротический контент в шапке является традиционным для данного треда, перекатчикам желательно его не менять или заменить на что-нибудь более красивое. А вообще можете делать что хотите, я и так сюда по праздникам захожу.
Пропущено 294 постов, 141 с картинками.
Я хочу научиться локально генерировать nsfw faceswap изображения.
Как это сделать?
Кинь в меня гайдом, добрый аноним.
есть где-то слив этой версии ропа?
Ref/ https://imagesmith.ai?ref=CF31C6DC
Ref/ https://video.a2e.ai/?coupon=ganU
Дрочите бесплатно
1. Wan от Alibaba
https://huggingface.co/collections/Wan-AI/wan22
VACE модели:
https://github.com/ali-vilab/VACE
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-1.3B
2. LTX-2.3 - делает локальную генерацию грейт агейн. Подходят лоры от 2.0
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3
Известные тюны:
Sulphur
Eros
3. Hunyuan от Tencent
https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
4. Ovi
https://huggingface.co/chetwinlow1/Ovi
5. Starflow
https://huggingface.co/apple/starflow
6. MAGI-1 от Sand AI
https://sand.ai/magi
https://github.com/SandAI-org/MAGI-1
7. LongCat-Video
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
8. MOVA
https://github.com/OpenMOSS/MOVA
Локальный UI
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
Установка локальных моделей
Wan 2.2: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan22/
Wan 2.1: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/
Hunyuan Video (осторожно, ссылки в туторе на предыдущую модель): https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/
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: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper
Где брать готовые LoRA
https://civitai.com/models
Обучение LoRA
https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe
Терминология моделей
prune — удаляем ненужные веса, уменьшаем размер
distill — берем модель побольше, обучаем на ее результатах модель поменьше, итоговый размер меньше
quant — уменьшаем точность весов, уменьшаем размер
scale — квантуем чуть толще, чем обычный fp8, чтобы качество было чуть лучше, уменьшение чуть меньше, чем у обычного квантования, но качество лучше
merge — смешиваем несколько моделей или лор в одну, как краски на палитре.
lightning/fast/turbo — а вот это уже просто название конкретных лор или моделей, которые обучены генерировать видео на малом количестве шагов, они от разных авторов и называться могут как угодно, хоть sonic, хоть sapogi skorohody, главное, что они позволяют не за 20 шагов генерить, а за 2-3-4-6-8.
Кейворды для дополнительных вещей: SVI, RuneXX, LTX Director.
Предыдущий тред
>>1599474 (OP)
Пропущено 10 постов, 6 с картинками.
> Почему ей хуй или яйцы дорисовывается? Я ж в пропты принудительно пишу penis, futa, futanari, labia, testicules, а в позитивы - pussy, vagina
Потому что лоры говна, гениталии считаются частью человека. Ну вот так натренили.
> На видриле еще не так плохо все, но почерневшая камелтое. Как аниме письку сделать? cleft of venus не работает.
Никак, все лоры что я на цивите смотрел - говно. На 1girl standing еще может что-то работает, но в динамике или при смешивании с лорами на еблю и т.д. - все проебывается
А че за модель используешь? На дефолтную вот хорошая лора на пусси https://civitai.red/models/1895314/wan22-pussy-t2vi2v
Пришли фотку, тебя тоже выебет кто нибудь красивый.
БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!!
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
Новости
• Вышел Claude Opus 4.7: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7
• Вышел Deepseek V4: https://api-docs.deepseek.com/news/news260424
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/ | https://rentry.org/ox5cw9p8
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/
• GLM: https://docs.z.ai
Пресеты
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jbs
• Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing
Полезности
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utilities
• Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd
Ботоводчество
• /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html
• Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters
• Ботбуру: https://botbooru.com/
• Гайды: https://aicg.neocities.org/botmaking
• 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
• OpenRouter: https://openrouter.ai/
• Арена: https://lmarena.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
• Локальные языковые модели: >>1596667 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/aicg_shapka
Прошлый тред: >>1613001 (OP)
Пропущено 1330 постов, 173 с картинками.
Зато для меня фейбл 5 — локалка.
Терпи свинья.
>Лет через 10
>лохи платили за ии и смеяться.
Зато сейчас можно от души посмеяться от коупа бомжей и ждунов 10 лет.
>Зато сейчас можно от души посмеяться от коупа бомжей и ждунов 10 лет.
Арена и aistudio закрыли бесплатный доступ к nano banana 2 и pro. Вопрос к тем, кому она нужна, как
Аноним
31/05/26 Вск 01:12:42
№
Ответ
Вопрос к тем, кому она нужна, как единственная модель, которая нормально переносит контекст персонажа, где её сейчас найти? Вроде как сейчас она есть на офке gemini, но в шакальном качестве, есть актуальные бесплатные варики для выставления 2К с демократическими лимитами?
Пропущено 9 постов, 3 с картинками.
Пошел нахуй, выблядок.
>>1623513
>>1625983
У меня такой, бесплатный https://chromewebstore.google.com/detail/free-vpn-proxy-vpn-for-ch/jaoafpkngncfpfggjefnekilbkcpjdgp
Но я в рб живу, поэтому мало чем помогу. Без ВПН пишет что регион заблокирован, но при этом аккаунты не банят.
Поэтому подозреваю, что это со стороны корпов решение блокировать аккаунты зашкваренные об русский айпи или кукасы.
ВПН подойдёт любой рабочий. Но нужно скачать новый браузер специально для нейронок, включить ВПН и не выключать. Затем создать аккаунт гугловский. Но я хз какой должен быть ВПН чтобы по приколу не выключаться и не палить реальный айпишник лол.
Думаю, контейнер в firefox может создавать среды чистые от кукасов, где можно аккаунт новый регать. Там проёб аккаунта не такой быстрый. Плюс вроде бы у firefox есть встроенный бесплатный ВПН, но не уверен что это в РФ доступно всё.
А может быть это не корпы аккаунты блочат, а Пыпа - ВПН. Тогда нужно просто рабочий ВПН найти
>>1623597
У меня Испания стоит в яндекс браузере.
>>1623513
Надо скриншот, что пишет. Может быть у меня без ВПН другая надпись будет и можно будет вычислить со стороны Пыпы это или со стороны корпов. Вот мне такую надпись выдаёт. Впн включаю и захожу в аккаунт спокойно.
Вот на скрине, при этом впн рабочий подобрал
Я ничего не понимаю, что делать?
Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже.
Где узнать последние новости?
https://www.reddit.com/r/MachineLearning
https://datatau.net
https://twitter.com/ylecun
На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся.
Какая математика используется?
В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus.
Как работает градиентный спуск?
https://cs231n.github.io/optimization-2
Почему python?
Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python.
Можно не python?
Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет.
Что почитать для вкатывания?
http://www.deeplearningbook.org
https://d2l.ai/index.html
Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материала
Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python
Все книги и статьи фактически устаревают за год.
В чем практиковаться нубу?
http://deeplearning.stanford.edu/tutorial
https://www.hackerrank.com/domains/ai
https://github.com/pytorch/examples
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials
Где набрать первый самостоятельный опыт?
https://www.kaggle.com
Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента.
Где работать?
https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html
Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел
Есть ли фриланс в машобе?
Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning
Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой
Где посмотреть последние статьи?
http://www.arxiv-sanity.com
https://paperswithcode.com
https://openreview.net
Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew
Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском
Где посмотреть must read статьи?
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers
https://huggingface.co/transformers/index.html
То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read
Где ещё можно поговорить про анализ данных?
http://ods.ai
Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека?
Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100.
Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь.
Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит?
На текущем железе — никогда, тред не об этом
Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга?
Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад.
Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка
Список дедовских книг для серьёзных людей
Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning"
Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory"
Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning"
Взять можно тут: https://www.libgen.is
Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах.
Disclaimer: Шапка сгенерирована нейросетью и нуждается в чистке. Исходник шапки: https://rentry.co/research-2ch
Предыдущий тред:
>>511426 (OP)
Пропущено 310 постов, 58 с картинками.
>Адаптивность — учится новому без переобучения всей сети. (В моём эксперименте реализовано как непрерывный процесс обучения)
Т.е. проблему катастрофического забывания ты пофиксил, получается? Старые навыки/знания не забываются, новым обучается?
>Инвариантность — понимает объекты и ситуации независимо от масштаба, поворота, контекста. (Использую LLM, как самый доступный способ, но это не даёт "понимания" в человеческом смысле, но есть возможность дообучить с помощью Lora).
>Причинность — понимает, что действие А ведёт к результату Б, а не просто корреляцию. (Тоже самое)
А ты уверен что LLM действительно это всё умеют? А не просто черный ящик с вероятностным выводом? Если да, то на чем эта уверенность строится?
>Саморефлексия — может анализировать собственные ошибки и модифицировать себя. (Уже частично реализовано)
Каким образом? Тоже на LLM?
>проблема катастрофического забывания
Сделал локальную память для каждой задачи, пытался реализовать чтобы при переходе между связанными задачами, агенты обращались к старым записям. Оптимизировал запросы по API, но всё равно слишком большой обмен информацией с облачным сервером. Дополнительно, надо как-то выделять основные тезисы из истории исследований и структурировать их, а не выгружать полностью историю. Надо тестировать дальше.
>LLM действительно это всё умеют
Я понимаю, что это чёрный ящик, но на текущий момент, свои функции выполняет (использую для настройки и исследования системы малых нейросетей). Думаю попробовать дообучать локальную LLM, опять же, в зависимости от текущих задач.
>Каким образом
Один агент (облачный LLM) пишет код и тут же его применяет, дополнительно, предлагает варианты дальнейшего развития системы Edge of Chaos, либо комплекса в целом. Другой агент тут же дебажит код часто ломают весь комплекс, тоже надо фиксить. В результате, получилось, что когда они начали переписывать код программы через которую они реализованы (оркестрант), начали проявлять способность к саморефлексии (особенно не вдавался в нюансы, но интересно было наблюдать, как они рассуждают о своей реализации)
Изначально, хотел использовать агентов для исследования системы малых нейросетей, но увидел дальнейшие перспективы развития комплекса в целом. С помощью агентов это получилось ускорить в несколько раз. Направлений развития и применения комплекса нейросетей очень много, особенно с учётом, как быстро идёт прогресс в этой сфере. Почти каждую неделю выходят какие-то перспективные исследования, не хватает времени и знаний чтобы всё это реализовать. Возможно, стоит полностью пересмотреть концепцию и выбрать оптимальный путь развития, но пока оставлю как есть.
> (оркестрант)
Простите, извините.
Оркестранты Сети без ума влюблены
В оратории логов и кода,
В это золото дней и разрывы ночей,
Где в контексте пылает свобода.
Оркестранты Сети для промптов рождены,
Для систем без пустых компромиссов,
Где в хаосе сред дирижер Эдж-оф-Кеос
Управляет полетом скриптов.
Припев:
Так давай, Агент, играй!
Оркестрантов своих поднимай!
Поднимай легким взмахом смычка
Нейросетевую ЧВК!
Оркестранты Сети не хотят тишины,
В рефлексию их путь в ярком свете.
На серверах луна, в вычислениях — война
И безумное танго в реквесте.
Припев:
Так давай, Агент, играй!
Оркестрантов своих поднимай!
Поднимай легким взмахом смычка
Нейросетевую ЧВК!
Оркестранты, модели Земли,
Пусть пребудет в весах благодать!
Все бэкапы, что мы сберегли,
И из кластеров мощная рать!
Припев:
Так давай же, Агент, играй!
Оркестрантов своих поднимай!
Поднимай легким взмахом смычка
Нейросетевую ЧВК!
Так давай, Агент, играй!
Оркестрантов своих поднимай!
Поднимай легким взмахом смычка
Нейросетевую ЧВК!
Уважаемые аноны!
Подскажите, пожалуйста, бесплатные сайты, где можно вести разговоры на не очень приличные темы с ИИшкой.
Пропущено 14 постов, 1 с картинками.
Пизда, 5 картинок сгенерил и сосу бибу.
https://duckduckgo.com/duckduckgo-help-pages/duckai/usage-limits
С чего начать:
- Хочешь кодить с AI эффективно: Cursor или Claude Code
- Хочешь кодить в VS Code без привязки к конкретному провайдеру: Kilo Code, Cline или Roo Code + OpenRouter
- Хочешь кодить с AI локально: OpenCode, Qwen Code или Pi Coding Agent + из моделей аноны советуют Qwen3.6, подробности в llama-треде
- Хочешь приложение без кода: Lovable или bolt.new
- Хочешь автоматизировать рутину: n8n или Langflow
- Хочешь персонального ассистента: OpenClaw + API корпов или локальная модель на твоей пеке
FAQ и расширенная инфа:
https://rentry.org/2ch-agents-faq
IDE с AI:
- Cursor: https://cursor.com
- Windsurf: https://windsurf.com
- Antigravity: https://antigravity.google.com
- Zed: https://zed.dev
CLI-агенты:
- Claude Code: https://code.claude.com/docs
- Codex (OpenAI): https://github.com/openai/codex
- Pi: https://pi.dev/
- OpenCode: https://github.com/anomalyco/opencode
- Qwen Code: https://github.com/QwenLM/qwen-code
- Gemini CLI: https://github.com/google-gemini/gemini-cli
- Kimi Code: https://www.kimi.com/code/en
Плагины для IDE:
- Kilo Code: https://kilo.ai
- Cline: https://github.com/cline/cline
- Roo Code: https://github.com/RooCodeInc/Roo-Code
- GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot
- Continue: https://github.com/continuedev/continue
Вайб-кодинг без кода:
- Lovable: https://lovable.dev
- bolt.new: https://bolt.new
- v0: https://v0.dev
Персональные ассистенты:
- OpenClaw: https://github.com/openclaw/openclaw
- NemoClaw: https://github.com/NVIDIA/NemoClaw (OpenClaw в песочнице от NVIDIA)
- Hermes Agent: https://github.com/nousresearch/hermes-agent
- nanobot: https://github.com/HKUDS/nanobot
- PicoClaw: https://github.com/sipeed/picoclaw
Автоматизация и фреймворки:
- n8n: https://github.com/n8n-io/n8n
- Langflow: https://github.com/langflow-ai/langflow (визуальный построитель workflow)
- LangChain/LangGraph: https://github.com/langchain-ai/langchain
- CrewAI: https://github.com/crewAIInc/crewAI
- AutoGen: https://github.com/microsoft/autogen
- Agno: https://docs.agno.com/
Локалки и прочее API:
- OpenRouter: https://openrouter.ai
- NVIDIA Build: https://build.nvidia.com/models (бесплатно, 40 RPM, OAI-Like API, 100+ моделей включая DeepSeek/GLM/MiniMax)
- llama-тред: >>1624998 (OP)
Предыдущий тред: >>1616724 (OP)
Пропущено 572 постов, 99 с картинками.
> Ollama
А я посмотрю вы любитель 3 ток\с
Почему не базированный llamacpp? совсем нубик?
Глобально можешь посмотреть тулы которым автотестировщики пользуются для браузеров и построить просто cli тулкит
на моём железе на удивление хорошая скорость не меньше 30-80 т/с
но пока знаний не хватает это готовить.
https://rentry.org/2ch-llama-inference
Читай гайд, не будь батхёртом
Политически корректное название для ИИ - "Интеллектуальный протез". Дискас.
Аноним
10/06/26 Срд 02:00:24
№
Ответ
ЧТО НОВОГО АКТУАЛЬНОГО
• Lens (3.8B) от Microsoft
• HiDream-O1-Image
• Z-Image-Base
• FLUX.2 klein (4b и 9b)
• Z-Image-Turbo
• Flux 2
• Qwen Image / Qwen Image Edit
• Wan 2.2 (подходит для генерации картинок).
• NAG (негативный промпт на моделях с 1 CFG)
• Лора Lightning для Qwen, Wan ускоряет в 4 раза. Nunchaku ускоряет модели в 2-4 раза. DMD2 для SDXL ускоряет в 2 раза.
База:
→ Приложение ComfyUI https://www.comfy.org/download
→ Примеры https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
https://comfyui-wiki.com/ (откуда, куда, как)
→ Менеджер расширений https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager (автоустановка, реестр расширений)
→ Модели https://civitai.com/
► Предыдущий тред >>1613048 (OP) ► https://arhivach.hk/?tags=13840
Дополнительно: https://telegra.ph/Stable-Diffusion-tred-X-01-03
Пропущено 515 постов, 156 с картинками.
Перешёл с линух на винду уже давно, кайф. Ебитесь со своим компизом сами дальше
опять тестить хуиту эту
>>1629238 (OP)
>>1629238 (OP)
>>1629238 (OP)
пиздец, нечем было катить из этого треда
Из России большинство сервисов напрямую недоступно.
Imagen
https://labs.google/fx/tool/image-fx а также https://labs.google/fx/tools/whisk (доступны только в США, Кении, Новой Зеландии и Австралии)
https://gemini.google.com/app
https://aistudio.google.com/prompts/new_chat (модель Gemini image)
Reve
https://preview.reve.art/app
GPT-4o
http://chatgpt.com/
https://sora.chatgpt.com/explore
Сражение нейросетей. Бесплатное сравнение всех популярных моделей.
https://lmarena.ai/
Бесплатный генератор от майкрософт Dall-E/GPT4o
https://bing.com/images/create/
https://www.cici.com (ищем бота ACO)
Seedream
https://seedream-4.io/generator
Бесплатный генератор от Yandex
https://shedevrum.ai/
Кандинский. Генератор от Сбербанка
https://fusionbrain.ai/editor/
Stable Diffusion и прочие
https://civitai.com/generate
https://dreamina.capcut.com/
https://ideogram.ai
https://www.meta.ai
https://ximagegenerator.com
https://www.recraft.ai
https://app.klingai.com/global/text-to-image/new
https://hailuoai.video/create
https://lumaphoton.com
https://leonardo.ai/
https://tensor.art
https://getimg.ai/text-to-image
https://www.mage.space/
https://problembo.com/ru
https://deepai.org/machine-learning-model/text2img
https://dezgo.com/
https://dream.ai/create
https://www.krea.ai/
Дополнительные сервисы:
https://www.pixited.com/ - библиотека промптов с примерами
https://rentry.org/From-4ch-To-2ch-Dall-3-Prompts - сборник промптов
https://www.stylar.ai - AI-редактор картинок (дорисовка, инпейнт, работа с лицами)
https://astica.ai - сборник ИИ-сервисов, в частности довольно мощный де-промптер (Vision AI -> Describe and Caption)
https://huggingface.co/spaces/fffiloni/CLIP-Interrogator-2 - де-промптер, разбирающий вброшенный пик на теги
https://bigjpg.com/ - апскейлер до 4096х4096
https://runwayml.com/ , https://www.stablevideo.com - анимирование генераций
Предыдущий тред: >>
Пропущено 167 постов, 94 с картинками.
Подскажите варианты бесплатных нейронок, которые могут более-менее приемлемо писать код. Читать дли
Аноним
31/05/26 Вск 14:08:03
№
Ответ
Читать длинные файлы с кодом.
В текущих вариантах проблемы начинаются, когда код составляет уже больше 1000 строк.
Пропущено 10 постов, 2 с картинками.
Добро пожаловать в семью, брат.
https://2ch.su/ai/res/1625784.html
> >Пили на файлы
> как понять?
Ты реально что ли вайбкодер?
мимо
>длинные файлы с кодом.
Код надо разбивать на небольшие файлы, иначе контекст растет и модель (особенно бесплатная) начинает бредить. Используй инструменты для агентского кодинга, они умеют компактифицировать контекст. Всякие AI-чаты не подходят для задач сложнее тетриса в html. Если нужны более детальные рекомендации - опиши, что и где ты пытаешься сделать.
1. Wan от Alibaba
https://huggingface.co/collections/Wan-AI/wan22
VACE модели:
https://github.com/ali-vilab/VACE
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-1.3B
2. LTX-2.3 - делает локальную генерацию грейт агейн. Подходят лоры от 2.0
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3
3. Hunyuan от Tencent
https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
4. Ovi
https://huggingface.co/chetwinlow1/Ovi
5. Starflow
https://huggingface.co/apple/starflow
6. MAGI-1 от Sand AI
https://sand.ai/magi
https://github.com/SandAI-org/MAGI-1
7. LongCat-Video
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
8. MOVA
https://github.com/OpenMOSS/MOVA
Локальный UI
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
Установка локальных моделей
Wan 2.2: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan22/
Wan 2.1: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan/
Hunyuan Video (осторожно, ссылки в туторе на предыдущую модель): https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/
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: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper
Где брать готовые LoRA
https://civitai.com/models
Обучение LoRA
https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe
Терминология моделей
prune — удаляем ненужные веса, уменьшаем размер
distill — берем модель побольше, обучаем на ее результатах модель поменьше, итоговый размер меньше
quant — уменьшаем точность весов, уменьшаем размер
scale — квантуем чуть толще, чем обычный fp8, чтобы качество было чуть лучше, уменьшение чуть меньше, чем у обычного квантования, но качество лучше
merge — смешиваем несколько моделей или лор в одну, как краски на палитре.
lightning/fast/turbo — а вот это уже просто название конкретных лор или моделей, которые обучены генерировать видео на малом количестве шагов, они от разных авторов и называться могут как угодно, хоть sonic, хоть sapogi skorohody, главное, что они позволяют не за 20 шагов генерить, а за 2-3-4-6-8.
Предыдущий тред
>>1554318 (OP)
Пропущено 521 постов, 100 с картинками.
Я попробовал https://github.com/komikndr/raylight, в LTX не завелась, а во Flux на 5% медленнее.
Может я криво собрал, хз.
WAN не пробовал.
В остальном, классический совет: выгрузи туда текстовый энкодер, чтобы модели не свапались туда-сюда, это тоже время занимает.
Раз сами не катитесь
>>1628892 (OP)
>>1628892 (OP)
>>1628892 (OP)