Какая модель использовалась

Лучшие Models для Stable Diffusion 2023

Моделями, называют контрольные файлы, которые представляют собой предварительно обученные нейронные связи, предназначенные для генерации изображений общего или определенного жанра. В этой подборке мы собрали лучшие модели для использования в нейросети Stable Diffusion.

Модели важны т.к. именно от них зависит какие изображения вы сможете в итоге сгенерировать. Например, вы никогда не сможете сгенерировать изображение слона, если в обучающих данных модели никогда не было слонов. Аналогично, если тренируется модель только с изображениями кошек, она будет генерировать только кошек.

Ниже мы расскажем о лучших моделях, некоторые распространенные из них это Deliberate, F222, Anything V3, Open Journey v4 и другие! Также расскажем как их устанавливать и использовать. Поехали!

Постапокалипсис

Используйте, добавив ключевое слово “postapocalypse” в своем промте. Модель была обучена с использованием стиля войны “warrior”, которое вы также можете добавить в свой в promt.

Модель Open Journey

Open Journey – это модель, обученная на изображениях, созданных с помощью популярной нейросети Mid Journey v4.

Она отличается эстетикой и является хорошей моделью общего назначения.

Модель 18+ (Uber Realistic URPM)

Одна из самых популярных и точных моделей для генерации клубнички.

Если вы заметили, что она делает не то, что должна, добавьте negative promt. Пример: ((blurry)), animated, cartoon, duplicate, child, childish. А затем повторно используйте то же самое значение.

Модель Elysium Anime V2

Автор вдохновленный стилем “Яндере”, создал эту модельку.

Яндере — это обозначение психически неуравновешенного анимешного персонажа. Elysium_Anime_V2 позволяет делать классные изображения!

Модель Deliberate 2.0

Модель считается лучшей в области генерации изображений с людьми.

Она хорошо справляется с рисовкой анатомии (рук, головы, глаз).

Автор даной модели XpucT (его Youtube канал посвещенный Stable Diffusion)

Модель Robo Diffusion

Модель отлично справляется с генерацией изображений с роботами.

Вписывайте слова “nousr robot” в начале вашего promts, чтобы вызвать точно настроенный стиль.

Так-же существует новая модель, основанная на stable-diffusion 2.0 (base), которую можно найти на странице автора.

Модель Inkpunk Diffusion

Inkpunk Diffusion – это точно настроенная модель, обученная на dreambooth. Автор был вдохновленный такими стилями как Gorillaz, FLCL и Йоджи Шинкавой.

Не забудьте использовать слово “nvinkpunk” в своих промтах.

Модель Anything V3

Anything V3 – это модель, обученная создавать высококачественные изображения в аниме стиле. Вы можете использовать например слова “danbooru” в своим промтах.

Это полезно для создания изображений со знаменитостями в стиле аниме.

Из минисув – он рисует женщин с непропорциональными формами тела.

Модель F222

F222 была разработана для создания обнаженной натуры, но многие сочли его полезным для создания красивых женских портретов с правильным соотношением частей тела. Также он довольно хорош в создании эстетически приятной одежды и красивых портретов.

Если вы хотите выключить обнаженку, просто используйте в словах промта “dress”.

Embedding с языком

Для любой нейросети высунутый язык это сложность возведенная в степень. Вам будет очень трудно его получить с помощью обычной генерации.

Модуль Awaiting Tongue поможет сделать это намного легче.

Установка: скачиваем файл и закидываем в папку Stable-Diffusion\embeddings

Embedding пираты

Создавайте пиратов и пиратские корабли с помощью этого встраивания.

Используйте ключевое слово “prt”, чтобы добавить пиратский стиль к любому вашему промту. Действительно хорош в портретах, но также может сделать несколько классных пейзажей и кораблей.

Установка: скачиваем файл и закидываем в папку Stable-Diffusion\embeddings

Как установить модель в Stable Diffusion

Модели являются ядром нейросети Stable Diffusion и установить их довольно просто. Если вы устанавливали нейросеть по моей инструкции и используете ее на свойм ПК, то вам достаточно скачать нужную модель чуть выше и разместить ее в папке с программой \models\Stable-diffusion.

После этого вы можете нажать кнопку “обновить” и выбрать нужную вам модель.

Как использовать Embedding в Stable Diffusion

Embedding – это возможность текстовой инверсии, по сути это альтернативный способ управления стилем ваших изображений. Все файлы Embedding нужно закидывать в папку Stable-Diffusion\embeddings . Для использования в SD нажмите “Show extra networks” (находится под кнопкой Generation) и выберите “Textual Inversion“.

Нейросеть Playground AI: обзор нейросети для создания изображений по текстовому описанию

Фото

Автор soulidium На чтение 6 мин Просмотров 6.3к. Опубликовано 18.03.2023 Обновлено 10.10.2023

Что такое Playground AI

Playground — это нейросеть, предназначенная для генерации изображений на основе текстовых описаний. Кроме своей главной функции создания новых изображений, в Playground также присутствует многочисленное пользовательское сообщество, в котором можно изучать работы других пользователей, подглядывать подсказки, которые ,были использованы для генерации изображений.

Как зарегистрироваться

Чтобы пользоваться нейросетью в полной мере, необходимо зарегистрироваться на сайте https://playgroundai.com/, нажав на Sign Up в верхнем правом углу сайта.

Авторизуемся с помощью Google аккаунта.

Как пользоваться

В Playground AI есть 2 основных режима:

• генератор изображений по текстовому описанию;
• пользовательское сообщество, в котором публикуются все сгенерированные изображения в нейросети.

Рассмотрим функционал каждого режима подробно.

Генератор изображений по текстовому описанию

Сразу после авторизации попадаем в интерфейс генерации изображений.

В поле Prompt вбиваем на английском языке что хотим увидеть на изображении.

Мы вбили запрос «dog in glasses» (собака в очках).

В поле Exclude From Image можно указать то, что не должно присутствовать на изображении. Например, какой-то объект или цвет.

С помощью функции Filter можно выбрать в каком стиле должно быть ваше изображение.

Мы выбрали стиль cinematic (кинематографический).

Наличие предустановленных стилей очень ускоряет работу при генерации изображений, так как во многих других нейросетях вам нужно настраивать стилистику с помощью дополнительных текстовых подсказок, которые не всегда корректно срабатывают.

В окно Image to Image можно добавить свое изображение-референс, которое будет использовано AI в качестве основы для генерации последующего изображения.

В блоке Model можно выбрать модель, которая будет использоваться при генерации изображения.

Доступны 3 модели:

• Stable Diffusion 1.5
• Stable Diffusion 2.1
• Dall-e 2

Первые 2 модели доступны в бесплатном тарифе. Чтобы пользоваться моделью Dall-e 2 необходимо оформить платную подписку.

По умолчанию стоит модель Stable Diffusion 1.5.

В поле Image Dimensions можно выбрать размер генерируемого изображения. Более высокие разрешения доступны в платных тарифах.

Мы выбрали размер 512×512.

С помощью ползунка Prompt Guidance можно настроить насколько генерируемое изображение должно быть ближе к вашему запросу. Чем выше значение, тем точнее в запрос попадет нейросеть.

Но сами разработчики рекомендуют ставить значение в диапазоне от 7 до 10. Так достигается необходимый баланс. Вы оставляете искусственному интеллекту возможность фантазировать, но при этом в разумных пределах.

Мы оставили значение по умолчанию.

Ползунком в блоке Quality & Details можно настроить в какое количество шагов нейросеть сгенерирует изображение. Чем больше, тем вероятнее получить лучшее качество и большее внимание к деталям. Но чем больше значение, тем дольше будет происходить процесс генерации.

В этом блоке мы также решили оставить значение по умолчанию.

Последнее что необходимо выбрать это количество генерируемых изображений.

Процесс настройки завершен, теперь можно запустить генерацию изображения с нашими параметрами.

И вот какие собаки в очках получились:

Нам кажется получилось достойно! Особенно понравилось второе изображение.

В качестве эксперимента решили выкрутить ползунок в блоке Prompt Guidance на максимум и перегенерировать изображение.

Результат в данном случае нам не понравился. Изображение получилось перенасыщенным и излишне контрастным.

Решили выкрутить ползунок в обратную сторону до значения 2 и снова отправить на генерацию.

Как нам кажется результат также получается хуже, чем если оставлять значения по умолчанию, ничего не меняя.

Также решили немного поиграться с ползунком Quality & Details, увеличив значение до 70.

Как и было заявлено, изображение действительно генерировалось дольше. И получилось чуть более проработанным.

Нажав на кнопку Download можно скачать изображение.

Посмотреть все сгенерированные для вас изображения можно перейдя в профиль. Там же будут храниться изображения,, которым вы поставили лайк.

Но продолжим играться с получившимися собакенами.

Нажмем на кнопку Edit.

И попросим нейросеть добавить собаке в очках усы:

Вот что получилось:

Также с помощью кнопки Create variations можно создать новые изображения на основе выбранного, добавив или удалив необходимые элементы.

Пользовательское сообщество Playground AI

Помимо основного инструмента генерации изображений, в Playground также есть большое пользовательское сообщество.

В поле Search можно искать нужные изображения, сгенерированные по запросу других участников сообщества.

На главной странице сайта постоянно обновляется лента с новыми картинками.

Кликнув по одной из них можно получить следующую информацию:

• используемый prompt при генерации изображения. Каждая текстовая настройка тут выводится через запятую и, если кликнуть по одной из них, например по Digital Art, вы попадете на подборку изображений, включающий этот стиль. Также можно скопировать весь промпт, нажав на Copy Prompt, и использовать его при генерации нового изображения, удаляя или дополняя текстовые подсказки;
• какое значение Guidance Scale использовалось при создании данного изображения. Напоминаем, этот параметр отвечает за то, насколько результат будет приближен к текстовой подсказке;
• какая модель использовалась.

Используя функцию Remix можно работать с выбранным изображением, меняя его стиль, добавляя нужные подсказки, либо удаляя лишние.

Функция Edit позволяет добавить необходимые элементы на изображение, либо же удалить ненужные.

Также вы можете скачать любое изображение, либо скопировать на него ссылку.

Запросы-подсказки (промпты) для Playground AI

Как мы уже писали в статье, одним из преимуществ Playground является возможность изучать промпты ранее сгенерированных изображений, прокручивая ленту на главной странице сайта.

Также рекомендуем использовать различные инструменты и сервисы, которые помогут вам создавать креативные подсказки (промпты) для ваших изображений. Существует множество таких сервисов, и с их помощью вы сможете подобрать стиль, освещение, угол съемки, цветовую гамму и многое другое, чтобы добиться наилучшего результата.

Ниже мы предоставляем список таких инструментов и сервисов:

• https://promptomania.com/midjourney-prompt-builder/
• https://prompt.noonshot.com/
• https://huggingface.co/spaces/doevent/prompt-generator

Какие есть лимиты и ограничения

Бесплатный аккаунт имеет следующие ограничения:

• не более 1000 генераций в день;
• изображения с максимальным разрешением 1024х1024;
• после 50 сгенерированных изображений включаются ограничения на качество и детализацию картинок;
• нет возможности использовать модель Dall-E 2;
• изображения нельзя сделать приватными, они будут доступны всем пользователям.

При этом вы можете использовать сгенерированные вами изображения в коммерческих целях.

Платные тарифы Playground AI

В Playground также есть платные тарифы.

Подписка Pro включает в себя:

• 2000 изображений в день;
• отсутствие лимитов на разрешение изображений;
• отсутствие ограничений на качество и детализацию изображений;
• более быстрая генерация, чем в бесплатном тарифе;
• возможность делать изображения приватными.

Также за дополнительную плату становится доступной возможность использования модели Dall-E 2.

Аналоги Playground AI

Самой похожей по функционалу на Playground является нейросеть Lexica.

Как и у Playground, в Lexica помимо генератора изображений, есть поисковая система по ранее созданным изображениям, а также большое сообщество пользователей.

С полным списком нейросетей генерирующих изображения вы можете ознакомиться в нашей статье: Нейросети рисующие по словам и фото.

Создание нейронной сети, как Алиса

Мозг человека, это ничто иное, как нейронной сеть, которая обладает очень большим количеством информации. Что это значит? Человек, который только родился, ничем не будет отличаться от нейронной сети, которую только-только запустили. Если мы дадим нейронной сети столько-же информации, сколько и у человека возраста десяти лет, то мы уже получим очень хорошую нейронную сеть для общения. Правда, у неё нет чувств, как у человека, но это пока.

Как же нам сделать нейронную сеть и добавить ей «чувства»? Есть такое воспитание, как «кнут и пряник». Если говорить терминами, то это обучение так же называют «Q-обучение». Что же это такое? За каждый правильный поступок человек получает благодарность в виде чего-то, что он жаждал. Данный способ работает и на нейронных сетях. Можно добавить в нейронной сети условие, что если пользователь поставил оценку 7+ из 10, то этот ответ был хорошим и она получает «пряник» в виде дополнительной фразы для использования в будущих диалогах, когда встретится похожий, или тот же, вопрос.

Поговорим про характер ИИ.

Характер формируется благодаря нашему окружению и отношению к нам. Как нам сделать это в ИИ? Есть 2 способа.

1. Дать выбор пользователю, каким должен быть характер перед запуском ИИ.
2. Смотреть по оценкам пользователя на ответы по тем, или иным вопросам.

Конечно же второй вариант намного лучше, но у него тоже есть свои плюсы и минусы для разработчика.

1. Получится более похожая на человека нейронная сеть.
2. Меньше кода нужно писать в будущем и изменять что-либо в основном коде.

1. Сложен и довольно долгий в написании код
2. Долгое обучение.

Это были основные плюсы и минусы, которые я смог найти.

ДАЛЬШЕ БУДЕТ ИДТИ РЕЧЬ С ПРИМЕНЕНИЕМ ВТОРОГО СПОСОБА.

«Чувства» же можно реализовать через «характер» ИИ и некоторые улучшения.

Давайте разберёмся как. Есть несколько основных чувств человека:

1. Страх
2. Злость
3. Привязанность
4. Удовольствие
5. Любовь (разновидность привязанности)
6. Обида (разновидность злости)
7. Стыд (разновидность страха)

По началу у нашей виртуальной подружки (ну или друга) будет всего 3 чувства:

Страх, Злость, Удовольствие. Почему именно они? Это стандартные чувства человека, когда он только появился на свет. Как же любовь, обида или стыд? Эти чувства мы «приобретаем» со временем благодаря обществу. По факту они не существуют, но общество заставляет думать, что они существуют, поэтому мы сделаем, что они появятся от определенного «уровня образования». Как пример, можно сделать, что они появятся после 70 тысяч сохранённых слов (общее количество) и 450+ ответов, с оценкой 5+ из 10. Нейронная сеть начнёт сама понимать, что значит «любовь». Но, чтобы она начала понимать, нам нужно сделать «шкалу любви». И это ответ почему надо так много оценок.

Если вы так и не поняли, то надо так много оценок по причине появления характера. После появления характера будет включена «шкала любви». Как она должна работать? Очень просто. Если человек пишет прилагательные, которые упоминаются в фразах с оценкой 7+, тогда это будет +0.1% к шкале, а если прилагательные из уровня 4+, то -0.1%. Прилагательные с оценкой 5-7 звёзд не учитываются за комплименты, они будут считаться обычными или будут прибавлять 0.03%. В случае, если шкала зайдёт за +130%, то это уже начнётся эффект «Привязанность» или, как принято называть в Японии, эффект «Яндере». Если человек набрал в отношениях с нейронной сетью более 100%, то ниже этой отметки уровень отношений не упадут. Если человек наоборот набрал отношения -100%, то прилагательные с оценкой 7+ дают не +0.1%, а +0.05%. Обычные прилагательные (с оценкой 5-7) дают случайный эффект, 70%, что отношения улучшаться на +0.03% и 30%, что отношения ухудшаться на 0.03%.

Спасибо всем за прочтение этой статьи. Надеюсь, кому-нибудь понадобиться эта статья.

P.S. Автор ни в коем случае НЕ утверждает, что он гений в этой области, он просто хочет помочь начинающим в изучении нейросетей

Понятие модели и объекта, классификация моделей

В ходе своей деятельности люди используют модели, т.е. создают образ, копию того объекта, с которым им приходится работать. Человек, когда продумывает план действий, представляет результат своих действий, строит модель в уме.

Определение 1

Модель – это объект, который был создан искусственно с целью упрощенного представления о реальном объекте, процессе или явлении и отражает существенные стороны объекта, который изучается, с точки зрения цели моделирования.

Определение 2

Моделирование – это процесс построения моделей, которые предназначены для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.

Статья: Понятие модели и объекта, классификация моделей

Поможем написать реферат за 48 часов

Объект, для которого создают его модель, называют оригиналом или прототипом. Модель не является абсолютной копией своего прототипа, а лишь отражает основные его качества и свойства, которые являются наиболее существенными для выбранной цели исследования. При создании модели всегда имеют место определенные допущения и гипотезы.

С помощью системного подхода можно создавать полноценные модели. Особенностями системного подхода является:

• представление изучаемого объекта как системы, описание и исследование элементов которой не выступает как сама цель, а выполняется с учетом их места (наличие подзадач);
• неотделимость объекта в целом от условий его существования и функционирования;
• представление объекта как составной части чего-то целого (сам объект является подзадачей);
• один и тот же элемент, который изучается, рассматривается как элемент с разными характеристиками, функциями и даже принципами построения;
• на первом месте находятся не только причинные объяснения функционирования объекта, но и необходимость включения его в состав других элементов;
• наличие у объекта большого количества индивидуальных характеристик и степеней свободы;
• альтернативы решения задач сравниваются в первую очередь по критерию «стоимость – эффективность».

«Понятие модели и объекта, классификация моделей» ��
Готовые курсовые работы и рефераты
Решение задач по учебе за 24 часа
Реферат по этой теме за 48 часов

Создание универсальных моделей является следствием использования системного подхода.

Замечание 1

В некоторых случаях моделирование незаменимо. Нельзя, например, устроить ядерную катастрофу для выяснения масштабов возможного заражения, а с помощью компьютерных программ возможен расчет (причем достаточно точный) параметров, которые интересуют исследователей.

Определение 3

Моделирование является основным способом научного познания. В информатике данный способ именуется вычислительным экспериментом и основан на трех основных понятиях: модель – алгоритм – программа.

Компьютер при моделировании используется в трех направлениях:

1. Вычислительном для прямых расчетов по программе.
2. Инструментальном при построении базы знаний для преобразования ее в алгоритм и программу.
3. Диалоговом при поддержании интерфейса между пользователем и компьютером.

Понятие объекта

Объектом моделирования считают любой предмет, процесс или явление, которые изучаются с помощью методов моделирования. При изучении объекта учитывают только те свойства, которые необходимы для достижения цели. Выбор необходимых свойств объекта при построении модели является наиболее важным моментом на первых этапах моделирования.

Определение 4

Модель объекта – это:

1. система, которую можно мысленно представить или материально реализовать, которая отображает или воспроизводит объект исследования, и при этом способна заменить его таким образом, что изучение этой системы дает новую информацию об объекте;
2. объект-заместитель, учитывающий реальные свойства объекта, которые необходимы для достижения цели.

Основной функцией модели является описание объекта и получение информации о нём.

Любой объект можно представить как совокупность элементов, объединенных в единое целое. Однако невозможно изучить все свойства объекта в целом, если изучать каждый элемент объекта отдельно. Сила связи между элементами значительно мощнее силы связи с элементами, которые не принадлежат объекту, что позволяет выделить объект из окружающей среды. Любой объект (система), не являющийся неделимым (элементарным), имеет свою структуру.

Определение 5

Структурой объекта является сеть взаимосвязей между его частями, приводящая к появлению свойств, которые отсутствуют у всех и каждой части объекта в отдельности.

Принцип, по которому объединение элементов приводит к появлению у объекта новых свойств, которые являются отличными от свойств элементов, называется принципом организации. Например, из совокупности отдельных деталей можно собрать какой-то целостный прибор.

Классификация моделей

Классификация моделей относится к проблеме распознавания образов. Каждый класс имеет некоторые характеристические признаки и по этим признакам осуществляется классификация.

Классификация моделей основывается на анализе информации об объекте и отнесении объекта к определенному классу из заданного их набора. Одним из наиболее общих критериев классификации служит способ отображения объектов:

1. I класс моделей:
   • Изобразительная модель – простейший тип модели. Это подобие оригинала, отображающие лишь внешние свойства объектов. Например, фотографии, рисунки, картины, фарфоровые и другие фигуры и т.д. С помощью фотографии невозможно отобразить характер, темперамент, а рост можно представить только относительно.
   • Аналоговая модель – это вспомогательный объект, природа которого отличается от природы изучаемого объекта, и который замещает изучаемый объект настолько, что его изучение дает полезные сведения об исходном объекте. Это модель, в которой совокупность одних свойств представляют в виде совокупности других свойств. Аналоговое моделирование основывается на теории подобия. Например, лекарства имеют разные названия, но обладают одинаковым действием, хотя имеют различные ингредиенты.
   • Символьная модель – модель, в которой объект описывается на формальном языке, который состоит из конечного набора символов, правил отношений между ними и правил интерпретации этих символов. Например, алгоритмические языки программирования, совокупность знаков, которые обозначают правила дорожного движения. К символьным моделям также относятся математические модели, которые содержат множество математических символов, знаков, уравнений, множеств и т.д.
2. II класс моделей:
   • Познавательная модель – форма организации и представления знаний через соединение новых знаний с уже имеющимися. В познавательной модели всегда отображается реальность и модель подгоняется под реальность.
   • Прагматическая модель – способ представления образцово-правильных действий или их результатов. Она играет роль стандарта и имеет нормативный характер. В прагматической модели всегда действительность «подгоняется» под модель.
3. III класс моделей:
   • Статическая модель отображает какое-либо состояние объекта в фиксированный момент времени.
   • Динамическая модель отображает переход объекта из состояния в состояние.

Замечание 2

Одну модель можно отнести сразу к нескольким классам. В реальности не существует объекта, который принадлежит к какому-либо одному классу моделирования. Множество вариантов классификаций моделей говорит о том, что любая модель зависимо от критерия классификации может относится к различным классам и что между этими классами не всегда проходит четкая грань, которая позволяет выполнять однозначную классификацию моделей.