Кто желает следить за порядком на доске, чувствует в себе силы и готов принять на себя эту ответственность — присылайте свою анкету на [email protected]. В ней нужно рассказать о себе, сколько вы сидите в день на доске, указать свои посты, а также контакт в дискорде/телеграмме для будущей связи.
Stable Diffusion
Прочая графика
Если вы хотите задать какой-то мелкий вопрос - используйте для этого данный тред или найдите профильный треде в каталоге.
Утонувшие треды помещаются в архив.
О разделе:
1. Доска предназначена для любых обсуждений нейросетей, их перспектив и результатов.
2. AICG тред перекатывается после достижения предела в 1500 постов.
3. Срачи рукотворное vs. ИИ не приветствуются. Особо впечатлительные художники и им сочувствующие катятся в собственный раздел => /pa/. Генераций и срачей в контексте всем известных политических событий это тоже касается, для них есть соответствующие разделы.
Пропущено 1497 постов, 259 с картинками.
Все что угодно же. Сейчас все топят за новый тип нейронок "агентов" что могут выполнять любые действия что ты им поручишь. Собрать статистику, сделать анализ, сыграть на бирже и заработать пару миллионов баксов. Играть вместо тебя в игори и петь песни. Можешь дать ей свои анализ крови и она поставит диагноз. Можешь сделать ее мастером в ДНД.
То что ты скачал это все хуета, нормальные нейросетки на домашнюю пеку не поставить та же Kimi K2 требует минимум терабайт оперативки, а она единственная что хоть что то может из локальных версий.
>Что каждодневно они могут мне дать, чем облегчить жизнь?
Собеседники для алкоголизма с философским уклоном.
База:
→ Приложение ComfyUI https://www.comfy.org/download
→ Приложение Forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
→ Примеры https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
https://comfyui-wiki.com/ (откуда, куда, как)
→ Менеджер расширений https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager (автоустановка, реестр расширений)
→ Модели https://civitai.com/
Промпт должен быть кратким для SDXL и поэма для Flux и SD3.5, негативы обычно вредны.
ЧТО НОВОГО АКТУАЛЬНОГО ЗА ГОД
• Flux Krea.
• Wan 2.2.
• Flux Kontext в открытом доступе.
• Генерация картинок на Wan.
• NAG (негативный промпт на моделях с 1 CFG)
• Chroma
• Flux dev и schnell;
• Лора DMD2 для SDXL ускоряет в 2 раза. Пример: 10 шагов, семплер LCM, шедулер beta, 832x1216,
CFG 1 для обычных SDXL https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/blob/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors,
CFG 3 для NoobAI https://huggingface.co/YOB-AI/DMD2MOD/blob/main/LYC-DMD2MOD%20(Dmo%2BTffnoi).safetensors,
Оффлайн модели для картинок: Stable Diffusion, Flux, Wan-Video (да), Auraflow, HunyuanDiT, Lumina, Kolors, Deepseek Janus-Pro, Sana
Оффлайн модели для анимации: Wan-Video, HunyuanVideo, Lightrics (LTXV), Mochi, Nvidia Cosmos, PyramidFlow, CogVideo, AnimateDiff, Stable Video Diffusion
Приложения: ComfyUI, Fooocus, webui-forge, InvokeAI
► Предыдущий тред >>1284303 (OP) ► https://arhivach.hk/?tags=13840
Дополнительно: https://telegra.ph/Stable-Diffusion-tred-X-01-03
Пропущено 16 постов, 8 с картинками.
У них какая-то жопа была в эти дни, он писали о проблемах. Я охуел, когда запостил свои шедевры и не получил привычные сотни лайков от поклонников. Подумал, неужто плохо вышло в этот раз. Но нет, это хуета с сайтом.
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №151 /llama/
Аноним
29/07/25 Втр 20:00:26
№
Ответ
Базы треда не существует, каждый дрочит как он хочет. Базашизика дружно репортим.
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
• Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• 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
• 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 2024-го https://rentry.co/llm-models )
• Неактуальный список моделей по состоянию на середину 2023-го: 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
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:
>>1288430 (OP)
>>1283995 (OP)
Пропущено 298 постов, 39 с картинками.
Ну же!
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
>>1270014 (OP)
Пропущено 279 постов, 52 с картинками.
Новости об искусственном интеллекте №25. Ожидания GPT-5 тред /news/
Аноним
30/07/25 Срд 18:20:11
№
Ответ
Прошлый тред: >>1288371 (OP)
Пропущено 236 постов, 39 с картинками.
Даже если эту задачу осилят в ближайшие 10 лет, это все равно будет мега прорыв. Гораздо крупнее, чем Альфафолд.
Это будет детанционный двигатель так-то.
Но очень жаль что в реальности какой-то математик придумал какую-то манягипотезу, довольно простую, и решил её снабдив нейросеть всеми необходимыми подсказками.
А ещё до этого было решение этой этой гипотезы в открытом доступе, конечно нейросеть немного иначе это решила, но никто никаких пояснений не дал. Что очень странно, ведь это действительно прорыв.
Кажется нейродебилам опять в голову поднасрали, лол
Прошлый тред: >>1285801 (OP) https://arhivach.vc/thread/1212573/
Схожие тематические треды
• SD-тред (не аниме): >>1284303 (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
Пропущено 155 постов, 71 с картинками.
Да
https://github.com/fpgaminer/joycaption
https://github.com/2dameneko/ide-cap-chan
Миллионы их - смотря что тебе надо. А так - хоть гемму3 аблитерированную с проектором локально запускай через лламу и дёргай по апи
https://www.udio.com/
Вышла версия 1.5 Allegro, по функционалу то же, что и 1.5, только в два раза быстрее. Лимит 400 кредитов в месяц (или 200 генераций по 33 секунды каждая) при условии ежедневного захода на сайт - 100 кредитов даются в месяц, и еще 10 кредитов даются ежедневно. Также можно фармить кредиты, выполняя специальные задания по оцениванию качества рандомных треков, это дает не больше 10 дополнительных кредитов в день. Для большего числа кредитов и более продвинутых фич типа инпэйнтинга или генерации с загруженного аудио нужно платить. Появилась возможность генерировать треки по 2 минуты 11 секунд, не больше 3 длинных треков (по 2 версии на каждый трек) в день на бесплатном тарифе.
♫ Suno ♫
https://app.suno.ai/ генерация на сайте
https://suno.ai/discord генерация на официальном discord-сервере
https://rentry.co/suno_tips советы по использованию
Лимиты: 10 генераций в день. Нужна платная подписка чтобы увеличить лимиты, либо можно абузить сервис через создание множества аккаунтов
♫ Riffusion ♫
https://www.riffusion.com/
Новинка, по качеству звука на уровне Суно или чуть выше. Лучший по качеству генератор текстов на русском. Количество генераций в день не ограничено, но за некоторые функции нужно платить (загрузку аудио, стемов и т.д.)
https://www.riffusion.com/docs
Инструкция по применению, тегам и прочему на английском.
______________
Локальные модели:
1) Китайский YuE
https://github.com/multimodal-art-projection/YuE
https://github.com/joeljuvel/YuE-UI
Это буквально первый проект который может генерировать песни по заданному тексту локально. Оригинальная версия генерирует 30-секундный отрывок за 5 минут на 4090. На данный момент качество музыки низкое по сравнению с Суно. Версия из второй ссылки лучше оптимизирована под слабые видеокарты (в т.ч. 6-8 Гб VRAM, по словам автора). Инструкция на английском по ссылке.
2) ACE-Step
https://github.com/ace-step/ACE-Step
Вторая локалка, качеством получше.
Здесь демо-версия:
https://huggingface.co/spaces/ACE-Step/ACE-Step
______________
Еще сайты по генерации ИИ-музыки, в них тоже низкое качество звука и понимание промпта по сравнению с Суно, либо какие-то другие недостатки типа слишком долгого ожидания генерации или скудного набора жанров, но может кому-то зайдет, поэтому без описания:
https://sonauto.ai/
https://www.beatoven.ai/
https://stableaudio.com/
https://www.loudly.com/music/ai-music-generator
______________
Редакция трека после генерации (можно убрать вокал и оставить только инструментал и наоборот, убрать шумы и т.д.)
https://x-minus.pro/ai
______________
Напомню мега-сайт для сочинения аутентичных англоязычных текстов для ИИ-музыки в стиле известных групп и артистов от Пинк Флойда до Эминема. Зайти можно только через Дискорд.
https://codyai.cc/
Прошлый тред >>1253338 (OP)
Пропущено 238 постов, 99 с картинками.
О ком речь?
Прошлый тред: >> https://2ch.hk/ai/res/664162.html
Вики треда: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/
FAQ
Q: Хочу озвучивать пасты с двача голосом Путина/Неко-Арк/и т.п.
1. Используешь любой инструмент для синтеза голоса из текста - есть локальные, есть онлайн через huggingface или в виде ботов в телеге:
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/#синтез-голоса-из-текста-tts
Спейс без лимитов для EdgeTTS:
https://huggingface.co/spaces/NeuroSenko/rus-edge-tts-webui
Так же можно использовать проприетарный комбайн Soundworks (часть фич платная):
https://dmkilab.com/soundworks
2. Перегоняешь голос в нужный тебе через RVC. Для него есть огромное число готовых голосов, можно обучать свои модели:
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/sts/rvc/rvc/
Q: Как делать нейрокаверы?
1. Делишь оригинальную дорожку на вокал и музыку при помощи Ultimate Vocal Remover:
https://github.com/MaHivka/ultimate-voice-models-FAQ/wiki/UVR
2. Преобразуешь дорожку с вокалом к нужному тебе голосу через RVC:
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/sts/rvc/rvc/
3. Объединяешь дорожки при помощи Audacity или любой другой тулзы для работы с аудио
Опционально: на промежуточных этапах обрабатываешь дорожку - удаляешь шумы и прочую кривоту. Кто-то сам перепевает проблемные участки.
Качество нейрокаверов определяется в первую очередь тем, насколько качественно выйдет разделить дорожку на составляющие в виде вокальной части и инструменталки. Если в треке есть хор или беквокал, то земля пухом в попытке преобразовать это.
Нейрокаверы проще всего делаются на песни с небольшим числом инструментов - песня под соло гитару или пианино почти наверняка выйдет без серьёзных артефактов.
Q: Хочу говорить в дискорде/телеге голосом определённого персонажа.
Используй RVC (запуск через go-realtime-gui.bat) либо Voice Changer:
https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/README_en.md
Гайд по Voice Changer, там же рассказывается, как настроить виртуальный микрофон:
https://github.com/MaHivka/ultimate-voice-models-FAQ/wiki/Voice‐Changer (часть ссылок похоже сдохла)
Q: Как обучить свою RVC-модель?
Гайд на русском: https://github.com/MaHivka/ultimate-voice-models-FAQ/wiki/RVC#создание-собственной-модели
Гайд на английском: https://docs.aihub.wtf/guide-to-create-a-model/model-training-rvc
Определить переобучение через TensorBoard: https://docs.aihub.wtf/guide-to-create-a-model/tensorboard-rvc
Если тыква вместо видеокарты, можно тренить в онлайне: https://www.kaggle.com/code/varaslaw/rvc-v2-no-gradio-https-t-me-aisingers-ru/notebook?scriptVersionId=143284909 (инструкция: https://www.youtube .com/watch?v=L-emE1pGUOM )
Q: Надо распознать текст с аудио/видео файла
Используй Whisper от OpenAI: https://github.com/openai/whisper
Быстрый скомпилированный для винды вариант: https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win
Так же есть платные решения от Сбера/Яндекса/Тинькофф.
Коммерческие системы
https://elevenlabs.io перевод видео, синтез и преобразование голоса
https://heygen.com перевод видео с сохранением оригинального голоса и синхронизацией движения губ на видеопотоке. Так же доступны функции TTS и ещё что-то
https://app.suno.ai генератор композиций прямо из текста. Есть отдельный тред на доске >>
Шаблон для переката: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/speech-shapka/
Пропущено 197 постов, 41 с картинками.
аноны, а есть готовая модель с голосом мэддисона? подскажите где скачать
в видео в ОП-посте ничего не говорится про это
Хочу сделать себе бота-Харухи, нужно клонировать голос и потом синтезировать его из текста,который будет выдавать llm. Ну и распознавать голос соответственно тоже нужно
Пропущено 2 постов, 2 с картинками.
>как мне что-то накодить если я нихуя не умею?
Если тебя эта тема привлекает, то что мешает просто взять и по-человечески выучить программирование?
>И тут у меня встал такой вопрос: как мне что-то накодить если я нихуя не умею?
Изучи основы синтаксиса и спроектируй приложение желаемое (представь, какие функции там нужны, как оно в целом будет работать ). Потом проси ии генерировать по 1й функции и проверяй корректность этих функций, потом скомпонуй и ты победил, а если не победил, то надо исправить архитектуру, скорее всего.
Если что то в коде нейросети не понятно, спроси у нее и она ответит.
>>1293981 (OP)
На самом деле человеческий мозг тоже так работает.
У детей это заметно, что они всякую хуету несут, как языковые модели. Я так в инвестаче порой делаю.
Но в нашем мозге в конечном итоге может произойти осознание контекста, и понимание происходящего.
Не исключено, что даже не смотря на то, что они так задизайнены, в них как надстройку можно будет добавить что-то, что позволит им понимать мир по настоящему.
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 44 постов, 7 с картинками.
Везде одинаково считается. Я про это писал выше. Делается обычный проход, только в обратную сторону и вместо параметров их транспонированные матрицы. Производные прям в расчетах вообще обычно возникают только по функциям активации.
Если тебе нужно вычислять первую производную по одной конкретной текущей точки функции, где функция это вся нейросеть, то в принципе оно эквивалентно математически. Но только эта математика нахуй не нужна, она ничего не дает. В случае с вторыми производными вообще вся математика рушится и начинает расходится с реальностью. В лучшем случае оставаясь ее приближением/апроксимацией.
Ну короче я так и предполагал. Теоретически алгоритм кривоватый немного, но на матан ML-щики просто забивают и вытягивают за счёт гессианов, методов второго порядка или мощных оптимайзеров типа Адама. Спасибо бро. Просто пойми, я теоретик дохуя, я не критикую что типа вы все хуесосы, а я Дартаньян. Мне просто нужно знать теоретические ограничения метода и технологии. Вот я их и знаю теперь. Всем добра.
>>1281629
>>1281584
>>1281474
>>1281456
>>1280932
Я расковырял вопрос полностью. Докопался даже до оригинальной статьи РумельхартаХинтонаУильямса 1986го года (пикрил). Короче нет, у них всё нормально, а значит сегодня алгоритм нормально применяется, но нет, я не обосрался (не совсем точнее). Скажем так: и они правы, и я, т.е. у задачи теоретически есть два способа решения. Они сделали по одному, а я увидел, что есть второй. Знали они про второй? Вполне возможно, что да, но второй почти нереализуем на практике, он только в теории есть, так что вполне возможно поэтому они никогда о нём не заикались, а сразу всё делали по первому, который на практике реализуем. Такие дела.
Из России большинство сервисов напрямую недоступно.
Dall-E
https://bing.com/images/create/
https://www.cici.com (ищем бота ACO)
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
Reve
https://preview.reve.art/app
GPT-4o
http://chatgpt.com/
https://sora.chatgpt.com/explore
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://aistudio.google.com/prompts/new_chat (модель Gemini image)
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: >>1042275 (OP)
Пропущено 209 постов, 111 с картинками.
Предыдущий тред: >>1118663 (OP)
➤ Софт для обучения
https://github.com/kohya-ss/sd-scripts
Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах.
Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss
https://github.com/bghira/SimpleTuner Линукс онли, бэк отличается от сд-скриптс
https://github.com/Nerogar/OneTrainer Фич меньше, чем в сд-скриптс, бэк тоже свой
➤ GUI-обёртки для sd-scripts
https://github.com/bmaltais/kohya_ss
https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts
➤ Обучение SDXL
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/sdxl/
➤ Flux
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models/flux/
➤ Гайды по обучению
Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа.
✱ LoRA – "Low Rank Adaptation" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением. https://github.com/cloneofsimo/lora - изначальная имплементация алгоритма, пришедшая из мира архитектуры transformers, тренирует лишь attention слои, гайды по тренировкам:
https://rentry.co/waavd - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов
https://rentry.org/2chAI_hard_LoRA_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA
https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.)
✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - проект по созданию алгоритмов для обучения дополнительных частей модели. Ранее имел название LoCon и предлагал лишь тренировку дополнительных conv слоёв. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr, DyLoRA, IA3, а так же на последних dev ветках возможность тренировки всех (или не всех, в зависимости от конфига) частей сети на выбранном ранге:
https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS
Подробнее про алгоритмы в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/lycoris/
✱ Dreambooth – для SD 1.5 обучение доступно начиная с 16 GB VRAM. Ни одна из потребительских карт не осилит тренировку будки для SDXL. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели:
https://rentry.co/lycoris-and-lora-from-dreambooth (англ.)
https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) https://rentry.org/lora-is-not-a-finetune (англ.)
✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion), или же просто Embedding, может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее, этот способ тренирует лишь текстовый энкодер модели, не затрагивая UNet:
https://rentry.org/textard (англ.)
➤ Тренировка YOLO-моделей для ADetailer:
YOLO-модели (You Only Look Once) могут быть обучены для поиска определённых объектов на изображении. В паре с ADetailer они могут быть использованы для автоматического инпеинта по найденной области.
Подробнее в вики: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/yolo/
Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат.
➤ Гугл колабы
﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb
﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb
﹡LoRA https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Lora_Trainer.ipynb
➤ Полезное
Расширение для фикса CLIP модели, изменения её точности в один клик и более продвинутых вещей, по типу замены клипа на кастомный: https://github.com/arenasys/stable-diffusion-webui-model-toolkit
Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.)
Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.)
Подборка мокрописек для датасетов от анона: https://rentry.org/te3oh
Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.)
NLP тэггер для кэпшенов T5: https://github.com/2dameneko/ide-cap-chan (gui), https://huggingface.co/Minthy/ToriiGate-v0.3 (модель), https://huggingface.co/2dameneko/ToriiGate-v0.3-nf4/tree/main (квант для врамлетов)
Оптимайзеры: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/optimizers/
Визуализация работы разных оптимайзеров: https://github.com/kozistr/pytorch_optimizer/blob/main/docs/visualization.md
Гайды по апскейлу от анонов:
https://rentry.org/SD_upscale
https://rentry.org/sd__upscale
https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл
https://rentry.org/UpscaleByControl
Старая коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA
Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча:
https://rentry.org/sdgoldmine
https://rentry.org/sdg-link
https://rentry.org/hdgfaq
https://rentry.org/hdglorarepo
https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn
https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff - пони лоры
https://rentry.org/illustrious_loras_n_stuff - люстролоры
➤ Legacy ссылки на устаревшие технологии и гайды с дополнительной информацией
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/legacy/
➤ Прошлые треды
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/old_threads/
Шапка: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/tech-shapka/
Пропущено 61 постов, 11 с картинками.
> Какая-то каша у тебя в башке.
Я бы поотвечал на каждый пункт, но ты невоспитанный и категоричный, чувства такта нет, да и пост написан в ультимативной форме (я понимаю что тебе очень нужно чувствовать себя экспертом на анонимном форуме, но впредь держи себя в руках, мне лично твои "ря ты криворучка, просто дыши пук пук хрюк" неинтересны), я по таким правилам не буду играть. Добра, щастья, здоровья.
> невоспитанный и категоричный, чувства такта нет, да и пост написан в ультимативной форме (я понимаю что тебе очень нужно чувствовать себя экспертом на анонимном форуме
Вот этот пост >>1294449 много постулатов, никакой конкретики и примеров.
>Фид-форварды нужны для нелинейности трансформера, т.к. трансформер только трансформирует данные, в трансформере даже активаций нет.
Нелинейность и в софтмаксе атеншена есть. Ну и чет с "Фид-форварды нужны для нелинейности" орнул. Типа, по твоему они нужны ТОЛЬКО для нелинейности?
>Во всех тренерах, в том числе у кохи, по умолчанию фф не тренится.
Пиздабол. ff_net адаптеры присутствуют для всех млпшек, в дефолтной лоре.
>Для корректного обучения надо просто правильно обучать, ничего там не ломается при обучении фф/конволюшенов, если сделал всё правильно.
И по классике ты нам конечно не расскажешь как правильно. Просто пук в воздух.
Так что реакция вполне оправдана.
>>1294449
Впрочем, какие-то осмысленные выводы из изначального поста я не могу сделать. Настройку лр по слоям обычно просто так не делают, те же проекции атеншена частично впитывают в себя инфу вместе с ff, которая выбьется только другим устойчивым сигналом и переполнением емкости. Нахуя просто понижать лр для ff? То есть хочешь сказать, что нам надо усиленно тренить атеншн? Опять же, даже если мы треним только атеншн, проекции спокойно навпитают инфу как и ff. У меня одна из самых популярных лор одноранговая, на стиль, вполне хватает. Работает нормально.
Про переобучение спорно, какого-то конкретного пайплайна и сравнений нет. Кароч, очень интересно но нихуя не понятно.
Пропущено 2 постов, 1 с картинками.
регай
Вот пример текстов которые в нейронку всуну:
бульба престолов,Вихорьков,юрий нестеренко,Денис Чернухин,Абдуловера ну и прочие людишки смешные, мб ещё классики нафигачу и тд
Просто кучу ткст файлов кинуть планирую надеюсь норм сработает
Собсна 2 темы
1)Как впринципен пользоваться гугл колабом чтоб такое сделать я ниче не умею, минимум интеллекта у меня
2)Норм ли это сработает каких людишек мне лучше ещё вставить? порекомендуйте чтоб интереснее вышли текста
Пропущено 5 постов, 2 с картинками.
кучу текста хочу закинуть в нейронку и чтобы она имитировала по запросу
например вот закинуть да субтитры вихорькова
и нейронка будет знать кто он вообще и я могу создавать чаты как бы с вихорьковыми и она на основе текстов будет вести себя как вихорьков
купить дохуища оперативки ддр4 ну например 128 гб
и выделить 64 гига чисто как VRAM для встройки
получится типа медленная видюха для ИИ приколов
ну потому что настоящая мощная видюха на 64 гига будет стоить как милиард говяжих анусов
а так хоть и медленно зато реально чтото достойное из моделей сможет запускаться
че думаете парни
и насчёт софта напишите чё вы морозитесь
понятно даже если идея хуйня допустим да но вы напишите всё таки как сделать интересно же ёпты бля
База:
→ Приложение ComfyUI https://www.comfy.org/download
→ Приложение Forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
→ Примеры https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
https://comfyui-wiki.com/ (откуда, куда, как)
→ Менеджер расширений https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager (автоустановка, реестр расширений)
→ Модели https://civitai.com/
Промпт должен быть кратким для SDXL и поэма для Flux и SD3.5, негативы обычно вредны.
ЧТО НОВОГО АКТУАЛЬНОГО ЗА ГОД
• Flux Kontext в открытом доступе.
• Генерация картинок на Wan.
• NAG (негативный промпт на моделях с 1 CFG)
• Chroma
• Flux dev и schnell;
• Лора DMD2 для SDXL ускоряет в 2 раза. Пример: 10 шагов, семплер LCM, шедулер beta, 832x1216,
CFG 1 для обычных SDXL https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/blob/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors,
CFG 3 для NoobAI https://huggingface.co/YOB-AI/DMD2MOD/blob/main/LYC-DMD2MOD%20(Dmo%2BTffnoi).safetensors,
Оффлайн модели для картинок: Stable Diffusion, Flux, Wan-Video (да), Auraflow, HunyuanDiT, Lumina, Kolors, Deepseek Janus-Pro, Sana
Оффлайн модели для анимации: Wan-Video, HunyuanVideo, Lightrics (LTXV), Mochi, Nvidia Cosmos, PyramidFlow, CogVideo, AnimateDiff, Stable Video Diffusion
Приложения: ComfyUI, Fooocus, webui-forge, InvokeAI
► Предыдущий тред >>1269943 (OP) ► https://arhivach.hk/?tags=13840
Дополнительно: https://telegra.ph/Stable-Diffusion-tred-X-01-03
Пропущено 531 постов, 211 с картинками.
Я сразу написал про качество. Ничего. Радуюсь. Я не дрочер на пиксели как анон.
Да, качество норм, но работать с ним дальше сложновато будет.
Я к тому что всякие флюксконтексты будут херачить каждую новую генерацию, так что исходнк нужен почётче что ли.
Потом можно конечно поправить фейсфьюженом, впрочем его всё равно придётся использовать.
Общение доступно на https://chatgpt.com/ , бесплатно без СМС и регистрации. Регистрация открывает функции создания изображений (может ограничиваться при высокой нагрузке), а подписка за $20 даёт доступ к новейшим моделям и продвинутым функциям. Бояре могут заплатить 200 баксов и получить персонального учёного (почти).
Гайд по регистрации из России (устарел, нуждается в перепроверке):
1. Установи VPN, например расширение FreeVPN под свой любимый браузер и включи его.
2. Возьми нормальную почту. Адреса со многих сервисов временной почты блокируются. Отбитые могут использовать почту в RU зоне, она прекрасно работает.
3. Зайди на https://chatgpt.com/ и начни регистрацию. Ссылку активации с почты запускай только со включенным VPN.
4. Если попросят указать номер мобильного, пиздуй на sms-activate.org или 5sim.biz (дешевле) и в строку выбора услуг вбей openai. Для разового получения смс для регистрации тебе хватит индийского или польского номера за 7 - 10 рублей. Пользоваться Индонезией и странами под санкциями не рекомендуется.
5. Начинай пользоваться ChatGPT.
6. ???
7. PROFIT!
VPN не отключаем, все заходы осуществляем с ним. Соответствие страны VPN, почты и номера не обязательно, но желательно для тех, кому доступ критически нужен, например для работы.
Для ленивых есть боты в телеге, 3 сорта:
0. Боты без истории сообщений. Каждое сообщение отправляется изолировано, диалог с ИИ невозможен, проёбывается 95% возможностей ИИ
1. Общая история на всех пользователей, говно даже хуже, чем выше
2. Приватная история на каждого пользователя, может реагировать на команды по изменению поведения и прочее. Говно, ибо платно, а бесплатный лимит или маленький, или его нет совсем.
Промты для хорошего начала беседы для разных ситуаций
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
Перед тем, как идти в тред с горящей жопой при ошибках сервиса, сходи на сайт со статусом, может, это общий сбой
https://status.openai.com/
Приложение на андроид https://4pda.to/forum/index.php?showtopic=1073274
Чат помнит историю в пределах контекста, размер которого зависит от модели. Посчитать свои токены можно здесь:
https://platform.openai.com/tokenizer
Что может нейросеть:
- писать тексты, выглядящие правдоподобно
- решать некоторые простые задачки
- писать код, который уже был написан
Что не может нейросеть:
- писать тексты, содержащие только истину
- решать сложные задачи
- писать сложный код
- захватывать мир
С последними обновлениями начинает всё чаще сопротивляться написанию NSFW историй и прочего запрещённого контента. Кумеры со всего мира в печали.
Прошлый тред тонет по адресу:
>>1125882 (OP)
Пропущено 105 постов, 37 с картинками.
SimSwap обрел покой, да здравствует roop. Или rope. Или facefusion. /deepfake/
Аноним
13/11/23 Пнд 09:31:32
№
Ответ
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.
Тред не является технической поддержкой, лучше создать issue на гитхабе или спрашивать автора конкретной сборки.
Эротический контент в шапке является традиционным для данного треда, перекатчикам желательно его не менять или заменить его на что-нибудь более красивое. А вообще можете делать что хотите, я и так сюда по праздникам захожу.
Пропущено 459 постов, 69 с картинками.
ну что формат и одно выбранное имя можно установить я понимаю, но мне нужно именно чтобы сохранялось имя целевого файла. У меня предположения только что надо как-то зависимости имен там настроить типа в таргете [name] и в output [name] тоже, чтобы одно из другого переносилось или что-то типа такого
Спасибо не равнодушен и пытаешься помочь
Прошлый тред: >>1275904 (OP) https://arhivach.vc/thread/1209212/
Схожие тематические треды
• SD-тред (не аниме): >>1269943 (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
Пропущено 512 постов, 180 с картинками.
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
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
• Agnai: https://agnai.chat/
• Risu: https://risuai.xyz/
• Adventure-UI: https://rentry.co/CYOA_AdventureUI
• Cavern: https://github.com/Barbariskaa/Cavern
Модели
• Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs
• GPT: https://platform.openai.com/docs
• Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• Grok: https://docs.x.ai/docs
• DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/
Пресеты
• Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb
Полезности
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils
• Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd
Ботоводчество
• 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
• Чекер ключей: https://github.com/kingbased/keychecker
• OAI Прокси: https://gitgud.io/reanon/nonono/
Мета
• Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives3
• Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents
• Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2
• Локальные языковые модели: >>1288430 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1289696 (OP)
Набор в модерацию: >>1289389 (OP)
Пропущено 1430 постов, 198 с картинками.
Смотреть на рандомно исчезающие посты. Я жду гпт5, потом можно и ливнуть опять