Видеокурс Forge WebUi (КМБ).

Всем привет.

Ребята, сегодня хочу вам порекомендовать курс "FORGE WebUi (КМБ)" , который реально отличается от масс-маркета.

Сразу скажу: автор, Дмитрий Невский, не обещает «волшебную таблетку» или профессию за три дня. Это честное, живое обучение для тех, кто хочет реально разобраться, а не просто поиграться.

Многие думают, что учиться можно и по YouTube. Можно, но там каша. Автор этого курса в теме уже три года (еще с выхода самых первых нейросетей) и сгенерировал больше миллиона картинок. Он сделал этот продукт именно потому, что понял: людям не хватает структуры и глубины, а не просто разрозненных роликов.

Это не «рекламная вода», а концентрат его личного опыта. Курс проведет вас от базы Stable Diffusion 1.5 до всех наворотов Forge.

Главная фишка: вас научат не просто тыкать кнопки по шаблону, а понимать логику. Вы разберете интерфейс по винтикам и поймете, за что отвечает каждая настройка. Подойдет и новичкам, и тем, кто уже давно генерит, но хочет систематизировать знания.

Далее следует оригинал от Дмитрия Невского. Там же освещены ответы на финаносовые вопросы. Удaчи.

После того как вы оформите покупку вам откроется доступ ко всем уже вышедшим урокам и материалам к ним, а так же ссылка на чат в телеграме.

📖 КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ И ПРОГРАММА КУРСА

Курс организован на несколько блоков, где каждый блок будет содержать серию тематических уроков, позволяющих полностью освоить конкретную тему от А до Я.

✨ 1. Первый блок: осваиваем Forge с нуля. 

В нем мы детально разберём:

- Правильную установку Forge - все нюансы и подводные камни;

Разберем интерфейс "по косточкам":

- Назначение каждого окна и панели;

- Гибкую настройку рабочего пространства под свои нужды;

Ключевые параметры в Settings:

- Как каждый параметр влияет на генерацию;

- Какие настройки действительно стоит менять, а какие лучше не трогать;

- Оптимальные конфигурации для разных задач.

Вы поймёте не просто "где что находится", а научитесь осознанно работать с интерфейсом.

Вибираю Upscaler standalone.

Всім привіт.

Ми живемо в епоху, коли зіпсовану або просто маленьку фотографію більше не треба викидати у цифровий смітник. Штучний інтелект навчився домальовувати реальність, і робить це іноді лякаюче якісно. Але коли я почав заглиблюватися в тему локальних апскейлерів (програм для збільшення зображень, що працюють БЕЗ інтернету), я зрозумів одну річ: магія працює, тільки якщо ваш комп’ютер здатен її "перетравити".

Я протестував три абсолютно різні інструменти - від сучасних комбайнів до перевіреної класики - і ось мої висновки про те, кому і що варто встановлювати.

До речі - нижче всі три варіанти безкоштовні і всі три портабельні!

QualityScaler: Коли у вас є потужне "залізо" і бажання контролювати все

Якщо у вас стоїть сучасна відеокарта від NVIDIA (серії GTX або новіша RTX), то зупинятися на простих рішеннях - це злочин проти якості. Тут на сцену виходить QualityScaler.

Це не просто програма з однією кнопкою "Зробити красиво". Це справжня лабораторія. Головна його фішка в тому, що він використовує просунуті моделі (наприклад, BSRGAN або HAT), які вміють не просто згладжувати пікселі, а буквально "вигадувати" текстуру шкіри, тканини чи цегли там, де її не було. Окремо варто згадати функцію відновлення облич: якщо на старому груповому фото люди схожі на розмиті плями, QualityScaler через спеціальні алгоритми (CodeFormer) повертає їм очі та посмішки.

Він працює через DirectML, що дозволяє витиснути максимум з вашої відеокарти. Я навіть знайшов спосіб зробити з нього повністю портативну версію, яка живе на флешці разом з усім необхідним середовищем Python. Але будьте готові: це інструмент для ентузіастів. Купа налаштувань, повзунків і вибір моделей можуть налякати новачка, проте результат того вартий.

Preview в kSampler.

Привет.

Что-то участились жалобы на то что в kSampler ComfyUI пропало Preview. Если вы и не знаете как его вернуть, то это делается элементарно без всяких мутных bat файлов.

В пусковом run_nvidia_gpu.bat добавляете два ключа:

--preview-method latent2rgb 

--preview-size 512

И наслаждаетесь своим preview в kSampler. Однако помните, что preview съедает драгоценную vram, в workflow c LTX2 лучше их убирать.

Кстати, как и раньше єта же опция доступна в меню самого ComfyUI здесь.

В общем кто как любит, так и делает.

Удачи.

Як GenAI ламає зуби об дитячі розваги🧠💥

Привіт! 👋

Я вирішив влаштувати ШІ справжній іспит на "креативну гнучкість". Завдання були з розряду оптичних ілюзій та логічних розмальовок:

• 3D Magic Eye (SIRDS) - стереограми.
• Paint by Number - картини за номерами.
• Парейдолія - приховані образи (наприклад, обличчя в хмарах в творах О. І. Шупляка - українського художника).

Спойлер: це було прикро. В якийсь момент ШІ навіть "чесно зізнався", що це завдання для нього занадто складне. Хоча в усіх трьох випадках він розумно і детально розкладав теорію створення іллюзії. Я розібрався, чому так сталося, і знайшов 3 фундаментальні причини, чому GenAI тут безсилий без сторонніх алгоритмів.

Ось чому магія не сталася "в один клік":

1. Конфлікт "Дифузія проти Математики" (Magic Eye) 📉

Стереограми (SIRDS) - це не малюнок, це чиста математика. Щоб око побачило 3D, пікселі патерну мають зміщуватися по горизонталі за жорсткою формулою залежно від карти глибини.

Чому ШІ провалився: генеративні моделі (Diffusion Models) навчені відновлювати зображення з шуму на основі візуальних патернів, а не математичних формул.

ШІ бачить мільйони стереограм у своєму датасеті, але для нього це просто "строкатий шум". Він не розуміє фізики паралаксу. Він генерує текстуру, схожу на стереограму, але оскільки пікселі не зміщені математично точно, 3D-ефекту немає. Це як намалювати QR-код від руки - виглядає схоже, але не працює.

2. Проблема Топології та Векторної Логіки (Paint by Number) 🔢

Розмальовка за номерами - це задача на топологію: замкнені контури, унікальні цифри для кожного кольору, відсутність "сміття".

Чому ШІ провалився: Нейромережі мислять пікселями, а не об'єктами. У них немає поняття "замкнений контур".

ШІ не тримає в "голові" глобальну карту кольорів. Тому він:

1. Ставить цифру "5" на зону, яка має бути "1".
2. Малює цифри, які не існують.
3. Залишає розірвані лінії.

Для ШІ цифри на картинці - це просто частина візуального декору, як листя на дереві. Він не розуміє їхньої функціональної ролі як інструкції.

3. Обмеження "Уваги" та Буквалізм (парейдолія) 🗿

Парейдолія вимагає, щоб зображення працювало на двох рівнях одночасно: локально це скелі, глобально - обличчя.

Чому ШІ провалився: Сучасні моделі страждають від надмірної буквальності. Механізм Self-Attention (який відповідає за розуміння промпту) намагається максимально точно виконати запит.

Якщо попросити "приховане обличчя в горі", ШІ малює або просто гору, або відверту скульптуру обличчя. Йому важко знайти баланс "на межі фолу", де образ лише вгадується.

Без спеціальних "милиць" (типу ControlNet, який жорстко задає структуру, але дозволяє змінювати наповнення), звичайний промптинг тут безсилий. ШІ не вміє "мружитися" і фантазувати - він просто виконує наказ.

🏁 Висновок

Мій експеримент довів: GenAI - це художник-імпресіоніст, а не інженер-кресляр.

Він чудово малює суть і атмосферу. Але він ламається там, де потрібна піксельна точність (SIRDS), сувора логіка (Paint by Number) або подвійний сенс (Парейдолія). Поки що для цих задач ідеальний рецепт такий: ШІ генерує ідею -> Алгоритм/Людина доводить це до розуму.

А ви стикалися з задачами, де ШІ казав "я пас"? 👇

До речі, перші два кейси я залишив в своїй Pixel AI Studio, можете самі спробувати. 

#GenAI #ArtificialIntelligence #TechDeepDive #OpticalIllusions #MagicEye #SIRDS #AILimitations #TechArt

Чи є сенс писати далі?

Привіт усім. 

Останнім часом ми все частіше помічаємо що Google тепер показує AI-відповідь прямо у видачі, без необхідності переходити на сайт-джерело. 

То чи є взагалі сенс продовжувати вести технічний блог?

Запитання закономірне. Класична модель технічного контенту - написав статтю, оптимізував під запит, отримав органічний трафік - почала ламатися. Для багатьох типових тем це вже факт. Запити на кшталт «як налаштувати», «що означає помилка», «різниця між X і Y» дедалі частіше повністю закриваються AI-резюме. Користувач отримує відповідь і не клікає.

Але тут важливо чітко розділити дві речі: зникнення кліків і зникнення сенсу писати.

AI-відповіді не виникають з нічого. Вони будуються на існуючому корпусі текстів: документації, блогів, технічних розборів, постмортемів, дискусій. Тобто блог перестав бути прямим каналом трафіку, але не перестав бути джерелом знань, з яких ці відповіді формуються.

Для технічного автора це означає зміну ролі блогу. Раніше він був фронтендом. Тепер це радше бекенд.

Типовий контент - короткі how-to, універсальні інструкції, поверхневі огляди - справді втрачає сенс. Це добре формалізується і легко узагальнюється моделями. Конкурувати тут означає витрачати час на те, що ШІ робить швидше і дешевше.

Натомість усе, що погано зводиться до шаблону, навпаки, стає ціннішим. Реальні кейси, нестандартні конфігурації, дивні баги, компроміси в архітектурі, пояснення «чому ми зробили саме так і чому інші варіанти не спрацювали». Це той контент, який читають не масово, але який формує уявлення про рівень людини або команди.

Ще один момент, який часто недооцінюють: технічний блог сьогодні працює не лише для людей. Він працює і для моделей. Якщо твій текст чіткий, структурований, аргументований, із термінами та контекстом, саме він із великою ймовірністю стане «першоджерелом» для узагальнених відповідей. Навіть якщо користувач не перейшов за посиланням, твоя експертиза все одно була використана.

Тому питання «чи варто писати» насправді зводиться до іншого: чи є що фіксувати. Якщо блог був лише способом зібрати перегляди - так, це більше не працює. Якщо ж блог - це спосіб зафіксувати інженерні рішення, хід думок, межі застосовності технологій, власний досвід, то його роль не зменшилась, а просто змістилась.

У світі, де відповіді генерує ШІ, цінність мають не самі відповіді, а джерела, яким можна довіряти. І технічний блог сьогодні - це вже не канал трафіку, а репозиторій довіри.

Тому я, особисто, продовжу. І дякую що ви, мої читачі, зі мною!

Надалі пости будуть виходити частіше Українською мовою, англійська, як і російська, для мене іноземні. Перекладач поруч. Удачі.