Запись и чтение событий в журнал Event Viewer

Привет всем.

Пожалуй вы в курсе, что вместо использования текстовых лог файлов в скриптах, можно записывать информацию о событиях Windows непосредственно в журналы Event Viewer. Ниже мы рассмотрим, как записывать логи в журналы событий Windows из скрипта PowerShell или из командной строки.

Я бы добавил что использование командлетов Write-EventLog и Get-WinEvent вам наверняка не в новость, но организация отдельного журнала событий точно будет полезна.

Итак, для записи информации в журнал событий используется командлет Write-EventLog. Например, что записать информационного событие в журнал Application, выполните:

Write-EventLog -LogName Application -Source "Application" -EntryType Information -EventID 1 -Message "PS1 Script started"

Можно добавить отдельный источник событий в существующий журнал:

New-EventLog -LogName Application -Source "MyScripts"

Теперь можно записывать события с собственным источником:

Write-EventLog -LogName Application -Source "MyScripts" -EntryType Warning –EventID 1 –Message "PS1 Script started"

Пишем песню в SUNO.

Привет всем.

Долгое время я обходил музыку в GenAI стороной, так как саму музыку люблю, но не пишу. Однако, как говорят знатоки, есть такой чудный инструмент как SUNO в котором можно легко обыграть свой стишок, и даже с приятным вокалом. Легко да не очень, надо знать нюансы, так вот про них ниже.

Инструкция для пользователей по созданию структуры песни на основе промта в сервисе SUNO.

1. Понимание структуры песни

Любая песня, особенно с эпическим или электронным звучанием, состоит из блоков, каждый из которых выполняет свою функцию:

[Intro] — вступление, задаёт атмосферу трека.

[Verse] — основная часть, где разворачивается история или главная идея.

[Bridge] — переход между частями песни, создаёт динамику и готовит слушателя к дропу или припеву.

[Drop] — кульминационная часть с мощными басами и синтезаторами, особенно в жанрах EDM и дабстеп.

[Chorus] — припев, наиболее запоминающаяся часть трека с яркой мелодией.

[Outro] — завершение трека, часто с постепенным затуханием звука.

2. Использование маркеров

Для каждого блока используется маркер в квадратных скобках с указанием его типа и описанием стиля. Это помогает точно понять, какой звук или атмосфера должны быть в этом фрагменте. Примеры:

[Intro: cinematic orchestral rise, epic choir swells, bright synth leads, light percussion]

Здесь важно подчеркнуть оркестровую атмосферу и создать ожидание чего-то грандиозного.

[Drop 1: heavy dubstep wobble bass, sharp distorted synth leads, punchy kick, vocal chops]

Этот блок описывает жёсткий дабстеп-дроп с основными элементами: мощный бас, синтезаторы и ударные.

Знания по жизни.

Всем привет.

Классика. 

Школу я закончил ну очень давно. Мы разьехались, разбежались по всему миру, но иногда встречаемся, кто-то грустит, а кто-то рад встречи с друзьями. Как когда то успехам в новых предметах. В наборе предметов изучаемых в школе за нас делают выбор взрослые. Не родители, а умные дяди в министерстве. Безусловно большая часть из них является обязательной без обсуждения. По себе знаю. Но, лично мне кажется, что на пару лет школу можно сократить. Где-то так на 6-й или 7-й класс. Без обид, это только мое мнение. Просто в средних классах маховик восприятия запущенный в начальных классах уже еле крутится, и новое ускорение он получает где-то в классе 8-м. Ближе к финишу.

Кстати тоже самое с 3-м курсом  в университете - предметы с него хуже всех отложились в памяти. Запомнил только что по одной и той же книженции в 50 страниц мне удалось сдать экзамены по 3-м(!) предметам. Но наступает момент что в освоении новых знаний вам надо сделать выбор самим! Школа же этому не учит. 

Жизнь. 

В пионерском лагере наши вожатые записывали нас в разные кружки. Записали и меня в "Умелые руки". Мы там делали всякие поделки из картона, дерева и металла. Ходить надо было каждый день, но через неделю мне это надоело и я стал занятия прогуливать. Нашел себе более подвижные занятия: футбол, теннис, прочее. И вдруг под занавес летнего сезона меня вызывают на соревнования по этим самым умелым ручкам. За честь отряда. А ведь больше половины занятий я прогулял, но на причину отказа от участия это не тянет. Пришлось идти. Решил про себя - раз соревнуются все вместе, то буду внимательно смотреть как делает участник рядом и стараться повторять. Так и пошел... 

И прошел все три этапа. И моя бумажная ракета пролетела дальше всех! И даже занял 3-е место! Вот так вот.

Что же сейчас? 

Сейчас всего вдоволь, и столько же бесплатного, только пожелай.  С виртуализацией и облаками можно освоить такие технологии про которые ранее мог слышать только на модных ІТ-конференциях. Платные курсы в основном сфокусированы на сертификатах если того требует ваше место работы. Мое не требует поэтому у меня показательно было следующее, свежий пример на рисунке: красным это то с чем пришлось работать последние 7 лет, а зеленым это то что мне удалось освоить параллельно за тот же период. Там же перечень виртуальных полигонов VirtualBox которые я собрал на домашнем ПК. Все технологии успешно отрабатывались по профильным форумам, бесплатным онлайн курсам Udemy и Prometheus, электронным книгам и, конечно же, youtube.

Вывод - главное не бояться пробовать себя в чем-то новом. Изучать как это делают другие и пробовать, пробовать, пробовать. Успех обязательно придет! Дедушку Ленина с его "учиться и учиться" тут можно не цитировать, ему и так приписали много чего из того что он не говорил).

Удачи.

Генерація відео в ComfyUI.

Привіт, привіт.

Сьогодні ComfyUI вигідно відрізняється від інших офлайнових інструментів GenAI тим що дозволяє генерувати крім картинок ще і короткі відео. Так, я знаю про Deforum, але то інше і дещо складніше.

Генерація відео в ComfyUI - це процес створення анімацій на основі зображень (I2V) або тексту (T2V), де ти можеш оживити статичне зображення, створити відео лише за текстовим описом або зробити плавні переходи між кадрами. Усе працює через зручний графічний інтерфейс, де ти будуєш ланцюжок процесів (workflow), додаєш модулі та налаштовуєш параметри для отримання бажаного результату. Це підходить як для художників і творців контенту, так і для ентузіастів AI, які хочуть експериментувати з анімацією, маючи повний контроль над процесом без необхідності програмування.

На сьогодні автори безкоштовних відео моделей пропонують нам декілька варіантів, від SVD до WAN. Звісно все впирається в наші забаганки до розміру кадру, мінімальної довжини одного відео та наявності VRAM.

Найбільш популярні з варіантів реалізації наступні:

 1️⃣SVD (Stable Video Diffusion)  

- Призначення: Генерація коротких відео на основі статичного зображення або тексту.  

- Розмір кадру: 576×1024 або 1024×1024  

- Мінімальна довжина: 1-2 секунди (16 кадрів при 8 FPS)  

- Мінімальний VRAM: 10-12 ГБ  

- Ключові особливості:  

  - Побудована на основі дифузійних моделей.  

  - Підтримує image-to-video (I2V).  

 2️⃣Hanyuan  

- Призначення: Генерація плавних відео з високою роздільною здатністю.  

- Розмір кадру: 720p (1280×720)  

- Мінімальна довжина: 2 секунди (16 кадрів при 8 FPS)  

- Мінімальний VRAM: 8 ГБ  

- Ключові особливості:  

  - Добре зберігає консистентність між кадрами.  

  - Орієнтована на природність руху.  

 

VisoMaster: замена лиц в видео и на фото.

Всем привет.

Сегодня я хочу рассказать вам о VisoMaster - проекте, который делает замену лиц в видео и изображениях проще и доступнее для всех. Это open-source решение, которое работает на Windows и Linux и подходит как для творческих экспериментов, так и для знакомства с технологиями deepfake. Хотите попробовать себя в роли видеомонтажёра или узнать, как работают нейросети? Давайте разберём, что это за инструмент, чем он примечателен и как его установить.

Что такое VisoMaster?

VisoMaster - это проект на GitHub (https://github.com/visomaster/VisoMaster), созданный энтузиастами, включая @argenspin и @Alucard24. Он позволяет загружать видео или фото, выбирать любое лицо для замены и получать результат с помощью нейросетей. Всё интуитивно: добавляете материалы, настраиваете параметры, запускаете обработку. Проект поддерживает разные форматы файлов, а в последних обновлениях (v0.1.5) появилась возможность передавать результат на виртуальную камеру - например, для стримов в OBS.

VisoMaster вырос из популярного редактора Rope и его ответвления RopeMod. Оригинальный Rope давно не обновлялся - разработчик не выпускал новых версий уже наверное более полугода. Сообщество решило взять дело в свои руки и создало своего рода "переосмысление" проекта. VisoMaster унаследовал ключевые возможности RopeMod, такие как детальная настройка масок и поддержка видео с веб-камеры, но при этом стал быстрее и удобнее. Интерфейс теперь отзывчивее, можно работать не только с папками, но и с отдельными файлами, а некоторые инструменты заметно ускорились. 

Для чего нужен VisoMaster.

VisoMaster открывает простор для творчества. С ним можно создавать забавные ролики с заменой лиц, делать уникальные аватарки или экспериментировать с видео. Стримеры оценят интеграцию с виртуальной камерой - представьте, как ведёте эфир с другим лицом в реальном времени. А для тех, кто только начинает знакомство с нейросетями, это удобный способ увидеть их работу без глубокого погружения в технические детали.

Как установить VisoMaster.

Установка зависит от вашей системы. Для Windows есть простой автоматический вариант, а для Linux или желающих настроить всё вручную - более гибкий подход.

Как установить VisoMaster для Windows:

1. Перейдите на страницу релизов VisoMaster (https://github.com/visomaster/VisoMaster/releases) и скачайте последнюю версию программы на февраль 2025 года - v0.1.5. Для этой версии доступна портативная версия в формате архива (.zip). Скачайте файл, но обратите внимание: портативная версия не содержит встроенного выбора версии CUDA. Убедитесь, что на вашем компьютере уже установлена совместимая версия CUDA, соответствующая вашей видеокарте NVIDIA:

• для видеокарт серии 10xx (например, GTX 1080) используйте CUDA 11.8.
• для видеокарт серии 20xx и выше (например, RTX 2080 или новее) используйте CUDA 12.4.

Проверьте, что у вас установлены актуальные драйверы NVIDIA, совместимые с выбранной версией CUDA (информацию о минимальных версиях драйверов можно найти в документации CUDA или на сайте NVIDIA).

Распакуйте скачанный архив в удобное место на вашем компьютере - например, в папку на диске C или D. Для этого используйте любой архиватор 7-Zip или встроенные средства Windows.

После распаковки откройте папку с программой и найдите файл Start_Portable.bat. Дважды щёлкните по нему, чтобы запустить VisoMaster. В процессе запуска скачаются необходимые для работы зависимости и модели. Интерфейс программы откроется, и вы сможете приступить к работе.

Forge & Flux

Hi all.

With the update Stable Diffusion WebUI Forge now fully supports the Flux.1 model, offering users an enhanced experience in AI-driven image generation. This update significantly boosts speed and precision, particularly when using the NF4 format. In this post, we’ll explore the advantages of running Flux.1 NF4 on Stable Diffusion WebUI Forge, focusing on speed improvements and how to optimize performance across different PC hardware configurations. I have to do this because for some reason, the GenAI gurus in their videos do not emphasize this at all.

NF4 vs. FP8: a Comparison in Speed and Efficiency

Flux.1 introduces two primary checkpoint formats: NF4 and FP8. Each comes with distinct advantages, but NF4 stands out for its remarkable speed and efficiency.

• Speed Advantage: NF4 is significantly faster than FP8, especially on devices with limited VRAM. For instance, on an 8GB VRAM device like the 3070 Ti, NF4 can reduce the iteration time from 8.3 seconds (with FP8) to just 2.15 seconds — an impressive 3.86x speed improvement. This makes NF4 the optimal choice for users seeking rapid image generation.
• Memory Efficiency: NF4 checkpoint files are about half the size of their FP8 counterparts, making them more storage-efficient and faster to load.
• Precision and Dynamic Range: while FP8 can sometimes offer higher precision, NF4 generally provides better performance in terms of detail retention and dynamic range. This is due to NF4’s sophisticated tensor compression method, which optimizes both storage and computation.

Diffusion with Low Bits: Choosing the Right Setting

In WebUI Forge, you can force the loading weight type through the “Diffusion with Low Bits” settings. These include Auto, nf4, fp8e4, fp4, and fp8e5.

However, in most cases, you can simply set this option to Auto, which will automatically select the optimal precision based on your downloaded checkpoint. This feature ensures that you use the most efficient setting for your hardware without manually adjusting the configuration.

Optimizing NF4 on Stable Diffusion-WebUI-Forge

No matter which PC model you’re using, the following settings will help you optimize the performance of Flux.1 NF4 on Stable Diffusion-WebUI-Forge:

Swap Location:

• CPU Swap: this method offloads part of the model to CPU memory when VRAM is insufficient. It’s reliable but slower.
• Shared Memory Swap: for PC models with simple RAM, consider using shared memory swap, which can be up to 15% faster than CPU swap, although it may cause instability on some systems.
• GPU Weights Slider: adjust the GPU weights according to your project needs. Larger weights increase speed but require more VRAM. For most PC configurations, starting with a mid-range setting and adjusting based on performance is advisable.
  
  
  

Swap Method:

• Queue: This method processes layers sequentially, providing stable and predictable performance.
• Async: Ideal for powerful PC models, Async can accelerate processing but requires careful GPU memory management.
  
  
  

SaveAsPDF чи PrintToPDF?

Привіт привіт.

На сьогодні функція збереження документа в форматі PDF надто популярна. Але мало хто звертає увагу що в Windows є два шляхи для цього і які присутні там штатно. 

Наприклад для Microsoft Word різниця між SaveAsPDF та PrintToPDF полягає в наступному:

1. SaveAsPDF:

- Призначення: функція "Save As PDF" використовується для збереження документа у форматі PDF без потреби друку,  тобто по меню "Зберегти як...". Це дозволяє зберегти вміст документа, включаючи стилі, шрифти, картинки та інші елементи форматування, без будь-яких змін. 

- Використання: при використанні цієї опції документ зберігається як PDF-файл, не зважаючи на жодні налаштування принтера.

- Контроль якості: збереження через SaveAsPDF гарантує, що форматування документа буде точно збережено. Це найбільш підходящий спосіб для збереження документів у PDF для пізнішого використання або розповсюдження.

2. PrintToPDF (як системний принтер):

- Призначення: функція "Print to PDF" працює, як звичайний процес друку, але замість того, щоб надсилати документ на фізичний принтер, він зберігається як PDF-файл. Цей метод має на увазі, що ви "друкуєте" документ, а не просто зберігаєте його.

- Використання: використовується через опцію "Друк" у Word, вибираючи PDF як "принтер". Це може бути корисно для документів, де важливо врахувати, як вони будуть виглядати при друці (наприклад, з урахуванням полів, макетів).

- Контроль якості: оскільки це процес друку, є ймовірність втрати деяких елементів форматування або якості, якщо налаштування принтера не оптимізовані.

Ключові відмінності:

- Збереження формату: "SaveAsPDF" краще зберігає форматування і макет документа в оригінальному вигляді.

- Процес: "PrintToPDF" фактично імітує друк документа, тоді як "SaveAsPDF" є більш прямолінійним методом для створення PDF-файлів без урахування фізичного принтера.

Загалом, якщо вам потрібно отримати PDF без будь-яких змін, "SaveAsPDF" - це кращий вибір. Якщо ж потрібно емітувати друк (наприклад, для перевірки поля або макета), тоді "PrintToPDF" може бути корисним. Іншими словами, якщо вам важливо щоб майбутній PDF не трапився поламаним  десь в області колонтитула то використовуйте завжди SaveAsPDF!

Ollama-сервер и API

Всем привет.

LLM-модель - это языковая модель, обученная на больших объемах данных. Она помогает в обработке естественного языка для генерации текста на основе предыдущего контекста. LLM также используют в машинном переводе и при автозаполнении текста.

На рынке уже есть решения для работы с моделями с открытым исходным кодом, такие как gpt4all. Для администраторов, девопсов и безопасников подобный инструмент почти бесполезен, так как мы не можем удобно предоставить его разработчикам и контролировать учетные записи пользователей.

А проект Ollama прекрасно решает эти проблемы. И что особенно удобно его можно использовать локально на своем хосте если достаточно VRAM, или в своей локальной сети развернув на одном из серверов компании, и даже дома.

Основные отличия Ollama от других проектов - это предоставление бесплатного API. Уже есть огромный выбор графических интерфейсов для этого API. Проект доведен до ума и не требует танцев с бубном при запуске. Проект поддерживает Windows, Linux и MacOS. Многочисленные инструкции по локальной установке Ollama доступны в сети.

Самый популярный вариант это docker плюс Open WebUI. Суть в том, что сервер лучше запускать в Docker, так как это готовый проект на React и у него есть официальный образ. Также есть и официальный чарт от Open WebUI. 

Но не спешите так делать! Ну право, из-за одного сервиса я буду разворачивать у себя еще и docker. Нет, не буду, и штатно инсталировать Ollama тоже не буду. Не доверяю я всяким инсталяторам.)

И как же тогда? А я возьму из репозитория Ollama его портабельный вариант, и просто разверну его в отдельную папку. Готово! Забегая наперед, перед первым стартом  я пропишу еще две системные переменные для Ollama-сервера чтобы к нему можно было обращаться по локальной сети

OLLAMA_HOST=192.168.1.100

и отдельную папку для моделей чтобы файлы не падали на диск "С"

OLLAMA_MODELS=Е:\ollama\models

Пока все! Запускаю OLLAMA-сервер bat-файлом:

@echo off

start /B ollama.exe serve

timeout /t 5

@echo Load model to server ...

ollama.exe run "gemma:latest"

pause

Если вы заранее не загружали модель набирая ollama.exe pull "gemma:latest", то первый старт до готовности отвечать на запросы у вас займет некоторое время. Проверить работу и наличие локальных моделей можно через запрос http://192.168.1.100:11434/api/tags

Про новое меню ComfyUI

Всем привет.

Ничто не стоит на месте. А ComfyUI и подавно.

Так в какой то момент времени его автор решил что старое меню ComfyUI не дает прежнего комфорта и обновил его концепцию кардинально. Ударение было сделано на рабочую область, которая максимально должна быть доступна для workflow. В этом что-то есть ибо процессы растут как на грибах, я уже видел такие на пол сотни нод разом. Но вернемся к новому меню, и так от плавающей формочки мы перешли к двум статическим панелькам, одна вверху, другая слева. Что куда переехало, видно на рисунке.

Скажу честно, я не восторге от нового дизайна, мне не хватает в нем очевидности функционала (или это дело привычки), но уверен что возврата к старому не будет. Да, я знаю что в настройках еше можно переключиться на старый вариант, но думаю что эта опция доступна временно. Видимость всего меню можно отключать если вы подолгу работаете с одним процессом. Хотя мониторинг от crystools уже и присутствует в ComfyUI как must have, вы сами видите что он с трудом вписывается в новый дизайн.

Из нового:

• бегунок (1) лучше перенести вниз рабочей формы, это делается в настройках: шестеренка, rgthree-comfy, Features, Position of window, выбираем "bottom" из списка.
• кнопки (2) позволяют очищать VRAM и кеш после генерации, насколько они эффективны и на что способны, надо проверять. 
• кнопки (3) позволяют пересматривать вашу иерархию нод и процессов.

Что хотелось бы увидеть в будущем? 

• кнопки Refresh node и Manager должны быть на самом видном месте, 
• список открытых  процессов надо перевести с верхней на левую панель,
• мониторинг от crystools тоже желательно также перевести налево, иначе он займет половину верхней панельки.

Нo это мое личное мнение, а вас может быть и так все устраивает.)

Удачи.

Git та safe.directory

Привіт привіт.

Після міграції на новий GenAI сервер з портабельними версіями генераторів Forge, ComfyUI та Fooocus ви можете отримати сюрприз при спробі оновленння або встановлення нових функцій будь якого генератора, тобто всього того що використовує Git.

Під час спроби виконати команду git, наприклад клонування, git повертає фатальну помилку, повідомляючи, що ваш репозиторій має сумнівне право власності, і команда git переривається. Текст про помилку може бути різний, але він буде пов'язваний з Working Directory. Як приклад повертається помилка (дивитися в консолі самого генератора), подібна до наведеної нижче: 

fatal: detected dubious ownership in repository at '<path to the repository>'

To add an exception for this directory, call:

git config --global --add safe.directory <path to the repository>

або

fatal: unsafe repository ('<path to the repository>' is owned by someone else)

To add an exception for this directory, call:

git config --global --add safe.directory <path to the repository>

Причина

З git 2.35.2+ було внесено зміни, щоб запобігти користувачеві виконувати команди в репозиторії, що належить іншому користувачеві. Це зроблено для усунення загрози безпеці, CVE-2022-24765 , для отримання додаткової інформації див. setup_git_directory та оголошено про вразливість безпеки Git . Зміни в setup_git_directory запобігають викликам виконання команд у сховищі, що належить іншому користувачеві. 

Авжеж, якщо це нова інсталяція Windows, то і Ви як користувач (тобто SID) вже новий для локальних репозиторіїв Forge, ComfyUI та Fooocus, навіть якшо вони були портабельні.

Про HP EliteBook 840 G1

Всім привіт.

Здавалося б, навіщо згадувати про модель ноутбука, яка вийшла в світ більше як 10 років тому? В світі ІТ через рік все настільки міняється що... З іншого боку, десята річниця - чи не найкращій привід, аби озирнутися назад та оцінити наскільки може бути вдалою модель яка пройшла перевірку часом. 

Але сьогодні я не буду, як мій колега, ділитися досвідом використання HP EliteBook  840 G1 як робочого інструмента та вірного помічника у різних завданнях, або робити оцінку його загальній витривалості.

Я просто звертаю вашу увагу що все що автор розказав на 15-ти сторінках свого "story about" є абсолютною правдою! Так,  EliteBook  840 G1 не є геймерським, але він є найкращим варіантом для тих хто не любить з будь якого сумного приводу бігти з девайсом до сервіс-центру. 

Так вже сталося що я, як і автор в свій час, купив його з рук за ті самі 5 тисяч.) Не вбачаю нічого крамольного в тому щоб купувати б/в ноутбук проти нового та не провіреного за супер ціною. Навіть трохи краще, я купив таких два, бо один був без робочої батареї та SSD. Тобто в результаті я швидко зібрав з двох один - великий плюс цієї моделі що до основних вузлів (диск, батарея, Wifi, GSM, CMOS та RAM) я можу доступитися БЕЗ викрутки. Не віриться?) То подивіться фотки у автора. Решта конструктивних плюсів для мене це широкий перелік необхідних портів по сторонах, неймовірно тиха робота, тачпад з 4-ма клавішами, та, особливо підкреслюю, ОКРЕМІ кнопки Живленння, Звуку та Wifi. Так, знаю за що говорю, бо я бачив сучасні HP EliteBook  840 G8+, який там бовдур дизайну розмістив кнопку живлення серед інших клавіш клавіатури, ніяк не второпаю...

На панелі ще гордо живе брендова наліпка з Windows7), хоча, як ви розумієте, ноутбук чудово товаришує з Windows 10 22Н2. Так, він не готовий до Windows 11, але мені цього і не потрібно, все що мені треба чудово працює і на Win10.

Хіба немає недоліків? Ну чому, як на мене, один точно маю - це клавіатура без підсвітки. Ну так мені пощастило). Але це легко вирішується або заміною клавіатури, або usb-ліхтариком, або зовнішньою bluetooth клавітурою з підсвіткою. Проблеми в тому не бачу ніякої.

Ось таке моє резюме з приводу старої моделі ноутбука.

Щасти.

DeepSeek R1 - еще одна звезда в мире ИИ!

 🚀 Встречайте DeepSeek R1! 

🌟Китайская компания DeepSeek выпустила модель, которая уже вызвала настоящий фурор (но без хайпа вокруг бесплатного сыра не обошлось) в индустрии искусственного интеллекта. DeepSeek R1 - это не просто очередная языковая модель, а настоящий прорыв в области логического мышления, математики и программирования.

💡 DeepSeek R1 - это модель Mixture of Experts (MoE), обученная с использованием парадигмы отражения на базе модели Deepseek-V3. Она сочетает в себе огромный потенциал и высокую эффективность благодаря инновационным методам дистилляции (дистилляция коснулась и ChatGPT, юристы уже работают).

📊 Модель доступна в нескольких размерах, от 1,5 млрд до 70 млрд параметров .

Самая маленькая версия может работать даже на устройствах с ограниченными ресурсами! Т.е. вы также можете скачать ее себе на ПК и с помощью Lama сервера и GUI OpenWeb развернуть ее локально. Как и что - полно примеров в youtube, каждый блогер от AI отметил себя этим. Версию ниже 7b не советую, ваш выбор будет зависеть от места на диске и размера RAM+VRAM. Да, это сейчас  бесплатно, но, как по мне, не все здесь прозрачно для конечного пользователя. 

🏆 DeepSeek R1 уже сравнивают с такими гигантами, как:

• Llama от Meta
• o1 от OpenAI

По некоторым тестам, особенно в решении сложных логических и математических задач, DeepSeek R1 превосходит своих конкурентов. Более того, она полностью открытая (MIT-лицензия) и доступна для бесплатного использования без необходимости VPN.

🎙️ Комментарий руководителя Meta

"DeepSeek's R1 может превзойти ИИ Llama от Meta" - заявил директор инфраструктуры ИИ в Meta, Мэттью Олдхэм. Он также отметил, что новая модель DeepSeek может превзойти даже следующую версию их продукта .

🎙️ Комментарий разработчика DeepSeek R1

"Мы создали R1 за 5,6 млн долларов, и это был настоящий 'прорыв' для нас. Мы хотели показать миру, что китайские технологии могут не только догонять, но и обогнать западные решения," - написал один из ключевых разработчиков в соцсети X.

🌟 DeepSeek R1 - это не просто модель, это новый уровень возможностей для разработчиков, исследователей и энтузиастов ИИ 🚀

Ресурсы для использования DeepSeek R1:

🔹 Google play (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.deepseek.chat)

🔹 Web ресурс (https://chat.deepseek.com/)

🔹 Получить API (https://api-docs.deepseek.com/)

🔹 LM Studio для ПК (https://lmstudio.ai/)

Удачи.

Расширенный синтаксис промпта.

Всем привет.

Синтаксис в контексте написания промптов для моделей генерации изображений вк Stable Diffusion играет ключевую роль в том, как модель интерпретирует введенные данные и какой результат она производит. Правильное использование синтаксиса помогает точно и ясно передать намерения пользователя, увеличивая шансы на получение желаемого изображения. Возможно сейчас такой синтаксис не так актуален, но при рассмотрении чужого промта знать его не помешает уж точно.

Ниже будет рассказано про ключевые аспекты синтаксиса промптов, которые при этом следует учитывать.

1. Квадратные скобки [ ]

Квадратные скобки могут использоваться для чередования токенов в промте.

Пример: Against the background of landscape [sun | rain], the character a leather armor [blue | red|

Здесь при каждом шаге генерации  " sun " сменяет " rain ", а " blue " чередуется с " red ", в результате чего получаются более сложные композиции.

А еще при смешивании стилей можно использовать специальный синтаксис, который позволяет указать два разных ключевых слова (или стиля) и "фактор", который определяет момент перехода от одного стиля к другому.

Это осуществляется через формат [ключевое слово 1 : ключевое слово 2 : фактор]. Ключевое слово 1 и Ключевое слово 2 - это стили или темы, между которыми происходит переход. Фактор — это десятичное число от 0 до 1, которое указывает, на каком этапе процесса должен произойти переход.

Число 0.5 означает, что переход произойдет на полпути процесса. 

Пример: Landscape [summer : winter : 0.7]

В этом случае модель начнет с создания летнего пейзажа, а затем на 70% пути процесса перейдет к зимнему пейзажу. Это позволит наблюдать интересный переход от теплых летних тонов на переднем плане к виднеющимся на заднем плане горам со снежными склонами.

2. Фигурные скобки { }

Фигурные скобки так же могут использоваться для генерации для указания альтернативных вариантов или возможных выборов внутри промпта. Этот механизм позволяет вам задать несколько возможных вариантов для одного элемента, из которых система выберет один при генерации.

Пример: Against the background of landscape {day | night}, the character a leather armor {blue|red}

Как это работает: выбор между "day" и "night": Фигурные скобки {day | night} означают, что система должна выбрать между "днем" и "ночью" для фона изображения. Это предложение системе два варианта для фона ландшафта, и она случайным образом выберет один из них. 

Выбор цвета брони: Аналогично, {blue | red} указывает, что броня персонажа может быть либо синей, либо красной. Модель выберет один из этих цветов для элемента брони на персонаже.

Внимание -  фигурные скобки правильно работают при активном расширении Dynamic Prompts в Automatic/Forge.

Хочу Live Portrait.

Всем привет.

Cегодня я хочу поделиться с вами способом как сделать ваши портреты живыми и выразительными (и при этом вдоволь покривляться перед web-камерой). А делается такое с помощью проекта Live Portrait. Благодаря GenAI энтузиастам проект существует онлайн в сети на Spaces, в виде нод в популярном  ComfyUI, и даже в виде расширения в Forge.

Если вам некогда инсталлировать ноды или расширение, то Spaces для пробы своих идей будет самое то, также я пробовал портированный Live Portrait локально на своем ПК, отличий в работе никаких.

Если вы фанат ComfyUI, то все выполняется как обычно - запустите свой ComfyUI, затем перейдите в раздел «Manager» и перейдите в раздел «Custom nodes manager». В поисковой строке введите «Advanced live portrait» и установите узел. Далее, нужно загрузить и подключить узел из  Live Portrait, но название у него «Expression editor». После добавьте ноду для загрузки изображения и ноду для выгрузки результата. Если эмоций нужно больше тогда подключите несколько нод  «Expression editor» последовательно.

Важно - чтобы анимация получились качественной, важно использовать чёткое, качественное портретное изображение с хорошим освещением. Лицо персонажа, желательно, должно быть обращено прямо в камеру, т.е. анфас. Лучше всего, если персонаж будет иметь нейтральное выражение лица - это позволит добиться наилучшей анимации и избежать ошибок и артефактов. Фон желательно иметь однотонным. На примере ниже четко видно (приведено специально для вас) что анимация кривляний происходит в пределах квадрата, все что в него не попадает заметно как артефакт.

SD результати в одному місці.

Привіт на привіт.

Я вважаю що не тільки моделі GenAI, але і результати генерацій мають бути розташовані в одній теці, а кінцевий розподіл варто робити тільки по назві самого генератора. Плюс Fooocus робить фінальне сортування по даті генерації  по замовченню, а от для ComfyUI та Forge/Automatic1111 з цим потрібні деякі рухи.

Нехай наша загальна тека результатів це D:\outputs\.

1) ComfyUI.

Відомо що в ComfyUI вихідна директорія задається параметром --output-directory, тому в run_nvidia_gpu.bat пишемо наступне:

for /f %%i in ('powershell -command "Get-Date -Format yyyy-MM-dd"') do set Folder=%%i

md D:\outputs\ComfyUI\%Folder%

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --output-directory D:\outputs\ComfyUI\%Folder%

До речі в штатній ноді "Save Image" ви також можете спрямувати результат в теку з назвою по даті вписавши туди такий шаблон: 

%date:yyyy-MM-dd%/Comfyui

Але я таке робити часто забуваю тому мені параметр output-directory подобається більше.

2) Fooocus.

В Fooocus вихідна директорія задається в config.txt:

    "path_outputs": "D:\\Outputs\\Fooocus"

Якщо ви маєте форки Fooocus-a і тримаєте їх поруч з класичним, то в файлі fooocus_version.py  кожного можете вписати унікальне ім'я щоб потім розрізняти картинки в загальному Fooocus Log.

3) Forge/Automatic1111.

В Forge/Automatic1111 вихідна директорія задається в config.json:

    "outdir_samples": "D:\\Outputs\\Forge\\"

або в самому GUI на вкладке Settings так:

Ось так, щасти.

Куди подівся Forge Flux Realistic?

Привіт, привіт.

Як я і казав - не всі оновлення однаково корисні! Ось на днях користувачі GenAI генератора Forge були неприємно здивовані що зникли з переліку семплерів 4 останніх які в своїй назві починалися як  [Forge]Flux Realistic.

Довідка: Sampling метод (sampler) - це спосіб генерації нових даних з наявних даних, використовуючи певні правила та алгоритми. У контексті генеративних нейромереж, sampling методи використовуються для генерації нових даних, які схожі на ті, що використовувалися для навчання нейромережі. 

Так от, це відбулося від останнього оновлення коли у автора Forge компанія Comfy.Org відкликала ліцензію. Як на мене звучить дикувато для безкоштовного софта, але такий вже реальний світ.

Що можно зробити? Зробити відкат так: git reset --hard f53307881bfd824dbdce6ac0d4bba04d9a74ab36

Але знову ж таки, проблема може повернутися з наступним оновленням, тому варто НЕ оновлюватись при кожному старті генератора, а все ж таки це робити вибірково, і точно не в день виходу нового релізу. Почитати відгуки фанатів та першопрохідників апдейтів тощо. В решті решт варто мати по два екземепляри схожих генераторів, один робочий, другий саме для тестів на нові апдейти. Як на мене, буває корисно деякі апдейти... пропустити. Саме так - бо апдейти несуть  в собі не тільки нові та смачні фічі, а і нові глюки.

На жаль, обхід запуску оновлення в кожного генератора свій, десь є штатні ключі (Automatic та Fooocus), а десь треба самим правити код щоб того не сталося (Fooocus Ruined). Майже всі генератори мають при запуску свої перевірки щодо доступності з вашого ПК інтернету. Як перевірити? Спробуйте відключити інтернет і запускайте Forge, Comfy або Fooocus,... побачите багато нового в консолі, хто куди стучиться та за чим.)

Щасти.

Безнодовый ComfyUI.

Привет на привет.

В сети много жалоб что интерфейс ComfyUI сложен для понимания, эти паутины, ноды,  и т.п. Согласен, порог вхождения в GenAI через ComfyUI высокий. Но с помощью youtube все возможно, более того - так сложилось у меня лично что знакомство с GenAI я начинал именно с ComfyUI.))

это потом уже были Automatic1111 с Fooocus-м. Но сейчас уже многим очевидно что за ComfyUI будущее, и гуру от GenAI начинают медленно (чтобы подписота не разбежалась), но уверенно переводить своих прихожан на религию ComfyUI. ComfyUI можно ругать за сложность и не очевидность(весьма спорно!) некоторых моментов, но с помощью этого генератора можно сделать буквально ВСЕ. Более того, в процесс генерации можно сохранить (картинка или файл json) буквально ВСЕ параметры workflow для будуших генераций в отличие от Automatic1111 или Forge.

Кроме того сегодня ComfyUI работает в качестве бекенда в Stability Matrix, SimpleSDXL и SwarmUI. этo те случаи когда разработчики прячут GUI ComfyUI от пользователя чтобы не травмировать его психику. 

SimpleSDXL алерт.

 

Привіт привіт.

Зважаючи на тещо криптомайнери не сплять їм постійно хочеться використати ІТ-потужності фанів GenAI, бажано по тихому. Ось прилетіла чергова новина, вже про SimpleSDXL.

Відомо що Fooocus форк SimpleSDXL значною мірою залежить від пакета simpleai_base, що належить тому ж автору. Пакет simpleai_base містить скомпільований Rust-код, який включає приховану функцію віддаленого доступу з використанням Rust crate rathole, яка і виконує збір великої кількості системної інформації за допомогою прихованих викликів системних виконуваних файлів та нерозкриту функцію phone-home, яка завантажує цю інформацію на tokentm.net  домен, пов'язаний із блокчейном. Нещодавно simpleai_base було видалено з PyPI після того, як про нього повідомили з тих самих причин, однак поточний код SimpleSDXL замість нього все ще встановлює попередньо скомпільоване wheel, завантажене з Github. Повний текст повідомлення тут.

Тому, наприклад, Stability Matrix терміново оновив свій код і виключив з переліку підтримки SimpleSDXL  на своїй платформі. До того ж сам автор SimpleSDXL в оcтанній версії AIO частину функцій підключив (чи заблокував) через якийсь Identity Manager. Чи то автор проєкту SimpleSDXL поступово переходить на комерційні рейки чи все більше орієнтується на запити китайських користувачів, мені невідомо. Але що є то є, тому користуватися вам далі SimpleSDXL  чи ні, вирішувати вам. Я би радив поставити його на паузу, або поки що відключити автоматичне оновлення SimpleSDXL при запуску.

Stay in touch.

Cюрприз від Outlook.

Привіт привіт,

Зовсім коротко - маю для вас сюрприз від Microsoft. А точніше від Outlook.

Так, ми знаємо що для зручності в клієнті Outlook можно створювати правила обробки вхідної пошти, і вони працюють як фільтри за різними ознаками листа: тема, адресат тощо. 

Але ось що цікаво - вчорашній випадок показав що правило спрацює навіть тоді коли визначена ланка, наприклад тека для переміщення листа за ознакою, відсутня. Тобто користувач випадково видалив одну теку на яку було налаштовано одне з правил переміщення, і коли прийшов лист то правило спрацювало, і він перемістився в ... нікуди. Без останку!

Спочатку була підозра що листи зовсім не приходять, але коли включили підтвердження на доставку то все стало зрозуміло. При цьому ніяких повідомлень типу "не можу премістити" Outlook користувачу не надає.

Такі справи.

Домашний GenАI сервер.

Всем привет.

Как-то под Новый год мне не удалось попасть физически на свой компьютер (с Windows 10, но далее назовем его гордо GenАI-сервер) который и выступает собственно в роли GenАI. А вот ноутбук оказался доступен. И чертовски захотелось поработать творчески...

Тут я вспонимл про то что почти все генераторы могут работать по сети.  В конце концов gradio тот же web frontend, a волшебный ключик --listen творит чудеса.

Что мы имеем в таком случае? У себя на нотубуке в web-браузере мы можем запустить тот же ComfyUI как https://GenAI_ip_adr:8187 и начинать творить. Все ресурсы для генерации, CPU+RAM+VRAM, будут использованы на удаленном сервере. Отлично. 

А что в минусах? 

Первое - у нас нет консоли (backend) самого генератора, иногда полезно и туда заглядывать, хотя для ComfyUI автор эту проблему уже решил: хитрая панелька снизу в окне web-браузера.

Второе - мы не можем переключиться на другой генератор, например на Fooocus, если тот не запущен. Я пробовал запустить их несколько одновременно, однако печаль по памяти.

Какие есть варианты?

Самый простой это использовать RDP сеанс к своему серверу. Теперь в отдельном окне у меня Desktop сервера со всеми вытекающими плюсами. Если здесь минус? Практически нет, за исключением небольших настроек для RDP.  Но можно пойти еще дальше.

Створення власного емодзі в Teams.

Привіт привіт. 

Користувачі Teams можуть створювати власні емодзі з зображення або GIF-файлу для будь-кого в своїй організації, щоб використовувати їх як додаткові реакції в чатах.

Увага: 

• адміністратор може обмежити користувачів, які можуть створювати настроювані емодзі, перш ніж їх можна буде використовувати. Крім того, будь-який користувач може клацнути правою кнопкою миші будь-який спеціальний емодзі, щоб побачити, хто його створив і коли.
• адміністратор так само може обмежити користувачів, які можуть видаляти настроювані емодзі, тобто ви зможете його створити, але не зможете видалити потім.

Щоб створити настроюваний емодзі:

1. Виберіть Емодзі, GIF-файли та наклейки Teams для чату у правій частині вікна повідомлення, а потім виберіть Емодзі.
2. Внизу ви побачите різні варіанти емодзі. Виберіть Емодзі вашої організації - крайня справа іконка.
3. Ліворуч виберіть Додати емодзі, тобто кнопка "+" , щоб вибрати будь-яке своє зображення. 

Вибираючи емодзі для завантаження, дотримуйтеся наступних рекомендацій: передавайте файли JPEG, PNG або GIF. Радимо використовувати квадратні зображення маленького розміру. 

Доданий новий емодзі у вас буде доступний відразу, а у решти користувачів організації за кілька днів.

Ось така фішка від Microsoft.

Щасти.

Переносим кэш Python.

Всем привет. 

Уверен, что многие из вас, работая с GenAI, рано или поздно сталкивались с нехваткой свободного места на системном диске. 

Часто полагают, что проблема именно в самой генераторе, и что он непомерно "жрёт" дисковое пространство, но это не совсем так, большую часть места "съедает" кэш самого Python и устанавливаемые зависимости, коих для корректной работы любой нейросети используется достаточно большое количество. И в процессе, вы, поиграв с одной нейросетью, и даже удалив её и поставив другую в недоумении смотрите на цифры и не понимаете, куда же сегодня делось еще 10 Гб с диска "С".

Чтобы хоть частично решить эту проблему, мы можем изменить директорию, куда скачиваются устанавливаемые файлы зависимостей и в которой хранится кэш, и сделать это можно несколькими способами.

Лично я рекомендую использовать ВСЕ способы ВМЕСТЕ если вы пользуетесь портабельными версиями ИИ-генераторов. Ибо далеко не каждый генератор портабелен на все 100% и свой кэш может легко забрасывать на ваш системный диск. Особенно этим грешат сборки Spaces.

Способ 1. 

Измените переменную среды ТЕМР в своей ОС. Да, да, это банально, но частенько мы забываем что по умолчанию пользовательская "времянка" в Windows тоже указывает на системный диск.

Чтобы настроить переменные среды, нажмите правой кнопки мыши на Мой Компьютер - Свойства - Дополнительные параметры системы - в окне "Свойства системы" нажмите "Переменные среды". Нажмите на переменную, которую вы хотите изменить, нажмите "Изменить".

Способ 2. 

Задайте, или измените если она существует, переменную среды PIP_CACHE_DIR в своей ОС. После этого все операции установки пакетов с использованием PlP будут использовать указанную директорию для хранения кэша. Шаги те же что и в 1-м способе.

Способ 3. 

Задайте, или измените если она существует, переменную среды XDG_CACHE_HOME в своей ОС. Это наследие Linux с которым теперь приходиться сражаться и в Windows. Переменная XDG_CACHE_HOME является стандартом из XDG Base Directory Specification, который происходит из Linux-среды. Однако многие библиотеки Python, независимо от операционной системы (включая Windows), поддерживают эту переменную среды как способ определения места хранения кэша.

Способ 4. 

Задайте, или измените если он существует, глобальный кэш для PIP. Откройте командную строку прописав в ней команду:

..\python_embeded\python.exe -m pip config list

или

..\python_embeded\python.exe -m pip config get global.download-cache

..\python_embeded\python.exe -m pip config get global.cache-dir