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.

GenAI і розумна докачка.

Всім привіт.

От чого не вистачає в багатьох безкоштовних інструментах GenAI ? 

Розумної докачки великих файлів, особливо моделей.

Розробники вважають що інтернет завжди стабільний, а файл моделі іноді не докачується, потім на диску лежить недокачаний файл, а сам GenAI-інструмент не знає як з цим бути.

Це класична помилка "Happy Path" (шляху щасливчика) у розробці - коли програміст пише код, розраховуючи, що мережа ідеальна, диск не переповниться, а світло не вимкнуть. Звісно коли ми користуємся безкоштовним ПЗ то всі претензії зайві, хоча побажання завжди можно залишити на github.

Для великих файлів (LLM моделі, ваги нейромереж .gguf, .bin, які важать гігабайти) простої докачки замало. Є ще одна величезна проблема - "биті" файли.

Файл може скачатися повністю (розмір зійдеться байт-у-байт), але всередині буде "сміття" через помилку мережі. Інструмент спробує завантажити таку модель і впаде з незрозумілою помилкою.

Ось "золотий стандарт" для завантажувача моделей, який вирішує проблему "недокачаного або битого файлу". Тому додаємо перевірку SHA256 хешу.

Цей код робить три речі (для Python 3.10+):

• Перевіряє, чи файл вже є. Якщо він є і розмір збігається — перевіряє його цілісність (хеш).
• Докачує, якщо файл неповний.
• Видаляє файл, якщо після скачування хеш не зійшовся (щоб ви не зберігали сміття).

Python

import urllib.request

import urllib.error

import sys

import os

import hashlib

Фішки wildcards.

Привіт привіт.

Мені здається що підтримка wildcards в Forge та Fooocus то найкраща фіча яка вже ніколи не з'явиться в інших GenAI інструментах. Я можу таку функціональність реалізувати в Pixel AI Studio, але вона швидко використає ваші кошти на АРІ-запити.((

То ж в мене всі карти знаходяться на сервері в окремій теці на які зроблені посилання:

• /wildcards/ for Foooocus (config.txt)
• /wildcards/ by symlink for Forge (Dynamic Prompts extension)

Згадав я про мегапак від в'єтнамських шанувальників wildcards, де промпт з wildcard посилається на інший wildcard і так далі. Як то виглядає?

Можливо так:

masterpiece,ultra realistic,32k,extremely detailed CG unity 8k wallpaper, best quality,({summer day | autumn day | winter day | spring day }),lady ,necklace ,eardrop, __*/city__, ( __*/colors__ __*/mixwear__ ) , __*/haircolor__ hair __*/hairstyle__ ,

або навіть так:

Уявіть, і це працює!))

Hi, I'm Pixel AI Studio Pro!

Welcome to Pixel AI Studio Pro.

Версія: Pro (Hybrid Engine Update)

Дата виходу: 2026

Статус: Production Ready

1. ВИКОНАВЧЕ РЕЗЮМЕ

Нова версія Pro знаменує собою фундаментальну зміну в архітектурі мого додатку Pixel AI Studio. Продукт еволюціонував від інтерфейсу для генерації зображень (API Wrapper) до повноцінного гібридного графічного редактора.

Ключовою інновацією версії Pro є впровадження Hybrid Processing Pipeline, де можливості генеративного штучного інтелекту (Google Gemini/Imagen/Veo) поєднуються зі складними алгоритмами комп'ютерного зору (Computer Vision), що виконуються безпосередньо у браузері користувача. Це дозволило реалізувати функції, недоступні для звичайних ШІ-генераторів (стереограми, точні схеми, 3D-анімації).

2. КЛЮЧОВІ ІННОВАЦІЇ (ZERO-TO-ONE FEATURES)

У новій версії реалізовано модулі (стилі), яких не існувало в попередніх ітераціях.

Про Pixel AI Photomaker

Привет на привет.

А я опять про Photomaker. Вкратце напомню свою историю.

Итак, в Forge на закладке Spaces был популярный PhotomakerV2. Картинки для Instagram он делает просто на ура. Разумеется можно также легко пользоваться PhotomakerV2 и на портале huggingface, но там очень быстро наступает лимит по времени генерации что творческому человеку просто мука.

Я тогда говорил что выпиливание PhotomakerV2 из Forge заняло бы еще больше времени.  Тем боле что в новом Forge Neo его нет вообще.

Во как... Но не прошло и года как Google дал мне в руки Build, и я за два вечера собрал аналог Photomaker онлайн. Не написав не единой строчки кода!

Встречайте мой Pixel AI Photomaker! 

Его основные фишки ниже.

Pixel AI Photomaker Features:

 1. Core Workflow: 3-Step Headshot Generation

The application guides users through a simple, three-step process to create professional headshots.

- Step 1: Photo Upload: Users begin by uploading one or more (up to 5) personal photos. These images serve as the reference for the AI to maintain the user's likeness.

- Step 2: Customization: Users define the composition and style of the desired headshot.

- Step 3: Editing and Finalization: Users can view the generated headshot and make further refinements using text prompts or predefined effects.

Промпт-інжиніринг з Pixel AI Studio.

Привіт привіт.

Існує одна з ключових технік у просунутому промпт-інжинірингу щодо Google Gemini.

Однак, спосіб, у який це робиться, сильно залежить від конкретної моделі ШІ. У деяких системах, як-от Stable Diffusion (через GUI типу Automatic1111), існують спеціальні синтаксиси, наприклад, дужки () для збільшення ваги та квадратні дужки [] для її зменшення, або навіть числові коефіцієнти (token:1.5).

У Pixel AI Studio, яке працює на моделях Google Gemini, немає такого жорсткого синтаксису з дужками та цифрами. Gemini краще реагує на природну мову та структуру речення. Проте, ви можете дуже ефективно керувати "вагою" або "увагою" моделі до певних токенів, використовуючи наступні методи:

Найефективніші способи "підняти вагу" токена в Gemini:

1. Позиціонування та Повторення (Найпотужніший метод)

Слова на початку промпту мають значно більший вплив на кінцевий результат, ніж слова в кінці. Якщо ви хочете, щоб модель зосередилася на чомусь, поставте це на перше місце. Повторення ключового слова або фрази також сильно підсилює її значення.

Приклад:

Ви хочете отримати зображення велетенського червоного дракона, що летить над замком, але модель постійно малює замок більшим за дракона.

Слабкий промпт: A castle on a mountain with a red dragon flying around it.

(Тут "замок" стоїть першим, тому модель може надати йому пріоритет).

Сильний промпт: A giant, majestic red dragon. The massive red dragon is the main subject. It is flying high above a tiny castle in the background. Photorealistic, cinematic lighting.

(Тут ми тричі наголосили на "червоному драконі", поставили його на перше місце і навіть прямо вказали, що він є "головним об'єктом", а замок — "крихітний" і "на задньому плані").

Кустарь в GenAI.

Всем привет.

Если вы любите фантастику так же как я, то для вас еще одна почемучка сегодня.

Часто можно услышать, будто бы в наш век поточных линий и массового производства полностью изжил себя кустарь-умелец, искусный мастер по дереву и металлу, чьими руками создано столько прекрасных творений прошлого. Утверждение скороспелое и неверное. Разумеется, теперь умельцев стало меньше, но они отнюдь не перевелись совсем. И как бы ни менялась профессия кустаря, сам он благополучно, хотя и скромно, здравствует. Пусть он не делает скрипок, часов с кукушкой, музыкальных шкатулок – он такой же умелец, каким был всегда, и каждое изделие, выходящее из его рук, неповторимо. Он не враг механизации: под стружками на его верстаке вы обнаружите рабочий инструмент с электрическим приводом. Это вполне современный кустарь. И он всегда будет существовать, мастер на все руки, который, сам того не подозревая, творит подчас, сам того не ведая,  бессмертные произведения искусства.

Работа, которой теперь был занят Ганс Мюллер, весьма озадачила бы его баварских предков. Десять лет назад он и сам был бы удивлен. А началось все с того, что один прогоревший клиент принес ему в уплату за выполненный заказ вместо денег компьютер… И так получилось, что Ганс раздумал продавать тот компьютер. И даже сделал ему апгрейд на последние деньги.

Он был в своей области художником и отказывался верить, что через сто лет вкусы деградируют до такой степени что люди буду лайкать все подряд. А еще Ганс с детства любил фантастику. Перечитывая Артура Кларка Ганс в своем воображении был весьма невысокого мнения и об оружии, которым пользовались капитан Зипп и его враги. Нет, он не пытался понять принцип действия портативного дезинтегратора, его смущало только, почему этот дезинтегратор непременно должен быть таким громоздким. А одежда, а интерьеры космических кораблей? Они выглядят неправдоподобно! Откуда он мог это знать? Гансу всегда было присуще чувство целесообразности, оно тотчас заявило о себе и в этой новой для него области.

Мы уже сказали, что Ганс был простодушным человеком. Но простаком его нельзя было назвать. Прослышав, что в мире GenAI платят хорошие деньги, мастер тут же сел за свой компьютер.

Он трудился из любви к искусству, обстоятельство, которое не могло поколебать даже то, что он при этом зарабатывал больше денег, чем когда-либо прежде за всю свою жизнь. И Ганс заявил, что, во-первых, ему не нужны никакие помощники, во-вторых, он будет работать в своей маленькой мастерской. Его дело предлагать эскизы и образцы. Массовое тиражирование может происходить в другом месте, он кустарь.

Порт GUI в GenAI.

Привіт привіт.

Як відомо більшість локальних GenAI генераторів Forge, Foooсus, SXDL2 тощо активують свій веб-сервер  з портом 7860 або іншим вільним на зараз. 

Номер порта при запуску можливо поміняти параметром --port, або  неможливо (непередбачено), і тоді його номер по замовченню треба шукати в python коді сервера.

Якщо ви викорстовуєте декіліька генераторів, як я, то немає потреби запам'ятовувати їх, а вистачить зробити URL лінки на кожен з них.

Але тут є підводний камінь - якщо лінк повністю співпаде по назві, наприклад http://localhost:7860 то його збереження може переписати попередній. Тобто був у вас лінк на Automatic, а став раптом на Forge.)

Плюс є ще такі standalone генератори як OmniGen або WAN2GP тощо, і знову плюс ті самі лінки..., виглядає такий набір важно але.

До чого я веду? 

Можно зробити простіше - тепер я роблю URL тільки на номер порта. І все. А поточний номер порта я завжди бачу в консолі того генератора який зараз використовую. Це набагато економніше по рухах мишкою. Звісно це стосується тих випадків коли GUI генератора не відкривається автоматом.

Щасти.

Корректное разрешение картинки в GenAI.

Всем привет.

Сегодня для вас еще одна шпаргалка от гуру GenAI  Дмитрия Невского - про разрешение, какое и для каких моделей лучше использовать при генерации картинок, и почему.

Наверное вы уже слышали, что модели для генерации изображений, например модели Stable Diffusion работают лучше всего с определёнными разрешениями и неправильный выбор может привести к артефактам, искажениям или ошибкам. Давайте разбираться.

STABLE DIFFUSION 1.5 

Одна из самых старших и популярных моделей для генерации изображений. Для этой модели рекомендуются следующие разрешения:

512х512, 512х768, 768х512. Очевидно что требование 512 по одной из сторон!

Почему?

• Обучалась на изображениях 512х512, из-за чего эти модели больше всех имеют проблемы с глазами и пальцами. 
• При больших размерах появляются дублирующиеся объекты,  повторяющиеся части тел или растягивающиеся конечности, что в последствии успешно фиксилось расширением Kohya HRFix.
• Кратность 64 важна для архитектуры UNet.

Итак, здесь все просто, примеры рабочих разрешений:

✅ 512х512 1х1

✅ 512х768 2х3

✅ 768х512 3х2

❌ 256х256

❌ 600х600 (не делится на 64)

❌ 1024х1024 (может давать артефакты)

Как может повлиять?

•  cлишком маленькое 256х256 потеря деталей.
•  cлишком большое 1024х1024 задвоение предметов, растяжение конечностей. 

Что бы вы понимали почему так происходит - механизм внимания модели рассчитывается в соответствии с размерами изображения на котором ее обучали, поэтому при большем размере она пытается заполнить пустое пространство создавая копии объекта.

Но даже если размер не делится например на 64 - это не значит, что картинка не будет генерироваться, возможно при использовании некоторых расширений интерфейс скорее всего будет выдавать ошибку.

Розумне використання Veo 3.

Привіт привіт.

Наскільки Veo 3 наробила шуму настільки треба вміти нею користуватися. Так, вона досі не безкоштовна, але Google обіцяє модель Veo 3 Fast за помірними цінами або навіть з trial періодом. То ж до діла.

Оригінал англійською цієї статті знайдете тут.

Veo 3 від Google генерує відео зі звуком на основі текстових підказок. Аудіо може бути діалогом, закадровим голосом, звуковими ефектами та музикою.

Напишіть, що саме відбувається

Спочатку основи. Добре складена підказка – це ключ до створення хороших відео. Чим більше ви можете вказати у своїй підказці простою мовою, тим легше Veo 3 зрозуміти та створити потрібне вам відео.

Спробуйте включити ці візуальні елементи у своє завдання:

• Тема: Хто або що зображено на сцені — людина, тварина, предмет або пейзаж.
• Контекст: Де знаходиться об'єкт зйомки? У приміщенні? На міській вулиці? У лісі?
• Дія: Чи ходить, стрибає, повертає голову ваш об'єкт?
• Стиль: Візуальна естетика, до якої ви прагнете (кінематографічна, анімована, покадрова анімація тощо).
• Рух камери: Опишіть, як рухається камера: з висоти пташиного польоту, на рівні очей, зверху вниз або з нижнього ракурсу.
• Композиція: Як кадровано кадр: ширококутний план, крупний план тощо.
• Атмосфера: Настрій та освітлення. Ви можете сказати щось на кшталт «теплі тони», «синє світло» або «ніч».

Також потрібно включити аудіоелементи, які ми розглянемо детальніше нижче.

Ось приклад порівняння простого та детального підказки:

«A man answers a rotary phone“

 Проти:

“A shaky dolly zoom goes from a far away blur to a close-up cinematic shot of a desperate man in a weathered green trench coat as he picks up a rotary phone mounted on a gritty brick wall, bathed in the eerie glow of a green neon sign. The zoom reveals the tension and the desperation etched on his face as he struggles to talk on the phone. The shallow depth of field focuses on his furrowed brow and the black rotary phone, blurring the background into a sea of neon colors and indistinct shadows, creating a sense of urgency and isolation.“

Друга підказка містить структурні елементи для підштовхування Veo 3 до сцени, яку ми намагаємося створити.

Dynamic Prompts и шаблоны Jinja2.

Всем привет.

Вы заметили что в расширении «Dynamic Prompts» есть интересное подменю «Jinja2 templates»?

Jinja2 - это движок шаблонов, который позволяет использовать синтаксис в стиле Python в шаблонах. Эта возможность особенно полезна для подсказок Stable Diffusion, поскольку она позволяет создавать один запрос, который генерирует несколько запросов, генерировать рандомизированные элементы внутри запросов, итерировать по элементам, использовать подстановочные знаки и многое другое. Jinja2 может эмулировать результаты, для получения которых обычно требуются сложные скрипты Python.

Чтобы включить шаблоны Jinja2:

1. Установите Dynamic Prompts через браузер расширений.

2. Перезапустите Web UI.

3. Прокрутите вниз до скриптов и разверните аккордеон dynamic prompt.

4. Разверните аккордеон Jinja2 и включите его.

Jinja2 предлагает различные структуры управления, включая циклы и условные операторы, а также фильтры, тесты и макросы, которые позволяют создавать мощные и гибкие шаблоны. Хотя эти функции на первый взгляд могут показаться сложными, их возможности впечатляют.

Операторы Jinja2 начинаются с {% и заканчиваются %} , выражения заключены в {{ }} , а комментарии содержатся в {# #} .

В Stable Diffusion (Automatic1111 или Forge) подсказки определяются с помощью тегов {% prompt %} и {% endprompt %}. Операторы и выражения внутри этих тегов не обязательно должны быть на отдельных строках, но разделены для лучшей читаемости. Эти программные подсказки могут быть длиннее традиционных подсказок, поскольку сгенерированные результаты, как правило, короче.

Моніторинг ресурсів в GenAI.

Привіт привіт.

Моніторинг ресурсів в GenAI так само важливий як і в інших ІТ-сферах. Особливо якщо у вас локальний GenAI. Сьогодні я покажу вам відомі розширення моніторінгу для ComfyUI та ForgeUI.

Пакет crystool.

https://github.com/crystian/ComfyUI-Crystools

Популярний монітор ресурсів в ComfyUI.

Ви можете бачити ресурси, що використовуються ComfyUI (CPU, GPU, RAM, VRAM, GPU Temp і вільний простір HDD) в рядку меню в режимі реального часу. Без особливих налаштувань, тільки вибір яку опцію показати, а яку ні.

Моя оцінка - 5 з 5.

Автоматизация труда в GenAI.

Всем привет.

Определенная автоматизация творческого труда в GenAI возможна! Само собой на этот счет существует масса скриптов или расширений для Forge/Automatic1111 которые позволяет выполнять пакетную генерацию или апскейлинг.

Вот одно из них - замечательное расширение которое предназначено для пакетного распознавания и генерации описаний (их можно использовать как промпт) по картинке с помощью популярной модели Florence-2. В принципе автор расширения просто добавил то чего не хватает в штатном Florence-спейсе самого Forge.

Итак, переходим в Forge и устанавливаем по ссылке расширение Forge Space Batch Florence-2: https://github.com/Haoming02/forge-space-batch-florence-2.git

Разумеется расширение устанавливается на вкладку "SPACE", поэтому переходим на эту вкладку и жмем напротив BATCH - Florence-2: Image Captioning and Object Detection кнопку "LAUNCH".

После чего в соседней вкладке web-браузера запустится новое окно: 

Переходим в нашу папку с исходными изображениями и копируем ее полный путь. Вставляем путь в поле Working Directory (вверху справа) и жмем кнопку Run, после чего начнется автоматическое распознавание картинок, а рядом с картинками станут появляться TXT-файлики с описаниями.

ВНИМАНИЕ: если в рабочей папке картинки разных размеров то процесс может и стопорнуться (ловим ошибку в консоли ValueError: Unable to infer channel dimension format).

По умолчанию будет выбрана задача (Task) - More Detailed Caption как более подробное описание, для будущих промптов без правки советую использовать именно ее, можно еще выбрать Caption и Detailed Caption, но деталей будет меньше. Справа, если убрать галочку - Recursive то кроме промптов будут сохраняться копии файлов с отметками на каких местах на картинках был фокус модели при анализе. Возможно вам это будет интересно. Если отметить радиобатон - Cascased Tasks, то вместо текстовых файлов, промпты будут сохраняться в файлах формата json. Куда их можно после применить - пока ответить не берусь.

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.
  
  
  

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.

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.