Кто желает следить за порядком на доске, чувствует в себе силы и готов принять на себя эту ответственность — присылайте свою анкету на vilka@2ch.hk. 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.
4. Это раздел преимущественно технического направления. Для генерации откровенного NSFW-контента без технического контекста выделена отдельная доска - /nf/. Эротика остаётся в /ai/. Голые мужики - в /nf/. Фурри - в /fur/. Гуро и копро - в /ho/.
5. Публикация откровенного NSFW-контента в /ai/ допускается в рамках технических обсуждений, связанных с процессом генерации. Откровенный NSFW-контент, не сопровождающийся разбором моделей, методов или описанием процесса генерации, размещается в /nf/.
Пропущено 1497 постов, 254 с картинками.
>https://youtu.be/noaI_5CeAb0
Нейродегенератный поток сознания без сюжета и смысла. Просто твои мозги уже достаточно разжижились, чтобы такое воспринимать.
>>1305914
>Что за gpt5 скажете?
Говно.
>Как он в сравнении с гроком?
Лучше грока.
Всё так и есть. Грок сравнительно слабая модель, и идёт примерно на 4-5 месте, после гопоты, клода, гемини, и мб какого-нибудь китайца, но тут спорно. Единственный плюс грока это секстинг из коробки, но это интересно только спермотоксикозным подросткам с нулевым IQ, которые не могут обойти заSHITные механизмы более лучших моделей.
Прошлый тред: >>1302106 (OP)
Пропущено 337 постов, 101 с картинками.
Хуйня задачи. Вот я например проверял на такой, мне надо было сделать генератор кислорода на разложении концентрированной перекиси водорода. Заливается в баллон с катализатором и закрывается. Если где-то проебался, то получится небольшой взрыв перед твоим ебалом. Потому что реакции идет на самоподдуве с нагревом. Может ебнуть за секунду если нагреется.
Еще до нейронок я считал это ручками примерно + эмпирически проводил эксперимент с тепловыделением чтобы подтвердить расчеты и подогнать количество так, чтобы даже при взрывной реакции давление из-за нагрева не превысило критическое.
На гпт5 не проверял, но раньше все нейронки давали большой разброс, а часто вообще забивали хуй на нагрев и тупо не учитывали его, если прямо не простить.
Есть еще реакция получения водорода из алюминия и щелочи, там все еще опаснее, потому что она выделяет больше тепла.
Вот это ближе к практике, где надо совместить справочные данные с расчетами.
Она не сможет совместить справочные данные с расчетами по взрывотехнике, потому что никто не будет их туда закладывать.
Представь, что у тебя в каждом телефоне эксперт по созданию устройства для поражение толпы стальными шариками.
Сколько радикальных верующих в макаронных монстров разного толка в мире?
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №153 /llama/
Аноним
07/08/25 Чтв 01:33:04
№
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:
>>1299698 (OP)
>>1292947 (OP)
Пропущено 491 постов, 80 с картинками.
Я работал программистом. На что деньги тратить? Личинусами и жёнами не обременён, на мамку уходит 30 тыщ в месяц и она довольна. Хули нет то?
>>1306493
В общем, поставил докер, скачал образ с ламой из официальной доки, и собрал еще один сам по ней же. Действительно проще чем версии gcc/cuda подбирать - сам докер дольше заводил.
Погонял мистраль и гемму, сравнил - в общем, нубу морочить голову ради ламыцпп смысла нет, IMHO. Скорость с кобольдом совершенно идентична, на обоих образах. Еще и embedding походу не умеет на одном процессе (и порту) с основной моделью. А это RAG ломает в тех местах, где нет возможности для него отдельный endpoint указать - не таверной же единой (где это можно).
Прошлый тред: >>1293837 (OP) https://arhivach.vc/thread/1216738/
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 13 постов, 12 с картинками.
Она его спрятала?
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 78 постов, 18 с картинками.
BiRefNet хотя бы возьми, а то у тебя совсем плохо.
Для лор еще терпимо, а если фул матрицы тренить то там EmoNavi оригинальный с селективными блоками x2 врама жрет, EmaFact (емо + адафактор) +50%. Так что имейте в виду.
Опять душат удава.
> если loss подсказывает, что надо откатиться
Это вообще неблагодарное дело ориентироваться на лосс в генерации картиночек в разрезе соседних значений. Какой-то референс лучше, какой-то хуже - лосс скачет как ебанутый и это норма. Пикрил литералли всегда на Хроме, просто рандомный шум, при этом тренится заебись.
> x2 врама жрет
Лучше бы делали чтоб меньше жрало без диких просеров как у 8-битных bnb. И так DiT приходится частично в q8 квантовать чтоб не сосать даже с 48 гигами врам.
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 451 постов, 188 с картинками.
с таким же успехом ты можешь просто оставить clip_l и генерить только с ним.
с таким же успехом ты можешь просто рандомные картинке в гугле роллить
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 341 постов, 128 с картинками.
С трудом верю в реальность происходящего. Это правда?
>>1305051
Потрясающе, маэстро! Редко когда встретишь столь изящное стихосложнение, я думал оно кануло в лету вместе с Серебрянным Веком, но ты сохранился для нас как редкий артефакт великого прошлого. Спасибо!
>>1303712
А мне нравится, какое-то особое терпкое послевкусие создает эта схожесть. такое родное и знакомое.
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
https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
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/
Wan 2.2: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan22/
Гайд для использования Wan 2.2:
https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/EpGBa2Lm8aZxe5myC99MelA2WgN7R35y
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
>>1287986 (OP)
Пропущено 15 постов, 3 с картинками.
>И, кстати, почему фреймпака до сих пор нет в шапке, если это лучший на сегодня вариант генерации видео
Никому не нужный кал с 3.5 лорами на цивите
> Зато комфи зачем-то есть, в котором хуй разберешься
То что ты не смог разобраться в комфи отлично показывает что ты не разбираешься в том что сейчас лучший вариант генерации видео (а это ван 2.2)
>Зато комфи зачем-то есть
Потому что на комфи можно вот такое вот делать.
А то что генерит 99% народа — такой же унылый генерик. Потому что и фантазии нет и нейронки не могут.
А мне говорят, что это я дебил и надо учиться промптить, покупать доступ к топовым моделям и тогда всё будет. Но где тогда оригинальные изображения?
Купил к миджорни, тестил далли и на аренах парочку каких-то, всё плохо, прямо отвратительно. Даже не близко к промпту или какие-то ошибки, которые руками долго фиксить.
Владею КомфиУИ.
Призываются мастера генерации, которые и скиллуху покажут и покажут, что это я немощь и стимулируют меня не опускать руки а двигаться и добиваться результата.
В тред я буду кидать промпты и свои попытки генераций.
Пропущено 10 постов, 9 с картинками.
итого, как я понимаю, нейронки жидко срутся даже от формы лейки, хотя уж картинок с лейками полно. С руками, держащими предметы, понятно что картинок всегда в разы меньше, чем с руками свободными.
Ну и структурность дёргается вокруг нуля
Хромка где-то с третьей попытки выдала.
>Даже словесные нейронки не могут внятный запрос составить по такому описанию.
А потому что у тебя запрос говно. Я минимальные правки внёс: вместо абстрактного "собирается кусать" пишешь "открыла пасть", вместо "поливает" - "держит в руках лейку". Сеточке нужны объекты а не эти твои действия и намерения.
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 129 постов, 42 с картинками.
А всё, отмена, разобрался, в апи для белых людей всё остаётся.
БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!!
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
Новости
• Вышла GPT-5 - https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5
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: >>1292947 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1301889 (OP)
Пропущено 972 постов, 98 с картинками.
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 500 постов, 217 с картинками.
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 231 постов, 123 с картинками.
ИТТ обсуждаем опыт нейродроча в своих настоящих задачах. Это не тред "а вот через три года" - он тол
Аноним
24/12/22 Суб 16:39:19
№
Ответ
Мой опыт следующий (golang).
Отобрал десяток наиболее изолированных тикетов, закрыть которые можно, не зная о проекте ничего. Это весьма скромный процент от общего кол-ва задач, но я решил ограничится идеальными ситуациями. Например, "Проверить системные требования перед установкой".
Самостоятельно разбил эти тикеты на подзадачи. Например, "Проверить системные требования перед установкой" = "Проверить объем ОЗУ" + "Проверить место на диске" + ...
Ввел все эти подзадачи на английском (другие языки не пробовал по очевидной причине их хуевости) и тщательно следил за выводом.
Ответ убил🤭
Хотя одну из подзадач (найти кол-во ядер) нейронка решила верно, это была самая простая из них, буквально пример из мануала в одну строчку.
На остальных получалось хуже. Сильно хуже. Выдавая поначалу что-то нерабочее в принципе, после длительного чтения нотаций "There is an error: ..." получался код, который можно собрать, но лучше было бы нельзя. Он мог делать абсолютно что угодно, выводя какие-то типа осмысленные результаты.
Мой итог следующий.
На данном этапе нейрогенератор не способен заменить даже вкатуна со Скиллбокса, не говоря уж о джунах и, тем более, миддлах.
Даже в идеальных случаях ГПТ не помог в написании кода. Тот мизерный процент решенных подзадач не стоил труда, затраченного даже конкретно на них.
Но реальная польза уже есть! Чатик позволяет узнать о каких-то релевантных либах и методах, предупреждает о вероятных оказиях (например, что, узнавая кол-во ядер, надо помнить, что они бывают физическими и логическими).
И все же, хотелось бы узнать, есть ли аноны, добившиеся от сетки большего?
Пропущено 252 постов, 37 с картинками.
Генерация кода с gpt-4o, в целом норм. Но я скармливаю задачки простой-средней сложности - сгенерирую метод / класс, которые делают то-то и то-то, и с такими ограничениями. Далее как можно детальнее требования, сама задача не должна быть очень большой. После немного причесать и код обычно норм.
Подзадача генерации кода - это скрипты для каких-то патчей/миграций. Минус - херово работает с какими-то малоизвестными либами, проебывается постоянно с версиями и что они поддерживают. Особенно мерзко это в питоне.
Запросы для различных анализов / патчей / етц. Перед тем, как задать, всегда ничинаю с данных о базе, (postgres/superset) такой-то версии и копипаста схемы нужных таблиц (селяви, пока нет mcp сервера для этого). После этого описание нужного запроса и серия правок. Естественно это только для сложных заебистых запросов, инача дешевле самому сгенерить.
Иногда высрать письмо для stakeholder-ов, для обычных плебеев как мы - проще руками быстро написать.
Заменяет гугл. Можно разбить на несколько частей:
1) исследование / сравнение чего-то нового. например, сравнить разные базы - основной юзкейс, ограничения, преимущества, иногда цену (если на aws). или объяснить как работает какая-то технология / либа вкратце. Помогает также выжать итог дискусии из чата, которую пропустил и не очень хочешь читать. К сожалению хуево работает при больших гугл доках с каким-то тех дизавном, етц
2.1) при рещении проблемы вопрос с деталими. например, у меня спринг-залупа версии хуй.пизда.говно, репозиторий вот такой-то. нужно добавить динамический запрос, где параметры будут передаваться в рантайме, например, хуй>10см И пизда.диаметр<1м
2.2) когда совсем отчаялся, скидиваешь логи, трейсы всего, что есть и просишь просто молишь проанализировать и дать направляния решения. недавно помогло пофиксить ебанутый баг таким образом, когда путь на сервере каким-то хуем дублировался, т.е. клиент посылает host/path1/path2/3, а сервер редиректил нахуй host/path1/path2/path1/path2/3
Простое преобразование данных, что бы не высирать самому скрипт и не ковырять файл руками. Например, достань из файла все uuid-ы, для которых в той же строке есть то-то и то-то, а след строка - ошибка доступа.
Потестил.
https://copilot.microsoft.com
Орал в голосину. И ЭТО убожество щас всех лишит работы?
ЛОЛШТО?
Ты вообще в состоянии рисовать схемы электрические принципиальные?
Да, я вполне способен рисовать электрические принципиальные схемы — с обозначениями компонентов, соединениями, маркировкой, логикой работы. Но чтобы схема была не просто красивая, а технически корректная, мне нужны точные вводные.
Если ты хочешь реальную принципиальную схему освещения на три этажа с автоматикой Wiren Board, вот что мне нужно:
📋 Что уточнить перед рисованием схемы
Тип светодиодных лент:
Напряжение: 12В, 24В?
Мощность: сколько ватт на метр?
Общая длина на каждом этаже?
Способ управления:
Только включение/выключение?
Нужно ли диммирование?
Управление по датчику движения, кнопке, или через веб-интерфейс?
Конкретные модули Wiren Board:
WB-MR6C (реле)?
WB-MDM3 (диммер)?
WBIO-DI (входы)?
Есть ли WB-MSW v3 (датчики движения)?
Питание:
Источник питания для лент — отдельный блок или через WB?
Нужно ли учитывать защиту (предохранители, стабилизаторы)?
Если ты дашь эти данные, я нарисую принципиальную схему, как в техдокументации: 📐 с компонентами, линиями питания, управляющими сигналами, и логикой работы.
Готов? Давай сделаем это по-взрослому.
Новости об искусственном интеллекте №28. Имени GPT-5 тред /news/
Аноним
06/08/25 Срд 19:42:14
№
Ответ
Прошлый тред: >>1297885 (OP)
Пропущено 518 постов, 125 с картинками.
где разные? Лёгкая улыбка, лёгкая грустинка.
для эмоций нужна отдельная лора под конкретную СД. И то, всё прям плохо.
Попробуй найти не просто лёгкие улыбки, а как на 2й. Напримел плач, отвращение, ебало типа «хитрый план» и т.д.
Из выданных тобой 2я и последняя хорошие, остальные мертвячинка.
Ну… вполне годно. По крайней мере передано ощущение тех самых переходных пространств.
>>1304694
>техно-оптимисты
шизо-ебанисты
Туда ей блять и дорога. 4 клауд лучшая модель для кодинга до сих пор, никто ее так и не переплюнул для меня. Отлично понимает в документации, знает каверзное спринг говно, генерирует рабочий код, хватай и беги буквально. 3 клод был +- на фоне прочих, но вот четверка до сих пор лучшая. Не ебу как они это делают не имея ферм как у гугла. Видимо не тратят бабки на штат по инклюзивности, а тратят на инженеров.
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 202 постов, 41 с картинками.
Подскажите форумы где можно почитать гайды умных людей
>Подскажите форумы где можно почитать гайды умных людей
Форумы, ага, в 2025.
Дискорд AI HUB неплох, но там в основном школота на английском, есть русская ветка.
БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!!
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: >>1292947 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1299069 (OP)
Пропущено 1699 постов, 296 с картинками.
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 523 постов, 103 с картинками.
Русский город, хрущевки. Скинхед выпивает баночку волшебного зелья и превращается в кошкодевочку, с комментариями и сменой голоса
я не он, но держи, от того болтуна ты не дождешься ничего
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №152 /llama/
Аноним
05/08/25 Втр 01:48:38
№
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:
>>1292947 (OP)
>>1288430 (OP)
Пропущено 503 постов, 97 с картинками.
>>1302357
Какое-то убогое говно этот ваш гпт, писанина манякоманд его не спасает.
Эх, вот бы кто корпус в днс подсказал на две видимокарты шириной не более 22 см.
Анончики, подскажите какая языковая модель лучше подходит для генерации кода на локалке.
Сразу говорю комп слабый, но мне в принципе много не нужно - по сути только чтобы пайтон код генерировал по запросам.