Нейронная сеть SmartHoldem для генерации изображений

TechnoL0g

Нейронная сеть SmartHoldem обучена для создания создания графических изображений.

Доступна в телеграм https://t.me/smartholdem

В настоящее время модель обучена на англоязычных паттернах для международного рынка, но мы продолжаем обучать модели и на других языках. Модель по умолчанию обучена на работах известных художников (таких как Ханс Гигер, Иван Иванович Шишкин итд) и дизайнеров, рендерах игровых движков Unreal, Unity, а также определенный процент на изображениях доступных в сети интернет.

Команды в телеграм:

img <текст>

Параметры:

Параметры задаются после img <текст> через пробел и дефис.
Пример сообщения в телеграм SmartHoldem: img colorful mountain range, fantasy artwork, award winning, very very very very very very very beautiful scenery -m dream

-n или -negative_prompt список негативных слов через запятую, исключить из изображения (плохая анатомия и тд)
-m или -model использовать модель данных отличную от основной
-m berry berry mix
-m blood blood jorney
-m 16bit 16 bit landscapes
-m sw стиль synth wave
-m comic модель обученная на комиксах
-m 30000 модель 30к уникальных параметров
-m paint в будущем будет использоваться для создания качественных изображений по наброскам
-m microworld микромиры
-m dream обучалась в стиле mindjorney
-m dl улучшена анатомия

пример: -m dream

-cfg_scale от 1 до 10 меньше точнее, больше креативнее
-steps Sampling steps от 1 до 150, итерации отрисовки, по умолчанию 50, иногда достаточно меньше чтобы получить хороший результат, больше, занимает больше времени, но результат обычно тот-же, стоит менять если не подходит параметр по умолчанию
-denoising_strength от 0 до 1 некоторый вариант рандома креативности, по умолчанию 0.66
пример: -denoising_strength 0.45

-sampler_index выбор алгоритма генерации, паттерн
пример: -sampler_index Euler a
варианты:

Euler a (по умолчанию)
Euler
LMS
Heun
DPM2
DPM2 a
DPM++ 2S a
DPM++ 2M
DPM++ SDE
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++ 2S a Karras
DPM++ 2M Karras
DPM++ SDE Karras
DDIM
PLMS
UniPC

Семплеры подходят для разных стилей изображений, одни лучше, другие хуже, как показывает практика семплер LMS, DDIM хорошо себя показывать в портретах,

-seed случайное число на основе которого строится уникальное изображение, по умолчанию -1 т.е. рандом от 0 до 4,294,967,295
полученное изображение возможно повторно сгенерировать указав seed и текстовое сообщение

в будущей версии будет доступна функция upscale масштабирование до любого разрешения с помощью дополнительной нейронной сети без потери качества

Нейронная сеть генерации изображений с обученными моделями данных будет использоваться в NFT площадке SmartHoldem в разделе нейронных сетей.

Это бета-версия, команды и параметры могут меняться.