Нейронная сеть SmartHoldem для генерации изображений



  • water-004836a4b956dd40c441464d1e6d5401.png
    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.


Log in to reply