Магистранты РГУ им. Косыгина на 6 неделе обучения курса «Нейросети для дизайна» Академии МАИД.РФ изучают нейросети на ПК

Академия МАИД.РФ продолжает делиться опытом на инновационном курсе «Нейросети для дизайна». Магистранты РГУ имени Косыгина осваивают передовые возможности нейромоделей Stable Diffusion с наставником Еленой Викторовной Пушкаренко, работая в локальной версии Automatic1111. Локальная работа гарантирует конфиденциальность промптов и авторские права на уникальные генерации, что открывает безграничные горизонты для креативных индустрий.

Веб-интерфейс Automatic1111 — это не только дополнительные возможности в профессиональной работе с нейросетью, но и новые ограничения. Многофункциональная программная оболочка служит для работы с моделями на базе Stable Diffusion. Automatic1111 нужно установить и освоить. Но, работа на личном ПК, это когда ваши генерации и ваши промпты защищены авторским правом. Ваш нейроарт с цезурой, которую вы устанавливаете себе самостоятельно.

Большим преимуществом локальной работы является то, что интерфейс позволяет устанавливать дополнительные расширения. Сегодня существует более 140 расширений. 140 дополнительных возможностей в работе с генерацией изображений! Есть расширения наиболее популярные — мощные, как ControlNet, есть менее популярные, но способные закрывать узкие задачи. Установив расширение можно упростить настройку формата генерируемого изображения. Каждое расширение — это новый уровень возможностей, новый уровень управления генерацией изображений и видео.

Результаты не заставляют себя ждать. Вдохновляйтесь работами магистрантов РГУ имени Косыгина! Это изысканный и утонченный реализм, который способен проводить нас сквозь границы времени.

Предустановленные возможности Automatic1111 тоже достаточно широки. Чтобы перевести изображение в текст, нам не нужно искать дополнительный ресурс на основе ИИ, можно работать с функциями «Interrogate DeepBooru», «Interrogate CLIP». Конечно, у этого есть свои плюсы и минусы. Но если вы хотите иметь больше возможностей для достижения релевантного результата в генерации иллюстраций с Automatic1111, осваивайте параметры Hires.fix, SD VAE, Clip skip и другие. Изучайте вкладки img2img, Extras, PNG info, Train. Не останавливайтесь на базовых параметрах: Sampling steps, CFG Scale, Seed, Sampling method.

В исследовательских работах обратите внимание на Script «X/Y/Z plot». Данный скрипт поможет, например, в понимании влияния токена на генерацию. В нашем примере, когда мы вводим красный цвет (токен «red»), образ претерпевает значительные изменения. Поздравляю! Вы способны видеть тонкости промптинга.

Кто не хочет такую нейромощь, как Automatic1111? Магистранты РГУ имени Косыгина успешно осваивают новый интерфейс, чтобы эффективно решать поставленные дизайн-задачи. Мощные нейроинструменты становятся волшебной палочкой в руках новаторов. Веб-интерфейс Automatic1111 — это один из 10+ интерфейсов и сегодня один из самых популярных.

С новыми возможностями, как правило, возникают и новые ограничения. Работая с онлайн-ресурсами, мы ограничены прежде всего функционалом. В работе локально есть два самых главных ограничения. Первое — это требования к мощности компьютера:

Windows 10/11 64bit:

• видеокарта NVIDIA GeForce GTX 20xx и выше
• 16 ГБ оперативной памяти (RAM)
• 4 ГБ видеопамяти (GPU)
• 50 Гб свободного места на диске
  

Если у вас Mac, понадобится:

• процессор M1 или M2
• последняя версия macOS Monterey
  

Второе ограничение — это минимальные знания по установке ПО и способность реагировать на ошибки типа «CUDA out of memory». Ограничения снимаются способностью и стремлением к обучению. Еще хочется сказать, что скорость обновлений Automatic1111 не позволит зазеваться. Недостаток это или преимущество?!

Давайте составим перечень преимуществ и недостатков при локальной работе с нейросетью.

Преимущества:

• Промпты закрыты от посторонних глаз — для студий дизайна это особо актуальная тема
• Генерации изображений принадлежат вам и повторить их без промпта достаточно сложно — это путь дизайн-студий, для которых особо важно авторское право
• Возможность обучения собственных моделей для создания уникальных на рынке образов — это преимущество дизайн-студий, дизайнеров, это собственный стиль!
• Цензура подчиняется законам государства
• Время и количество генераций изображений неограниченно и подчиняется только вашим потребностям
  

Недостатки:

• Мощности ПК
• Специалисты, обеспечивающие корректную работу ПО, либо разбираться во всем самостоятельно — учится на курсе будет эффективнее
• Специалисты способные обучать модели — потребуется растить свои таланты или нанимать профессионалов
  

Пока вы думаете, как подступиться к нейросетям и пробовали только работать с Кандинским, магистранты работают с развитием визуальной коммуникации для своего бренда в стиле реализма. Да-да, одно из преимуществ нейромоделей Stable Diffusion — это возможность создания качественных реалистичных изображений. Посмотрите на работы!

При изучении множества настроек при создании изображений в Академии МАИД.РФ большое внимание уделяется профессиональному промптингу и отработке навыков. Практические работы с каждым модулем раскрывают большие возможности для управления генерацией изображений, а самостоятельная работа закрепляет знания на опыте. Растим профессиональные мышцы!

Разная направленность будущих брендов, с которыми работают магистранты, позволяет уверенно говорить о широких возможностях применения нейросетей для креативных индустрий, для сферы дизайна, в частности. Времени думать — внедрять нейросети или нет — уже нет. Мир стремительно изменяется!

Пока магистранты продолжают увлекательное нейропутешествие по миру нейромогущества на курсе «Нейросети для дизайна», мы готовимся к награждению наших нейро баскетбольных команд — разрабатываем дизайн статуэток с нейросетью. Пусть победит сильнейший!

Подписывайтесь на наши каналы, чтобы быть в курсе нейротрансформации креативных индустрий. Не пропустите изменения!
ВКонтакте
Телеграм
Рассылка «МАИДДайджест»
Курс «Нейросети для дизайна»

#маидрф #ЕленаПушкаренко #нейрограмотность #ргукосыгина #искусственныйинтеллект #нейросети #нейросеть #ai