home.social

#controlnet — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #controlnet, aggregated by home.social.

  1. Как облегчить работу дизайнера с помощью ИИ и сохранить визуальный стиль

    Представьте оркестр без нот и метронома: музыканты играют «как чувствуют», и мелодия каждый раз звучит по-другому. Так же ведет себя генерация изображений по одному промпту — красиво, но неповторяемо. В работе с брендовым визуалом это ощущается особенно: дизайнерам приходится идти дальше простой текстовой инструкции и вручную подбирать референсы, выравнивать композицию, корректировать цвет, отбирать вариации и собирать их в единый стиль. Мы в X5 Tech решили превратить генеративный ИИ из источника хаотичных вариаций в стабильный конвейер брендового визуала. Зафиксировали стиль, задали структуру, выстроили управление вариациями, и в итоге собрали рабочий пайплайн. Когда он заработал, скорость выросла почти вдвое, некоторые команды полностью отказались от фотостоков или значительно сократили их использование, а 40–45% визуального контента «Пятерочки» и «Чижика» теперь создается с участием ИИ. В этой статье — разбор принципов, на которых держатся пайплайны управления генерациями: как модели помогают контролировать структуру и стиль, какую роль в этом играет дизайнер и за счет чего связка ControlNet, LoRA, Style Reference и мультимодальных ИИ превращает генерации в предсказуемую систему.

    habr.com/ru/companies/X5Tech/a

    #генерация_изображений #генеративный_ии #визуальный_стиль #controlnet #lora #style_transfer #midjourney #автоматизация #пайплайн #брендинг

  2. Как облегчить работу дизайнера с помощью ИИ и сохранить визуальный стиль

    Представьте оркестр без нот и метронома: музыканты играют «как чувствуют», и мелодия каждый раз звучит по-другому. Так же ведет себя генерация изображений по одному промпту — красиво, но неповторяемо. В работе с брендовым визуалом это ощущается особенно: дизайнерам приходится идти дальше простой текстовой инструкции и вручную подбирать референсы, выравнивать композицию, корректировать цвет, отбирать вариации и собирать их в единый стиль. Мы в X5 Tech решили превратить генеративный ИИ из источника хаотичных вариаций в стабильный конвейер брендового визуала. Зафиксировали стиль, задали структуру, выстроили управление вариациями, и в итоге собрали рабочий пайплайн. Когда он заработал, скорость выросла почти вдвое, некоторые команды полностью отказались от фотостоков или значительно сократили их использование, а 40–45% визуального контента «Пятерочки» и «Чижика» теперь создается с участием ИИ. В этой статье — разбор принципов, на которых держатся пайплайны управления генерациями: как модели помогают контролировать структуру и стиль, какую роль в этом играет дизайнер и за счет чего связка ControlNet, LoRA, Style Reference и мультимодальных ИИ превращает генерации в предсказуемую систему.

    habr.com/ru/companies/X5Tech/a

    #генерация_изображений #генеративный_ии #визуальный_стиль #controlnet #lora #style_transfer #midjourney #автоматизация #пайплайн #брендинг

  3. Как облегчить работу дизайнера с помощью ИИ и сохранить визуальный стиль

    Представьте оркестр без нот и метронома: музыканты играют «как чувствуют», и мелодия каждый раз звучит по-другому. Так же ведет себя генерация изображений по одному промпту — красиво, но неповторяемо. В работе с брендовым визуалом это ощущается особенно: дизайнерам приходится идти дальше простой текстовой инструкции и вручную подбирать референсы, выравнивать композицию, корректировать цвет, отбирать вариации и собирать их в единый стиль. Мы в X5 Tech решили превратить генеративный ИИ из источника хаотичных вариаций в стабильный конвейер брендового визуала. Зафиксировали стиль, задали структуру, выстроили управление вариациями, и в итоге собрали рабочий пайплайн. Когда он заработал, скорость выросла почти вдвое, некоторые команды полностью отказались от фотостоков или значительно сократили их использование, а 40–45% визуального контента «Пятерочки» и «Чижика» теперь создается с участием ИИ. В этой статье — разбор принципов, на которых держатся пайплайны управления генерациями: как модели помогают контролировать структуру и стиль, какую роль в этом играет дизайнер и за счет чего связка ControlNet, LoRA, Style Reference и мультимодальных ИИ превращает генерации в предсказуемую систему.

    habr.com/ru/companies/X5Tech/a

    #генерация_изображений #генеративный_ии #визуальный_стиль #controlnet #lora #style_transfer #midjourney #автоматизация #пайплайн #брендинг

  4. Как облегчить работу дизайнера с помощью ИИ и сохранить визуальный стиль

    Представьте оркестр без нот и метронома: музыканты играют «как чувствуют», и мелодия каждый раз звучит по-другому. Так же ведет себя генерация изображений по одному промпту — красиво, но неповторяемо. В работе с брендовым визуалом это ощущается особенно: дизайнерам приходится идти дальше простой текстовой инструкции и вручную подбирать референсы, выравнивать композицию, корректировать цвет, отбирать вариации и собирать их в единый стиль. Мы в X5 Tech решили превратить генеративный ИИ из источника хаотичных вариаций в стабильный конвейер брендового визуала. Зафиксировали стиль, задали структуру, выстроили управление вариациями, и в итоге собрали рабочий пайплайн. Когда он заработал, скорость выросла почти вдвое, некоторые команды полностью отказались от фотостоков или значительно сократили их использование, а 40–45% визуального контента «Пятерочки» и «Чижика» теперь создается с участием ИИ. В этой статье — разбор принципов, на которых держатся пайплайны управления генерациями: как модели помогают контролировать структуру и стиль, какую роль в этом играет дизайнер и за счет чего связка ControlNet, LoRA, Style Reference и мультимодальных ИИ превращает генерации в предсказуемую систему.

    habr.com/ru/companies/X5Tech/a

    #генерация_изображений #генеративный_ии #визуальный_стиль #controlnet #lora #style_transfer #midjourney #автоматизация #пайплайн #брендинг

  5. Flux Kontext проигрывает ControlNET: уроки новичкам

    В первой части мы уже баловали Flux Kontext «девушками и котиками». Сегодня усложним задачу и проверим, как модель справляется с контурными подсказками, заменой цвета/фона и текстурированием 3D‑объектов в интерфейсе Forge WebUI — а заодно сравним результаты с классическим ControlNet (ControlNET для SD 1.5 и SDXL и FluxTools-V2 для Flux) и с ChatGPT. В рамках этой статьи мы рассмотрим: 1. Генерацию замка по контуру, с дальнейшей заменой кирпича на розовый цвет; 2. Генерацию ювелирных часов, с дальнейшей заменой фона на чёрный цвет; 3. Генерация текстур (битое стекло, лёд, хвоя, шерсть, морская пена) для 3D-текста "DMITRII DAK" (мой никнейм в сети); 4. Сравнение Flux Kontext с ChatGPT, FluxTools-V2 и с ControlNet SD1.5 и SDXL. По ходу покажу метрики времени и VRAM, а в финале подведу итоги: где Flux Kontext выигрывает, а где ControlNet остаётся незаменимым. Так же по стандарту проверим генерацию по плану на ChatGPT и с помощью FluxTools-V2.

    habr.com/ru/articles/934362/

    #controlnet #flux1_kontext #flux #chatgpt_o3 #3d_графика #туториал #blender_3d #графический_дизайн #обработка_изображений #forge

  6. Flux Kontext проигрывает ControlNET: уроки новичкам

    В первой части мы уже баловали Flux Kontext «девушками и котиками». Сегодня усложним задачу и проверим, как модель справляется с контурными подсказками, заменой цвета/фона и текстурированием 3D‑объектов в интерфейсе Forge WebUI — а заодно сравним результаты с классическим ControlNet (ControlNET для SD 1.5 и SDXL и FluxTools-V2 для Flux) и с ChatGPT. В рамках этой статьи мы рассмотрим: 1. Генерацию замка по контуру, с дальнейшей заменой кирпича на розовый цвет; 2. Генерацию ювелирных часов, с дальнейшей заменой фона на чёрный цвет; 3. Генерация текстур (битое стекло, лёд, хвоя, шерсть, морская пена) для 3D-текста "DMITRII DAK" (мой никнейм в сети); 4. Сравнение Flux Kontext с ChatGPT, FluxTools-V2 и с ControlNet SD1.5 и SDXL. По ходу покажу метрики времени и VRAM, а в финале подведу итоги: где Flux Kontext выигрывает, а где ControlNet остаётся незаменимым. Так же по стандарту проверим генерацию по плану на ChatGPT и с помощью FluxTools-V2.

    habr.com/ru/articles/934362/

    #controlnet #flux1_kontext #flux #chatgpt_o3 #3d_графика #туториал #blender_3d #графический_дизайн #обработка_изображений #forge

  7. Flux Kontext проигрывает ControlNET: уроки новичкам

    В первой части мы уже баловали Flux Kontext «девушками и котиками». Сегодня усложним задачу и проверим, как модель справляется с контурными подсказками, заменой цвета/фона и текстурированием 3D‑объектов в интерфейсе Forge WebUI — а заодно сравним результаты с классическим ControlNet (ControlNET для SD 1.5 и SDXL и FluxTools-V2 для Flux) и с ChatGPT. В рамках этой статьи мы рассмотрим: 1. Генерацию замка по контуру, с дальнейшей заменой кирпича на розовый цвет; 2. Генерацию ювелирных часов, с дальнейшей заменой фона на чёрный цвет; 3. Генерация текстур (битое стекло, лёд, хвоя, шерсть, морская пена) для 3D-текста "DMITRII DAK" (мой никнейм в сети); 4. Сравнение Flux Kontext с ChatGPT, FluxTools-V2 и с ControlNet SD1.5 и SDXL. По ходу покажу метрики времени и VRAM, а в финале подведу итоги: где Flux Kontext выигрывает, а где ControlNet остаётся незаменимым. Так же по стандарту проверим генерацию по плану на ChatGPT и с помощью FluxTools-V2.

    habr.com/ru/articles/934362/

    #controlnet #flux1_kontext #flux #chatgpt_o3 #3d_графика #туториал #blender_3d #графический_дизайн #обработка_изображений #forge

  8. Flux Kontext проигрывает ControlNET: уроки новичкам

    В первой части мы уже баловали Flux Kontext «девушками и котиками». Сегодня усложним задачу и проверим, как модель справляется с контурными подсказками, заменой цвета/фона и текстурированием 3D‑объектов в интерфейсе Forge WebUI — а заодно сравним результаты с классическим ControlNet (ControlNET для SD 1.5 и SDXL и FluxTools-V2 для Flux) и с ChatGPT. В рамках этой статьи мы рассмотрим: 1. Генерацию замка по контуру, с дальнейшей заменой кирпича на розовый цвет; 2. Генерацию ювелирных часов, с дальнейшей заменой фона на чёрный цвет; 3. Генерация текстур (битое стекло, лёд, хвоя, шерсть, морская пена) для 3D-текста "DMITRII DAK" (мой никнейм в сети); 4. Сравнение Flux Kontext с ChatGPT, FluxTools-V2 и с ControlNet SD1.5 и SDXL. По ходу покажу метрики времени и VRAM, а в финале подведу итоги: где Flux Kontext выигрывает, а где ControlNet остаётся незаменимым. Так же по стандарту проверим генерацию по плану на ChatGPT и с помощью FluxTools-V2.

    habr.com/ru/articles/934362/

    #controlnet #flux1_kontext #flux #chatgpt_o3 #3d_графика #туториал #blender_3d #графический_дизайн #обработка_изображений #forge

  9. @SrRochardBunson Somebody generated this image with #StableDiffusion and #ControlNet , using an image of Jesus to guide the image composition of the result.

  10. Создаем изометрические уровни игры с помощью Stable Diffusion

    Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing , и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion . Практически весь процесс, описываемый в статье, довольно легко автоматизируется. Если интересно, добро пожаловать под кат.

    habr.com/ru/articles/806573/

    #машинное_обучение #разработка_игр #геймдизайн #stable_diffusion #controlnet #lora

  11. Почему художники не любят нейросети и как это решить

    Взрыв популярности нейросетей вызвал встречную волну хейта со стороны художников. И, вроде, уж прошло некоторое время, и теперь мы видим, что нейросети - это вовсе не волшебство, и вовсе не заменяют художников, а дополняют, и художники по прежнему востребованы. Мы видим, что эта волшебная кнопка не совсем волшебна - она рисует что-то необычное, иногда красивое, но создать при помощи нее образ из своей головы ох как не просто. Однако неприязнь художников остается значительной, и неверно думать, что это всего лишь боязнь конкуренции, неолуддизм и нежелание развиваться. В чем причина этой проблемы, надо ли ее решать и как решить. Об этом настоящая статья.

    habr.com/ru/articles/798067/

    #Stable_Diffusion #DALLE #Sora #Midjourney #NeuralMaster #openai #stability_ai #stability #нейросеть #controlnet

  12. Почему художники не любят нейросети и как это решить

    Взрыв популярности нейросетей вызвал встречную волну хейта со стороны художников. И, вроде, уж прошло некоторое время, и теперь мы видим, что нейросети - это вовсе не волшебство, и вовсе не заменяют художников, а дополняют, и художники по прежнему востребованы. Мы видим, что эта волшебная кнопка не совсем волшебна - она рисует что-то необычное, иногда красивое, но создать при помощи нее образ из своей головы ох как не просто. Однако неприязнь художников остается значительной, и неверно думать, что это всего лишь боязнь конкуренции, неолуддизм и нежелание развиваться. В чем причина этой проблемы, надо ли ее решать и как решить. Об этом настоящая статья.

    habr.com/ru/articles/798067/

    #Stable_Diffusion #DALLE #Sora #Midjourney #NeuralMaster #openai #stability_ai #stability #нейросеть #controlnet

  13. 🧠 Un esempio di generazione #video ottenuta con un flusso #ComfyUI usando #AnimateDiff e #ControlNet, partendo da un #video in input. 

    💡 È perfetto? No. Ma le implicazioni di questi sistemi dal punto di vista della personalizzazione della comunicazione saranno impressionanti. 

    ___

    ✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: bit.ly/newsletter-alessiopomar 

    #AI #GenAI #GenerativeAI #IntelligenzaArtificiale