|
Professor Seleznov
|
Сперва — откуда взялась идея?
Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны.
Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте.
Первые шаги с Stable Diffusion
Для работы с локальным SD есть несколько инструментов. Взял первый и, наверное, самый популярный — Automatic1111. Сгенерировал — получил полную фигню. Начал читать, что пишут. Оказывается, уже создано огромное количество предобученных моделей и LoRA для добавления тех функций, что модель не умеет. Результат стал сильно лучше.
Дальше — промпты, то есть текстовое описание того, что мы должны получить на итоговом изображении. Там тоже есть свои рекомендации. Модель не читает мысли пользователя, ей нужно более точно и в понятном ей виде предоставить описание. Дополнительно разбираемся с настройками генерации — samplers, steps и т.д. Всё осуществимо, но получаем другую проблему: для генерации одной картинки мы очень долго подбираем все эти значения и тексты.
Первая автоматизация
Чтобы упростить процесс, я сделал следующее. Для наполнения контента в игре есть админка — обычный CRUD на Symfony. Дополнительно в отдельной папке лежат файлы со всем лором книги/игры.
В итоге я создал два провайдера. Первый — для общения с локальной LLM, которая по нужному запросу берёт необходимый контент из папки с лором и составляет корректный промпт для SD. Второй — для SD, где заданы предварительные настройки: используемая модель, LoRA и вместе с промптом всё это отправляется в SD, и мы получаем итоговую картинку. Несколько попыток, потому что с первого раза вряд ли получим нужное. Получаем более-менее адекватный результат и идём в Photoshop — убрать лишнее, сжать и т.п.
Уже лучше, но не идеально.
В определённый момент я захотел подобное, но для другого контекста, с другой моделью и прочим. Можно переписать под нужды. А если опять захочу что-то другое? Снова переписывать?
Тут я, как довольно ленивый человек, написал свою проблему ИИ. И в ходе брейншторма мы решили: вынести уже готовый код, чтобы переиспользовать, и написать новый инструмент, решающий эту задачу раз и навсегда.
Почему десктоп и почему Go
Что мне было важно: работаю я на Linux, жена на Windows, на диване я лежу с макбуком. LLM и SD запущены на игровом ПК с Windows.
Можно было сделать проект на Symfony, но мне захотелось десктоп-приложение. В C или Rust я не то чтобы силён, поэтому вариант по сути один — Go для бэкенда и Vue для фронтенда. Обернуть это всё ИИ предложил с помощью Wails.
Кстати, Wails мне очень понравился. До того работал в Electron и думал, что это будет чем-то подобным, но нет. Исполняемый файл получается довольно компактным, работает везде и быстро.
В итоге получилась SD Studio.
Как это выглядит и работает
Генерация по тексту
На странице Generate выбрали пресет (ниже напишу подробнее), пишем текст, жмём Generate, ждём и получаем результат.
Наш кот
Что такое пресеты? По сути, это сгруппированные настройки с предустановками: какие модели, LoRA-файлы и параметры использовать для генерации картинки. Плюс там есть свой промпт, на основе которого LLM дорабатывает ваше текстовое описание, чтобы получить итоговое изображение в стиле пресета — аниме, кино, реалистичное и прочее.
Если не знаете, какой пресет выбрать — на вкладке Generate есть кнопка для рекомендации. LLM знает все ваши пресеты и советует лучший.
И ещё: на странице с пресетами отдельной вкладкой можно объединять несколько пресетов для генерации итогового изображения — Pipeline. Проще говоря, формируем картинку первым пресетом и дорабатываем другим.
Какой в этом смысл? Модели обучены по-разному, и фантазия у них сильно отличается. Очень много моделей, которые обучались на корейских девушках — умеют идеально рисовать кожу, людей, объекты, но с фантазией у них беда. А есть более простые в плане картинки, но с богатой фантазией. Pony, к примеру, очень хорошо придумывает, но результат сильно анимешный. Поэтому такую модель можно объединить в пайплайн и получить богатую на детали и красивую по реализации картинку.
Интеграция с локальной LLM
Есть провайдеры для работы с:
- LM Studio — я начинал работу именно с этим инструментом
- Ollama — сейчас использую, так как работает демоном, меняет модели по запросу и имеет удобный CLI
- llama.cpp — самый шустрый инструмент, но с критичным для меня минусом: не меняет модели запросом через API
Зачем менять модели? В настройках SD Studio надо указать две: для генерации промптов из описания и для анализа изображений.
Generate From Image
Получили картинку, всё хорошо, но хочу другого кота. Открываем From Image.
Наши коты
Главные возможности:
- Перерисовать картинку нужным пресетом
- Inpaint — изменить часть изображения
- Smart Remove — по сути тот же inpaint, но отправляет выделенную часть в LLM. LLM пытается понять, что там и какой фон вокруг, составляет промпт для inpaint и отправляет его в SD. В целом работает, но иногда лучше сделать inpaint руками.
Сессии
В процессе использования натолкнулся на проблему: добавил фото, изменил определённые части, нажал Export для сохранения. А там последняя генерация с кривой картинкой. И никакой отмены, нет возможности откатить последнее действие.
Поэтому добавил сессии. Можно создавать сколько угодно сессий и называть их, чтобы было понятно, что там делаем. В сессии хранятся все шаги обработки изображения. То есть можно вернуться к любому шагу и продолжить работу с ним. Ненужные — удаляем.
Multi-Scene
Проблема возникла из-за того же пет-проекта. Требовалось создать изображение, на котором были, к примеру, три персонажа: девушка-маг, воин и медведь. SD создавала что угодно, кроме нужного: женщина-медведь, три медведя, один воин, медведь с топором и т.д. Проблема в том, что SD пытается уместить всё описанное в одной сцене.
Я перебирал различные варианты из интернета для составления правильных промптов. Но реально работающим вариантом оказалось создание сцен генерацией нескольких элементов. Пишем текстовое описание сцены, LLM находит описание фона и всех персонажей и на форме предлагает разместить найденных персонажей — дополнительно можно поправить промпты для каждого.
Мульти-сцена
Потом генерируется несколько изображений: для фона, для каждого персонажа отдельно в заданном пресете. Дальше появляется ещё один инструмент — Rembg (если мультисцены не нужны, можно его не использовать). Rembg аккуратно вырезает персонажа и вставляет на фон. И ещё один шаг — обрабатываем итоговое изображение нужным пресетом ещё раз, иначе видно, что персонажи «вклеены» в картинку.
Остальные инструменты
Batch — генерация картинок кучей. Иначе приходится долго тыкать Regenerate, пока не получим нужное. А так будет 10 картинок, из которых выбираем лучшую. И главное: работа с локальным GPU — это не очень быстро. Можно настроить Batch и пойти заниматься своими делами.
Compare — генерация промпта выбранными моделями, пресетами или пайплайнами. Видим превьюшки и можем подобрать нужный стиль.
Стильные коты
File Browser — чаще всего требуется работать с одной папкой, например, в пет-проекте, где мы храним изображения. Из File Browser можно сразу загрузить картинку, к примеру, в Generate From Image.
SD Studio — open-source проект под лицензией AGPL v3. Все данные остаются на вашей машине, облако не используется.
Для чего еще использую SD Studio?
К примеру, жена занимается хенд-мейдом, делает косметику и гидролаты. Пофоткал баночки на столе, обработали в программе:
Гидролаты
Проект доступен на github:
GitHub: https://github.com/Zazza/sd-ai
Стоит добавить, у меня локально 16GB Vram, на меньшем объеме не тестировал.-Источник
|
