Stable Diffusion | Text2img
Про нейросети @aiaiai Улучшить фото @deeppaintbot Наш чат @text2image Связь @cocuc
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Stable Diffusion | Text2img
Channel Stable Diffusion | Text2img (@text2img) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 377 subscribers, ranking 9 105 in the Technologies & Applications category and 55 959 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 377 subscribers.
According to the latest data from 08 October, 2025, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -86 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 0%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as интерфейс, контролнет, flux, контролнета, tile.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Про нейросети @aiaiai
Улучшить фото @deeppaintbot
Наш чат @text2image
Связь @cocuc”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 09 October, 2025), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
controlnet++_union_sdxl (или часть имени сделать таким), то данный контролнет будет видится во всех официально поддерживаемых режимах. Чуть-чуть подробностей по ссылке - https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2989
Кстати, лайфхак (кто ещё сам не догадался 👀)! Если использовать одну модель на несколько юнитов - выйдет значительная экономия памяти (только одна модель будет в VRAM). Максимально актуально это для работы с AnimatedDiff, где теперь можно спокойно юзать 4-5 контролнетов.Модель имеет следующие ключевые преимущества: - Генерация изображений высокого разрешения с гибким соотношением сторон. - Обучение на большом количестве высококачественных данных (более 10 млн изображений). - Высокая точность понимания подсказок благодаря перефразированным подсказкам и детальным описаниям. - Использование передовых методов улучшения результатов в процессе обучения. - Сопоставимое с ControlNet количество параметров без заметного увеличения вычислительных ресурсов. - Поддерживает более 10 условий управления, при этом не наблюдается заметного снижения качества работы с отдельными условиями по сравнению с моделями, обученными для работы с одним условием. - Поддерживает генерацию изображений с несколькими условиями, при этом слияние условий происходит в процессе обучения, без необходимости ручной настройки гиперпараметров или подсказок.Во-вторых, тесты и сравнения с другими моделями! По картинкам выше. Тестируемая модель названа xinsir_controlnet_xl_UNIVERSAL. Все тесты делал на realismEngineSDXL_v30 (animaPencilXL_v5, если аниме), DPM++ 2M семплер, 20 шагов, 5 CFG, без хайрес фиксов. Промт брал автотагером, негатив - простой стандартный. "Остановка работы" и "Вес" контролнета брались в зависимости от используемого препроцессора, в среднем 0.7-0.9. Выборку не делал, всё с первых попыток. 1-2) Глубина. Здесь и далее - исходник/отработка. У глубины куча различных препроцессоров - и на всех отработало хорошо. 3-4) Тест ОпенПоз. Режим работы контролнета выставлен "ControlNet is more important" (так надо для ОпенПоз). 5-6) Различные Line-препроцессоры. Сравниваем с предыдущим чемпионом - mistoLine. 7-8) Самые проблемные - Сегментация и Normal. Адекватных моделек на сегментацию (для SD XL) до этого не было, и похоже эта - первая нормальная. С Нормалями та же история. Так же интересно, что нарисовано это на реалистик чекпоинте (хоть и с примесью аниме). 9-10) Tile. Сравниваем, опять же с предыдущим "победителем" от того же автора - xinir_Tile. Этот контролнет служит для улучшения качества картинки, но можно и чуть-чуть поднять параметры кастомизации и получить картинку "по мотивам". Первый вариант на изображении - улучшение, второй - "вольная интерпретация". Работает (в первом случае) не идеально, но это вообще автором не планировалось. Что у нас в выводах? Автор не соврал, и действительно - одна модель может заменить большинство существующих. По качеству она так же либо не уступает другим, либо превосходит. Модель уже работает в Автоматике1111 (Комфи тоже, естественно), обновлять ничего не нужно. Скачайте, положите в папку с ControlNet, переименуйте как удобно и пользуйтесь! Единственное, что контролнет, по-умолчанию, фильтрует модели по типу, и что бы увиделась ваша моделька - нужно нажать рядом с выбором модели кнопку "обновить" (это сбросит фильтр, в том числе).
