Stable Diffusion | Text2img
Про нейросети @aiaiai Улучшить фото @deeppaintbot Наш чат @text2image Связь @cocuc
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Stable Diffusion | Text2img
Канал Stable Diffusion | Text2img (@text2img) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 377 подписчиков, занимая 9 105 место в категории Технологии и приложения и 55 959 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 377 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 октября, 2025, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -86, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 0%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как интерфейс, контролнет, flux, контролнета, tile.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Про нейросети @aiaiai
Улучшить фото @deeppaintbot
Наш чат @text2image
Связь @cocuc”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 октября, 2025) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
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).
