Stable Diffusion | Text2img
Про нейросети @aiaiai Улучшить фото @deeppaintbot Наш чат @text2image Связь @cocuc
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Stable Diffusion | Text2img analitikasi
Stable Diffusion | Text2img (@text2img) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 377 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 105-o'rinni va Rossiya mintaqasida 55 959-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 377 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Oktabr, 2025 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -86 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 0% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 0 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent интерфейс, контролнет, flux, контролнета, tile kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Про нейросети @aiaiai
Улучшить фото @deeppaintbot
Наш чат @text2image
Связь @cocuc”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Oktabr, 2025 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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).
