Нейросети и прочие ИИ

reason1 · 5 июл 2025

Forgettable сказал(а): ↑

Дипсик помог со скриптом в очередной раз. Массовый проверяльщик екзешников на наличие и действительность цифровых подписей.
Нажмите, чтобы раскрыть...

Для массовой проверки нужно использователь параллельные процессы (здесь этого нет).
При большом количестве .exe медленная последовательная работа будет уже заметна.
Если выкладываете для всех (для обычного пользователя), то не хватает описания внутри скрипта про логику работу и инструкции - что скачать, как запускать, и нет так же комментария про ограничение 10 Mb.
Лог бы я упростил, вроде logging.WARNING:

C:\test\1\takeown.exe | Signed: Unsigned | Verification: N/A
C:\test\1\2\taskhostw.exe | Signed: Signed | Verification: Valid
C:\test\1\2\3\Taskmgr.exe | Signed: Signed | Verification: Invalid
Verification completed. Processed files: 3
Files with signature: 2 (66.7%)
Valid signatures: 1 (50.0% of signed)
Нажмите, чтобы раскрыть...

Mel Shlemming · 5 июл 2025

ГигаЧат - отстой. Он не знает, как выглядит Райан Гослинг.

Ogr 2 · 9 июл 2025

DJKrolik · 9 июл 2025

Mel Shlemming сказал(а): ↑

ГигаЧат - отстой. Он не знает, как выглядит Райан Гослинг.
Нажмите, чтобы раскрыть...

Да там баловство, фотки рисует значительно менее качественно, чем какой-нибудь toonme.

Mel Shlemming · 9 июл 2025

@DJKrolik, попросил нарисовать Хитмана, получил волосатого мужика в чёрных очках и в белых перчатках. Макс Пейн почему-то ходит в чёрной гангстерской шляпе и пьёт виски из горла. Гордон Фриман - бомж в противогазе.

Ogr 2 · 9 июл 2025

Mel Shlemming сказал(а): ↑

попросил нарисовать Хитмана, получил волосатого мужика в чёрных очках и в белых перчатках. Макс Пейн почему-то ходит в чёрной гангстерской шляпе и пьёт виски из горла. Гордон Фриман - бомж в противогазе.
Нажмите, чтобы раскрыть...

Халява она такая, — некачественная.

GreenEyesMan · 10 июл 2025

https://www.krea.ai/

Обновили тут этот сервис - теперь показывает, как "генерирует" изображения. Забавно.
Аналогично с видео - демонстрирует процесс создания.

Результат довольно прикольный.

Увы, ссылку на результат приложить не могу. Видимо ссылки на Odysee нельзя вставлять тут.

Ogr 2 · 11 июл 2025

Gamerun · 11 июл 2025

Попробовал уточнить насчет настроек Forge и ComfyUI.
Вопрос

I want to know will I be able to use these tools for local image generating:
Forge ( https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge )
ComfyUI ( https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI )

I have two systems:
1) 13th Gen Intel Core i5-13500H [12 Cores, 16 Threads @ 3.19 Ghz], NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU/PCIe/SSE2 [6GB, GDDR6, 96bit], 64GB RAM.
2) AMD Ryzen 9 9950X [16 Cores, 32 Threads @ 4.3-5.6 Ghz], NVIDIA GeForce RTX 4070 [12GB, GDDR6, 192bits], 128GB RAM [DDR5-6000, Kingston, 32GBx4, 2x32-bit channel]

Could I configure Forge and ComfyUI for the next work scenarios?:
1) Run with GPU 4 of 6 GB VRAM usage and 48 of 64 GB RAM (system 1).
2) Run with GPU 8 of 12 GB VRAM usage and 96 of 128 GB RAM (system 2).

I have interest with image generation with models + LORAs as Pony, Illustrious, NoobAI in separate and combined forms if the last one is possible (like Pony model + Pony LORA + Illustrious LORA). If possible give me more information about different type models and LORAs combinations.
Нажмите, чтобы раскрыть...

Ответ (Qwen)
To determine whether you can use Forge and ComfyUI on your systems for local image generation, and whether the specified resource configurations are feasible, let's analyze your requirements and hardware capabilities in detail.

System Analysis
System 1

CPU : Intel Core i5-13500H (12 Cores, 16 Threads @ 3.19 GHz)

GPU : NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU (6GB GDDR6, 96-bit bus width)

RAM : 64GB DDR4

Target Usage : 4GB of 6GB VRAM and 48GB of 64GB RAM

System 2

CPU : AMD Ryzen 9 9950X (16 Cores, 32 Threads @ 4.3-5.6 GHz)

GPU : NVIDIA GeForce RTX 4070 (12GB GDDR6, 192-bit bus width)

RAM : 128GB DDR5-6000

Target Usage : 8GB of 12GB VRAM and 96GB of 128GB RAM

Feasibility of Running Forge and ComfyUI
Both Forge and ComfyUI are powerful tools for Stable Diffusion-based image generation. Their performance depends on the available GPU memory (VRAM), CPU power, and system RAM. Let’s evaluate each tool for your scenarios.

1. Forge
Forge is a highly optimized fork of the AUTOMATIC1111 WebUI, designed for better performance and additional features like tiling and LoRA merging.

System 1 (RTX 4050, 6GB VRAM)

VRAM Limitations : With only 6GB of VRAM, you can:

Run small models (e.g., SD 1.5) at resolutions up to 768x768 with optimizations like --lowvram and --xformers.

Combine 1-3 LoRAs with a base model if you limit the resolution to 512x512 or 768x768.

Use tiling (--tiling) to generate higher-resolution images (e.g., 1536x1536), but this will increase computation time.

RAM Usage : 48GB of your 64GB RAM is sufficient for intermediate computations, especially when using --lowvram.

System 2 (RTX 4070, 12GB VRAM)

VRAM Limitations : With 12GB of VRAM, you can:

Run larger models (e.g., SDXL) at resolutions up to 1024x1024 without significant issues.

Combine 3-6 LoRAs with a base model at resolutions up to 768x768 or 1024x1024.

Use tiling to generate very high-resolution images (e.g., 2048x2048).

RAM Usage : 96GB of your 128GB RAM ensures smooth operation even with heavy workloads.

Conclusion for Forge

System 1 : Suitable for lightweight workflows with small models and limited LoRAs. Higher resolutions require tiling and optimizations.

System 2 : Ideal for running large models and combining multiple LoRAs at high resolutions.

2. ComfyUI
ComfyUI is a node-based interface for Stable Diffusion that allows for modular workflows and advanced customization. It is particularly well-suited for complex tasks like combining multiple models and LoRAs.

System 1 (RTX 4050, 6GB VRAM)

VRAM Limitations : Similar to Forge, you can:

Run small models (e.g., SD 1.5) at resolutions up to 768x768.

Combine 1-3 LoRAs with a base model at lower resolutions (e.g., 512x512).

Use tiling for higher resolutions, but expect slower performance.

RAM Usage : 48GB of RAM is sufficient for intermediate computations, especially when using --lowvram.

System 2 (RTX 4070, 12GB VRAM)

VRAM Limitations : With 12GB of VRAM, you can:

Run large models (e.g., SDXL) at resolutions up to 1024x1024.

Combine 3-6 LoRAs with a base model at resolutions up to 1024x1024.

Use tiling to generate very high-resolution images (e.g., 2048x2048).

RAM Usage : 96GB of RAM ensures smooth operation even with complex workflows.

Conclusion for ComfyUI

System 1 : Suitable for lightweight workflows with small models and limited LoRAs. Higher resolutions require tiling and optimizations.

System 2 : Ideal for running large models and combining multiple LoRAs at high resolutions. ComfyUI’s modular design allows for more flexibility than Forge.

Combining Models and LoRAs
Types of Models

Base Models :

Examples: Stable Diffusion 1.5, SDXL, DreamShaper, Realistic Vision.

These are the foundation of the image generation process.

LoRAs :

Lightweight fine-tuning layers that modify specific aspects of the base model.

Examples: Pony LORA (anime-style characters), Illustrious LORA (illustrative styles), NoobAI LORA (beginner-friendly styles).

Combining Multiple LoRAs
You can combine multiple LoRAs with a single base model, but the practical limit is typically 3-6 LoRAs . Here’s how it works:

Sequential Merging :

Merge each LoRA into the base model one at a time, adjusting alpha values to balance their influence.

Example Workflow:

Start with Pony Model + Pony LORA.

Add Illustrious LORA with a lower alpha value (e.g., 0.5).

Optionally add NoobAI LORA with an even lower alpha value (e.g., 0.3).

Direct Combination in Runtime :

Tools like ComfyUI allow you to load multiple LoRAs dynamically during inference without merging them into the base model.

This approach is more flexible but may require more VRAM.

Practical Examples

Scenario 1 : Generate anime-style illustrations using Pony Model + Pony LORA + Illustrious LORA.

System 1: Feasible at 512x512 or 768x768 with optimizations.

System 2: Feasible at 1024x1024 or higher.

Scenario 2 : Generate realistic portraits using SDXL + Realistic Skin LORA + Photorealistic Lighting LORA.

System 1: Feasible at 512x512 with optimizations.

System 2: Feasible at 1024x1024 or higher.

Configuration Recommendations
System 1

Use Forge or ComfyUI with the following settings:
cmd
Код:
1 set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --lowvram --opt-split-attention-v1 --tiling
Limit resolutions to 512x512 or 768x768.

Combine no more than 3 LoRAs with a small base model (e.g., SD 1.5).
System 2

Use Forge or ComfyUI with the following settings:
cmd
Код:
1 set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram --opt-split-attention-v1 --tiling
Use resolutions up to 1024x1024 or higher.

Combine up to 6 LoRAs with a large base model (e.g., SDXL).
Final Answer
You can configure both Forge and ComfyUI for your desired work scenarios:

System 1 : Suitable for lightweight workflows with small models and limited LoRAs. Higher resolutions require tiling and optimizations.

System 2 : Ideal for running large models and combining multiple LoRAs at high resolutions.

For combining models and LoRAs:

Use 3-6 LoRAs with a single base model, depending on the complexity and resolution.

Adjust alpha values to balance the influence of each LoRA.

Both tools are capable of handling your requirements, but System 2 provides significantly more flexibility and performance for complex tasks.
Нажмите, чтобы раскрыть...
Информация почти такая же, что и в прошлый раз.

Forgettable · 11 июл 2025

@Gamerun, ллм бесполезно спрашивать про что-либо новое, потому что у него инфы либо нет, либо ее мало. Правда, в дипсике можно воспользоваться функцией Search, но смысл, если можно и самому загуглить)

Gamerun · 11 июл 2025

@Forgettable, насколько понимаю, потенциально интересную для меня информацию возможно узнать только у тех, кто сидит в дискорде и телеграме, однако конкретные каналы там мне неизвестны да и без приглашения кого-то от тусы войти скорее всего будет нельзя.

Ogr 2 · 11 июл 2025

модель для озвучки от SynthVoiceRu:

Ура! Модель опубликована!
https://github.com/Selectorrr/svr_tts
Так же опубликовал скрипт для массовой озвучки который показывает как использовать либу:
https://github.com/Selectorrr/svr_voiceover
Вот краткая инструкция для айтишников:
Скачайте и распакуйте https://github.com/Selectorrr/svr_voiceover/raw/refs/heads/master/example.zip
Двойным кликом запустите run.cmd и следуйте инструкциям
Если вы все сделали правильно то у вас появится директория dub с озвученными файлами
Изменяйте CSV-файл (voiceover.csv) с данными для озвучки. Подробное руководство тут https://github.com/Selectorrr/svr_voiceover
Впереди озвучка игр в порядке очереди и написание серии статей и доработка кода.
Это было удивительное путешествие в мир кодинга и обучения моделей длиною в 2 месяца!
В этой теме буду осуществлять тех. поддержку и отвечать на вопросы.
Всех люблю сегодня нажрусь.
Нажмите, чтобы раскрыть...

--- добавлено 11 июл 2025, предыдущее сообщение размещено: 11 июл 2025 ---

Gamerun сказал(а): ↑

да и без приглашения кого-то от тусы войти скорее всего будет нельзя.
Нажмите, чтобы раскрыть...

Ну а ты найди в которые можно. К примеру: discord.gg/xpuct но после бана дс там активность вразы убавилась

Ogr 2 · 14 июл 2025

--- добавлено 14 июл 2025, предыдущее сообщение размещено: 14 июл 2025 ---

Forgettable · 15 июл 2025

Юзерскрипт для рутрекера, при нажатии на [Код] сразу копирует содержимое появившегося поля, проверялся на Tampermonkey.

Дипсик осилил с двух запросов. Если бы я добавил, что не нужно убирать изначальный функционал кнопки, мб уложился бы в один.

Dar_Morar · 15 июл 2025

Оффтопну децл. Ходить по всяким дискордам и прочим реддитам я не рискую. Есть подозрение на то, что там более токсичная тусовочка.
Я, кнчн, ПОНИмаю тех, кто потратил время и ресурсы на выяснение того, как той или иной невросеткой пользоваться. Понятно их негодование. Но доступные возможности освоить что-то новое упираются, условно, в три варианта: смотреть тонны видео с водой, купить какой-то курс (где не факт, что будет результат) или попытаться спросить (понимая что желающих помочь будет немного). Ну или просеивать гору информации самостоятельно.
Так что остаётся только комбинировать способы.

Если же ближе к теме, то... Если возможность прекращения доступа к невросеткам из-за их нерентабельности реальна, то есть смысл озаботиться локальными их версиями. И пусть, как говорят, они глупы (я про LLM) , но это хоть что-то.

Forgettable · 15 июл 2025

@Dar_Morar, а локальные никуда и не денутся. но они либо тупые, либо медленные, либо вообще неюзабельны на бытовом железе.

realavt · 15 июл 2025

Ради этого всё и затевалось:

Ogr 2 · 19 июл 2025

Дмитрий Токмашов · 19 июл 2025

Ща буду этот F5 локально пытаться завести, чтобы виртуальных бабок и прочих NPC в своём сценарии для Arma 2 озвучивать, потом может залью сюда результат. Я думал сначала через какой-нибудь сетевой сервис генерировать озвучку, но там лимиты на несколько порядков суровее, чем у текстовых ИИ. В итоге решил просто на второй машине поднять TTS-сервер.

Gamerun · 20 июл 2025

Новая недавняя ИИ доступная через браузер - www.kimi.com
Попробовал задать вопрос, который раннее давал выше, ответ получился более содержательный:
Ответ

Short answer
• Yes – both Forge and ComfyUI will run happily on both PCs with the exact memory limits you set.
• Pony / Illustrious / NoobAI (and their LoRAs) can be mixed on the same machine, but you must use the same base model family or convert the LoRA first.
• Use the built-in “GPU-weights slider” (Forge) or “--lowvram / --normalvram” (ComfyUI) to cap VRAM to 4 GB or 8 GB respectively; everything else will spill over to the very large system RAM you have, so no out-of-memory crashes.
Detailed how-to and caveats follow.
──────────────────────────────────────────

Hardware check – you are OK

System 1
• RTX 4050 6 GB – CUDA 12.x fully supported.
• 64 GB RAM – plenty for off-loading.
System 2
• RTX 4070 12 GB – CUDA 12.x fully supported.
• 128 GB RAM – more than enough.
──────────────────────────────────────────
2. Forge – memory-capped install
One-click package (CUDA 12.1 + PyTorch 2.3.1) is easiest.
Memory limits
• In Settings > Performance > “GPU weight” drag it to 4000 MB (System 1) or 8000 MB (System 2).
• Leave “Queue/Async Swap” ON so the rest uses RAM.
• You will still get full speed for the layers that fit in VRAM; only the tail layers stream through system RAM.
LoRA mixing rules in Forge
• All LoRAs on the page have to be for the same base architecture (SD 1.5, SDXL, PonyXL, etc.).
– Pony XL and Illustrious XL share the SDXL architecture, so:
- Load the Pony XL checkpoint first.
- Then add Pony XL LoRA + Illustrious XL LoRA – both will apply correctly.
– NoobAI (SDXL) LoRAs work the same way.
• If you try to load a SD 1.5 LoRA while the checkpoint is SDXL, Forge will silently ignore it or throw a shape error. Convert the LoRA first (tools: kohya-ss “convert_lora” script or the “LoRA Converter” extension).
──────────────────────────────────────────
3. ComfyUI – memory-capped install
Portable or comfy-cli both work.
Memory limits
• System 1:
python main.py --lowvram --reserve-vram 2.0
(keeps ~4 GB free for ComfyUI).
• System 2:
python main.py --normalvram --reserve-vram 4.0
(keeps ~8 GB for ComfyUI).
(The commands are the same on Windows; edit the .bat file.)
Workflow for mixed SDXL LoRAs

Load SDXL checkpoint (Pony, Illustrious, Noob, etc.).

Chain two “Load LoRA” nodes:

LoRA #1: “pony_lora.safetensors” (strength 0.8)

LoRA #2: “illustrious_lora.safetensors” (strength 0.6)

Feed the final model + clip into the sampler.
Because the base model stays the same, the latent spaces match and the LoRAs stack additively.

──────────────────────────────────────────
4. Model / LoRA combination cheat-sheet
Base model family | Example checkpoints | Compatible LoRA set
SD 1.5 | Anything-v5, Counterfeit-v3 | SD 1.5 LoRAs
SDXL | Pony Diffusion XL, Illustrious XL, NoobAI XL | SDXL LoRAs
Illustrious | Illustrious XL | Illustrious XL or SDXL LoRAs
Pony | Pony Diffusion XL | Pony XL or SDXL LoRAs
NoobAI | NoobAI XL | SDXL LoRAs
Rule of thumb: keep base model and all LoRAs in the same major version (SD 1.5 vs SDXL).
If you want to mix Pony-LoRA + Illustrious-LoRA + NoobAI-LoRA simply load an SDXL base (Pony XL is the most popular) and stack the LoRAs at the desired strengths. The results will be a weighted blend of all three styles.
──────────────────────────────────────────
5. Quick start checklist
System 1 (4 GB VRAM, 48 GB RAM)

Download “Forge CUDA 12.1 one-click” → extract → run update.bat.

Settings → GPU weight 4000 MB.

Put checkpoints in models/Stable-diffusion, LoRAs in models/Lora.

WebUI → select Pony XL checkpoint → add LoRAs in the LoRA tab.

System 2 (8 GB VRAM, 96 GB RAM)

Same steps, but set GPU weight 8000 MB (or use ComfyUI with --normalvram).

Build a ComfyUI workflow: Checkpoint Loader → two LoRA loaders → KSampler → Save Image.

You’re ready to generate locally with the exact memory budgets you asked for.
Нажмите, чтобы раскрыть...

Несмотря на интерфейс на китайском, без проблем отвечает на английском и русском.

Нейросети и прочие ИИ

А вы бы хотели, чтобы вашу работу отдали роботу?

Да.

Да, конечно!

Разумеется!

А у меня есть выбор?

Пусть он еще и гуся (кота, жену, мужа, ребенка, - нужное подчеркнуть) моего заберет?

Я бы хотел сказать "Нет", но если подумать...

Ну попробуйте, отдайте мою работу роботу, а я посмотрю.

Mel Shlemming Кровавый большевик

Ogr 2 лол

Хелпер Переводчик

Mel Shlemming Кровавый большевик

Ogr 2 лол

Хелпер Переводчик

Ogr 2 лол

Хелпер Переводчик

Хелпер

Редактор Хелпер

Хелпер

Ogr 2 лол

Хелпер Переводчик

Ogr 2 лол

Хелпер Переводчик

Редактор Хелпер

Вложения:

Редактор Хелпер

realavt Воистину воскрес

Ogr 2 лол

Хелпер Переводчик

Хелпер

Быстрый поиск