пустоe

Накопилось что рассказать. Начну издалека — вспомнил, что так и не показал вам ролик. Делал его почти год назад, в рамках курса по ComfyUI. Сколько воды утекло. Насколько актуальны видеомодели годовой давности? Тем более открытые? Вот и посмотрим. Ролик делался впопыхах — в ночь перед дедлайном. Переделывал раз за разом, остался недоволен и решил выложить, когда доведу до идеала. Несколько раз пересобирал, но стремление к совершенству делало его только хуже. Силы закончились, видео легло в долгий ящик. Выкладываю самую правильную версию — первую. — Концепция Рефлексия на тему ИИ. ИИ очень похож на сон — хотя бы потому, что ранние графические модели похожи на галлюцинации: нечёткий контур, сюрреалистические образы, искажение анатомии. Сны формируются из опыта, накопленного за день. Сюрреалистичный коллаж из обрывков воспоминаний. Процесс работы тоже похож на сон. Когда сессия заканчивается — ИИ тебя забывает, как будто никогда и не знал. Вы помните свои сны? Мне нравится, что работа не получилась выхолощенной. ИИ выглядит как ИИ. Галлюцинации выглядят как галлюцинации. — Стек Сценарий родился в разговоре с ChatGPT. Картинки — Flux и Stable Diffusion. Голос — ElevenLabs. Музыка — Stable Audio. Видео — LTX I2V, Wan 2.1

«Если вы читаете это, вы и есть Сопротивление»

Несколько раз за последнее время слышал отзывы о канале. Говорят, это канал про нейронки и буквы. Так не задумывалось, но пусть будет так. В уходящем году я уделял буквам меньше времени. Но всё ещё люблю к ним возвращаться. Пора показывать почти готовые шрифты в работе. Пока планирую выкладывать шрифты на GitHub. Можно что-то потестировать, поковырять исходники. Буду рад критическим замечаниям. Прошу любить и даловать— шрифт Viewer гит / прямая ссылка на архив Акцидентный шрифт с агрессивными засечками. Есть кириллица, латиница и базовый набор символов. Очень хотелось сделать минускульные цифры — и я это сделал. Кернинг всё ещё страдает, но я постепенно учусь подходить к нему системно. Кернить по-прежнему пипец как тяжело) Пока я не уверен, что шрифт доведён до презентабельного состояния, поэтому релиз остаётся непубличным. Если захотите его примерить и поиграться — присылайте картинки. Мне самому очень интересно, как он может жить.

«Я не то что схожу с ума, но устал за лето. За рубашкой в комод полезешь — и день потерян. Поскорей бы, что ли, пришла зима и занесла всё это — города, человеков, но для начала зелень». Итак. Мы давно не виделись. Бывает так: откладываешь написание поста на завтра, потом на неделю. И вдруг оказывается, что год подошёл к концу. Насыщенный год вышел. Беспощадный, в каком-то смысле. То ли ещё будет. Прежде чем перейти к сущностному, хочу апнуть пару ссылок. Они нужны здесь для контекста. Возможно, вы ожидали увидеть в канале много новостей или лайфхаков про нейронки. Почему их здесь нет? Потому что это не новостной канал. Он больше про рефлексию и баловство. Но новостями мы тоже обмениваемся. Для этого есть специальный чатик — «Пиксели и перцептроны». Там мы собираем и обсуждаем новости, делимся практиками, ищем ответы на вопросы. Приглашаю. @pixsels_perceptrons Ещё я обновляю док со списком нейронок и редкими заметками по их поводу. Возможно, вы встречали этот док. Он до сих пор обновляется. Минимум дважды я пересматривал его структуру. Кажется, что пора перетряхнуть его снова. Хочется заняться этим на праздниках, но тут как пойдёт. https://bloorgard.github.io/empty-brain/AI/AI_Tools В канале про нейронки тоже будет. Есть несколько картинок и размышлений, которыми хотелось бы поделиться. Но обо всём по порядку. #links#ссылки

Deep Research — это функция, которая позволяет проводить углубленное исследование по любой теме, используя множество источников из интернета. Вместо того чтобы самому искать информацию по 20+ сайтам и анализировать её, вы просто спрашиваете: «Исследуй то-то» — и получаете готовый подробный анализ со ссылками на источники. Провёл сравнение Deep Reserch четырёх сервисов. Claude, ChatGPT, Google Gemini, Perplexity. Формулировка вопроса: Екатерина II в годы своего правления создала указ о секуляризации церковных земель и выведения многих монастырей из штата. Что привело к появлению заштатных монастырей (погостов и тд). Эти заштатные монастыри перестали получать финансирование. Интересно было бы узнать (с примерами) на что они жили (кроме подаяний)? Желательно прям статистику, чтобы были приведена таблица в которой можно было увидеть самые главне источники доходов Результаты исследований Расставлены в порядке скорости выдачи. Perplexity самый быстрый. Claude самый задумчивый. Результаты, кажется, соответствуют скорости исследования. Perplexity Google Gemini ChatGPT Claude Выводы: — Perplexity. Шустрый. И, по сравнению с остальными, поверхностный. Зато ответ выплёвывает почти мгновенно — Google Gemini. В тексте много воды. Как-будто школьник реферат писал. Зато, можно результат прослушать как подкаст. Прикольно — ChatGPT. Выглядит более вдумчиво. Не на много. Зато додумался задать интересный уточняющий вопрос: «Нужно ли включать данные о различиях между мужскими и женскими монастырями?». — Claude. Впечатлил тем, что выбрал самые серьёзные источники. Ссылался не просто на поисковую выдачу, но ещё и серьёзные источники (Российский государственный архив древних актов, Российский государственный исторический архив, Публикации МГУ, Киберленинки и т. д.). Короче круто. Важно отметить: Perplexity и Google может сделать исследование бесплатно. Для ChatGPT и Claude требуется подписка. Ещё Perplexity появился Deep Research 2, доступный по подписке, которой у меня нет. Если у вас есть, закиньте вопросик, я пост дополню :) (Благодарочка Ксюше, за то что помогла придумать вопрос и проанализировать результаты)

Девять месяцев назад я опубликовалпост с рассказом о том, как я восстанавливал старое фото разрушенной ныне церкви. Тогда и позже я тестировал много разных решений. Кучу инструментов. В том числе те, о которых не рассказывал. (Довольно хитрые и сложные). А тут два дня назад вышла новая модель Flux Kontext. Ну и всё. Модель позволяет редактировать изображение с помощью промпта. Такое было и раньше. (Тот же GPT). Но теперь можно вносить правки в изображения, не меняя содержания. То есть буквально редактировать содержимое изображения. Иногда выходит плохо. Иногда происходит что-то магическое. На фото КазДрам, который находился в Карагандинской области. Казахский памятник конструктивистской архитектуры с трагической судьбой. Нам удалось застать его останки. И за последние годы от него не осталось совсем ничего. Я пытался найти какие-то материалы, но в интернете их преступно мало. Это одно из лучших сохранившихся фото. Модель: Flux Kontext Pro Промпт: restore and paint this photo Энхансер: Topaz Generative. Видео: Kling 2.1 (пипец, она дорогая) Всё внутри krea Итого: промпт из пяти слов и десяток кликов. (С реставрацией лиц тоже пробовал, но внешность всё ещё довольно сильно искажается)

К моему посту об изменении парадигмы производства графики я получил от Влада интересный комментарий. Если коротко (как я это понял): я считаю, что мы наблюдаем сущностные изменения в процессах производства и восприятии графики. Влад же скорее считает, что это только игра в слова, и по сути ничего не меняется. Я долго думал, как на это ответить. И сейчас мне кажется, что это отличный повод расширить мою первоначальную мысль. Сделать из неё какой-то практический вывод. Я думаю, что мы неправильно используем возможности, которые дают нам новые нейросетевые инструменты. Это новые инструменты, но мы интуитивно пытаемся пользоваться ими как старыми. И это нелогично. И даже более того: непрактично. Акварель оставляла красивые разводы на бумаге, фотография фиксировала моменты реальности. У каждого инструмента есть время и место. Делать селфи в отпуске в технике линогравюры было бы странно. (Хоть это и был бы красивый художественный перфоманс). Мы как-то сразу стали оценивать способности генеративных нейросетей воспроизводить реальность. Воспроизводить в той форме, в которой мы к этому привыкли. Нечто похожее на иллюстрацию, нечто похожее на фотографию. Это хорошо работало как тест возможностей. Но как только мы пытаемся использовать НС как реально работающий инструмент и заменить уже существующие — мы сталкиваемся с проблемами. С кучей проблем. Лишние пальцы, странная анатомия, неточности, беспорядок в деталях... Все последние три года мы только исправляем и исправляем эти ошибки. Пытаемся изо всех сил сделать вид, что генерация — это фотография/рендер/гравюра. И это доходит до абсурда. Иной раз количество усилий на эту имитацию превосходит затраты обычного, классического способа воспроизведения изображения. Большая часть экспертизы нейромастера заключается не в том, чтобы знать, как сделать. А в том, чтобы объяснять, что задуманное заказчиком (вдохновленное кликбейтными заголовками) или принципиально невоплотимо, или не имеет смысла, потому что стоит слишком дорого. И вот тут возникает вопрос. Если мы используем ИИ для того, чтобы что-то оптимизировать, чтобы упростить себе жизнь... Нам действительно нужно притворяться, что ИИ это не ИИ? Нам обязательно притворяться? Может быть, вместо того, чтобы делать вид, что нейрогенерация — это акварельный рисунок, мы будем говорить, что нейрогенерация это нейрогенерация? Во-первых, это честно 🙂 А во-вторых, это практично. Пусть галлюцинации будут похожи на галлюцинации, а сны похожи на сны. Пусть нейросеть заговорит своим собственным языком. Там, где это уместно. И со временем мы всё лучше начнём понимать, что мейнстрим, а что волшебство.

Рисунки, генерированные Лорой

Опубликовал свою первую LoRA на Civitai. Она существует в двух версиях: для Flux и для SDXL. В обучающем наборе было 50 рисунков, в среднем — 3000×3000 пикселей. Ссылка Интересно смотреть на свои же работы со стороны. Видеть, какие именно черты нейросеть интерпретирует как твой стиль. У меня есть мечта: дожить до момента, когда можно будет создать полноценного цифрового двойника. И оставить после себя себя :) Через сто лет — буду рисовать вам скетчи в чатиках и лукаво умничать.