В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount
mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram
Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно?
▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD.
▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем.
▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов.
Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM.
Вот мои результаты:
Single File Size: 30.0Gb
ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s
sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s
ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s
ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s
Dir size: 32.7Gb, File count: 11127
ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s
sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s
ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s
ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s
Скрипт для теста ↗️
На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD.
В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения
#linux#triks
Midjourney + SD Video
Делимся подробным пайплайном, который позволит вам создать красивую анимацию в три несложных шага 🪄
🟣 Заполните этот базовый промпт описанием любого персонажа
Photo of [character description with one element in color], shot with an analog camera, motion blur, grainy, low resolution, high contrast, soft light, black & white film photography, in the style of Hasselblad H6D400C MultiShot
🟣Сгенерируйте картинку: лучше всего этот промпт работает с Midjourney
🟣Анимируйте с помощью SD Video наилучший результат при работе с этим промптом вы получите при выборе Motion bucket ID ~70
🙊В комментариях прикрепили скриншоты всех шагов и настроек, чтобы вы могли с точностью повторить этот пайплайн!
#pipeline
Переносим стиль на любую картинку за 5 простых шагов 🪄
1️⃣ Загружаем на воркспейс изображение, которое хотим изменить
2️⃣ Добавляем второе изображение как референс стиля
3️⃣ Подключаем наше исходное изображение как Start Image к ноде IP-Adapter XL, а референс стиля – к Style (IP Image)
4️⃣Включаем в настройках ControlNet и выбираем режим Canny или Depth
5️⃣Запускаем ноду и получаем магию за 2 минуты
Попробуйте поэкспериментировать и повыбирать разные Models, подобавлять в промпт релевантные слова, чтобы получить наилучшее воплощение вашей идеи✨
Больше примеров и пайплайн – в нашем темплейте Transfer Style
P.S. также сегодня напоминаем о докладе в 16 по мск
#pipeline
Deepfake генерирующие 1340$ / час
Пример как в Китае Generative AI и виртуальные инфлюенсеры уже сегодня генерируют колоссальную выручку
1. Съемка видео человека
2. Обучение модели на изображениях другого
3. Deepfake на видео для преобразования
4. Написание продающих скриптов за счет GPT-моделей
5. LipSync
6. HeyGen
Профит
#pipeline
Прототип внутриигрового значка с помощью AI
Представьте, что вы делаете игру про зоопарк, в которой хотите сделать достижение с иконкой или медалькой тигра. Вам нужно сделать этот ассет без привязки к определенной стилистике, нужна детализация и несколько вариантов этой медальки по уровням (например, золотой, серебряный, бронзовый). Создавайте его вместе с ИИ!
1. Создайте прототип в SD XL (в нашем примере, a badge of a zoo)
2. Подключите получившееся изображение к ControlNet XL, скопируйте ваш промпт и перед ним поставьте gold, silver или bronze
Ваши вариации готовы :) Вы всегда можете их дальше доработать в нашем продукте, убрать фон или улучшить качество детализации
#pipeline
Пайплайн создания простой анимации смены дня и ночи: SD + Day2Night + Morph
В примере на основе SD было сгенерировано изображение, с помощью Day2Night сгенерированы предрассветные/ночные состояния и с помощью Morph сделана простая анимация
Ждем вашу красоту в P+)
#pipeline
3D Crowd Generation
Для создания толпы в 3D можно использовать уже сегодня AI, и конкретно все из этого кейса для подготовки ассетов в Blender можно сделать в Phygital+
В ролях
- SD
- ControlNet
- ICON (или более старый PiFu HD)
- Blender
#pipeline
http://pybit.es/codechallenge11.html
Inspired by David Beazley's #Generator Tricks for Systems Programmers we ask you to turn the following unix #pipeline into Python code using generators. To get a bunch of .py files you can use our challenges repo you cloned. Or use a project of your own.
Note that in our experience one subprocess is not necessarily one generator, for example 'sort|uniq|sort' can be easily combined into one, as well as 'grep|sed'. See our template if you need guidance.
🌿LoRA: обучение на персоне с Phygital+
Продолжаем делиться советами по обучению LoRA.
🔹Обучение на лице
Для качественного результата нужно 15-30 фото с крупным планом лица (1/3-1/2 кадра). Будут получаться аватары и портреты.
Требования:
- Высокое разрешение: минимум 1024px по малой стороне.
- Хорошее освещение, без резких теней.
- Разнообразные эмоции (без перебора и гримас), углы съёмки и фоны.
- Избегайте селфи, широкоугольных объективов, фотофильтров и яркого макияжа.
- Лицо должно быть чётко видно, без посторонних объектов в кадре; если вы в очках – то нужно быть в одинаковых очках на всех кадрах.
- Разный угол камеры (но без сложных ракурсов).
🔹Обучение на лице и фигуре
Здесь нужен датасет как для обучения только на лице, но с добавлением 10-20 фото в средний и полный рост.
Требования:
- Фото в полный рост и по пояс.
- Разные позы и одежда, но без логотипов и текста.
- Разнообразные фоны, но без текста.
- Без лишних людей в кадре.
❤️Попробуйте сами этот пайплайн и делитесь в комментах, что у вас вышло :)
#pipeline#tips
📈LoRA: обучение на стиле в Phygital+: основные шаги
1️⃣ Поиск стиля: Для эффективной генерации стиля используйте GPT для анализа и поиска уникальных художников и направлений. Это обеспечит высокую вариативность данных.
2️⃣ Сбор датасета: Важно собрать объемный и качественный датасет с изображениями не менее 1024px по малой стороне. Репрезентативные данные — ключ к успешной модели.
3️⃣ Обучение: Используйте LoRA Train с параметрами Default или RealVis для оптимального обучения модели на вашем наборе данных.
4️⃣ Генерация: После обучения можно использовать текстовые промпты для генерации изображений или интегрировать модель через ControlNet и IP Adapter (Face ID) для кастомных задач.
📄 Попробуйте сами обучить модель по этому пайплайну и делитесь вашими результатами в комментариях.
Подробнее про обучение LoRA на стилях в записи вебинара.
#pipeline#tips
Бесшовные AI текстуры
Собрали для вас 3 юзкейса по созданию текстур в одной статье:
• Создание простых текстур для наложения в 3D
• Создание текстур в уникальной стилистике игры
• Создание новых текстур по UV-развертке
Читайте нашу статью с подробными пайплайнами на русском и на английском➡️
#pipeline#tips
Outpainting для SD генераций в один клик в Phygital+
Наведите на любую генерацию в SD 1.5 и нажмите Zoom out, чтобы получить продолжение вашего концепта. Не забудьте заапскейлить ваш финальный результат и повысить детализацию
#tips#pipeline
Внутриигровые объекты с ИИ
Хотите сделать прототип объекта в нескольких вариантах? Например, для вашей RPG игры нужно отрисовать 4 разных вида зелий — для восстановления здоровья, маны, лечения отравления и лечения болезней? Измените цвет жидкости внутри бутылочек через простую связку SD + ControlNet
Ели вам привычнее работать с SD 1.5, то сгенерируйте ассет в SD 1.5 ноде (рекомендуем стиль Assets 3D, и добавьте в промпт "game asset 3d, octane render"), наведите на вашу генерацию в ноде и нажмите Recolor :)
А для более высокого качества рекомендуем использовать SD XL, подробные настройки в комментариях 👀
Готовые изображения можно использовать в UI в инвентаре предметов, например, или как референс для создания 3D моделей
#tips#pipeline