UltraPixel: 4K+ генерация детальных изображений сверхвысокого качества
На Гитхабе появилась новая моделька, которая, по описанию, генерит изображения с ультравысоким разрешением и мега-детализацией.
Проект основан на StableCascade и Trans-inr, поддерживает ControlNet для точной генерации, а также позволяет обучать модели на собственных данных.
По ссылке - инструкции по установке, использованию и оптимизации под различные GPU.
Звучит как фантастика, на самом деле. Локально генерить картинки в таком качестве и разрешении...
По описанию на RTX 4090 24G 4096х4096 генерит за 44 секунды.
Если есть у кого возможность, - проверьте, накидайте в комментах генерации, я пока занят на конфе.
Завтра обязательно проверю.
UPD: из исходников не запустилось, но получилось сделать копию HF Space через докер:
на 3080 mobile примерно 2 минуты на картинку 2048
#UltraPixel #ImageGen #highres
———
@tsingular
На Гитхабе появилась новая моделька, которая, по описанию, генерит изображения с ультравысоким разрешением и мега-детализацией.
Проект основан на StableCascade и Trans-inr, поддерживает ControlNet для точной генерации, а также позволяет обучать модели на собственных данных.
По ссылке - инструкции по установке, использованию и оптимизации под различные GPU.
Звучит как фантастика, на самом деле. Локально генерить картинки в таком качестве и разрешении...
По описанию на RTX 4090 24G 4096х4096 генерит за 44 секунды.
Если есть у кого возможность, - проверьте, накидайте в комментах генерации, я пока занят на конфе.
Завтра обязательно проверю.
UPD: из исходников не запустилось, но получилось сделать копию HF Space через докер:
docker run -it -p 7860:7860 --platform=linux/amd64 --gpus all registry.hf.space/roubaofeipi-ultrapixel-demo:latest python app.py
на 3080 mobile примерно 2 минуты на картинку 2048
#UltraPixel #ImageGen #highres
———
@tsingular
👍13❤3🔥1
Qwen-Image-2.0: Профессиональная верстка, PPT и инфографика «в один промпт»
Команда Qwen выкатила Qwen-Image-2.0,- полноценный инструмент для тех, кто хочет заменить рутинную вёрстку в Figma или PowerPoint на промптинг, а доступа к MJ или Nanobanana нет.
Что внутри:
🔹 Typography Engine. Модель теперь переваривает промпты до 1000 токенов. Можно буквально текстом описать сложную структуру слайда: «Слева заголовок, в центре таймлайн с такими-то датами, справа иконки». И она всё отрендерит ровно, без каши в буквах. На примерах в блоге — готовые отчеты с A/B тестами и инфографика.
🔹 2K Resolution. Родная поддержка 2048x2048. Кожа, поры, текстура ткани и архитектурные детали выглядят честно, а не «пластиково».
🔹 Omni-модель. Генерация и редактирование (Image-to-Image) теперь живут в одной 7B архитектуре. Больше не нужно переключаться между разными пайплайнами, чтобы «дорисовать» что-то на существующем фото.
🔹 Китайская эстетика. Отдельный реверанс в сторону каллиграфии — модель знает стили великих мастеров (Emperor Huizong, Wang Xizhi) и способна вписывать стихи в классическую живопись, соблюдая композицию и «воздух».
Зачем это нам:
Это прямой конкурент Flux по качеству текста, но с явным уклоном в бизнес-задачи. Если нужно быстро набросать концепт лендинга или сложную схему, где текст — это 50% смысла, Qwen-Image-2.0 сейчас кажется фаворитом.
В примерах есть «слайд про эволюцию Qwen», который сгенерировала сама модель по одному текстовому описанию.
На смену «вайб-кодингу» приходит «вайб-дизайнинг».
Ждем открытые веса.
Попробовать пока можно тут:
chat.qwen.ai
#Qwen #ImageGen
------
@tsingular
Команда Qwen выкатила Qwen-Image-2.0,- полноценный инструмент для тех, кто хочет заменить рутинную вёрстку в Figma или PowerPoint на промптинг, а доступа к MJ или Nanobanana нет.
Что внутри:
🔹 Typography Engine. Модель теперь переваривает промпты до 1000 токенов. Можно буквально текстом описать сложную структуру слайда: «Слева заголовок, в центре таймлайн с такими-то датами, справа иконки». И она всё отрендерит ровно, без каши в буквах. На примерах в блоге — готовые отчеты с A/B тестами и инфографика.
🔹 2K Resolution. Родная поддержка 2048x2048. Кожа, поры, текстура ткани и архитектурные детали выглядят честно, а не «пластиково».
🔹 Omni-модель. Генерация и редактирование (Image-to-Image) теперь живут в одной 7B архитектуре. Больше не нужно переключаться между разными пайплайнами, чтобы «дорисовать» что-то на существующем фото.
🔹 Китайская эстетика. Отдельный реверанс в сторону каллиграфии — модель знает стили великих мастеров (Emperor Huizong, Wang Xizhi) и способна вписывать стихи в классическую живопись, соблюдая композицию и «воздух».
Зачем это нам:
Это прямой конкурент Flux по качеству текста, но с явным уклоном в бизнес-задачи. Если нужно быстро набросать концепт лендинга или сложную схему, где текст — это 50% смысла, Qwen-Image-2.0 сейчас кажется фаворитом.
В примерах есть «слайд про эволюцию Qwen», который сгенерировала сама модель по одному текстовому описанию.
На смену «вайб-кодингу» приходит «вайб-дизайнинг».
Ждем открытые веса.
Попробовать пока можно тут:
chat.qwen.ai
#Qwen #ImageGen
------
@tsingular
1🔥11✍4❤1⚡1👍1