Тюнинг ВАЗ 2110 своими руками

Невозможно отрицать того, что в нашей стране существует целое движение людей, просто помешанных на отечественной классике и на автопроме в целом. Конечно же, самой популярной маркой среди них по праву является ВАЗ. Некогда созданный «народный автомобиль» остается таковым и до наших дней. Копейки, семерки, девятки продолжают «бегать» по просторам необъятной родины и делают это довольно резво. К ним присоединяются новые представители этой касты десятки, приоры, калины. Их хозяева неустанно трудятся, продолжая устранять «косяки» и недочеты допущенные конструкторами. В связи с этим переделка отечественных автомобилей энтузиастами становиться все популярней, что повышает спрос на запчасти для тюнинга.

В частности хотелось бы поговорить о ВАЗ 2110. Этот автомобиль, так сказать прервал полосу застоя тольяттинского автозавода, дав понять, что он все еще жив и успешно функционирует. Тюнинг ВАЗ 2110 в большинстве случаев заканчивается лишь незначительными изменениями внешности автомобиля. Это и не удивительно, ведь переделка машины требует немалых затрат времени и средств. Да и руководство по тюнингу ВАЗ 2110 не продается на каждом углу, все нужно придумывать самому. Конечно, в сети можно найти некоторую информацию, но ее, как правило, немного и она в основном состоит из технических терминов, в которых начинающий автолюбитель будет разбираться очень долго. Благо в той же вездесущей сети интернет можно найти форумы с такими же энтузиастами и любителями, которые подскажут, как и какими способами можно усовершенствовать свое авто и выделить его из толпы.

Внешний тюнинг или как преобразить «ласточку»

Тюнинг ВАЗ 2110, как и любой другой машины можно разделить на две «ветки». Первое направление – это внешний тюнинг. Тут уж у кого, на что фантазии хватает. В каждом авто магазине можно купить или заказать набор тюнинговых обвесов и установить их своими силами. Еще один вариант, ту же процедуру можно заказать в ближайшем тюнинг ателье. Не придется тратить собственные силы и время, зато придется тратить деньги. Такой вариант подходит для любителей оригинальных запчастей, ведь в ателье на машину установят уникальные обвесы, сделанные в единственном экземпляре. Фото таких авто ниже, используйте их как источник идей для переделки собственной машины.

Штампованные диски или «литье»

Конечно на навешивании обвесов, внешний тюнинг не заканчивается. Очень важную роль во внешнем тюнинге ВАЗ 2110 играют и гармонично подобранные диски. Благо с этим продуктом сейчас на рынке все в порядке. Трудно поспорить что «родные» штампованные диски, мягко говоря, не эталон привлекательности. К тому же их антикоррозийные свойства оставляют желать лучшего, нужно постоянно обновлять лакокрасочное покрытие. Второй вариант, и он наиболее распространен, это литые диски, в народе больше известны как титановые. Их стоимость немного выше, чем у штамповок, но ведь и вариантов дизайна намного больше. Разумеется, есть и минусы. Такие диски более хрупкие, и их труднее, а иногда просто невозможно восстановить после удара. Есть еще кованные легкосплавные диски. На машинах простых граждан они встречаются очень редко. В основном эти диски ставятся на спортивные автомобили, так как из этой троицы, у них самый маленький вес. Но технология производства не позволяет сделать меньше их себестоимость, поэтому в большинстве случаев они просто не по карману среднестатистическому автолюбителю.

Классические фары или тюнинг оптика

Тюнинг оптика ВАЗ 2110 тоже является одним из популярнейших предметов усовершенствования своего автомобиля. Многие именитые производители автомобильной оптики предлагают достойные варианты тюнинговых фар, выбор их достаточно велик. Ничуть не хуже обстоит дело и с задней оптикой. Штатные задние фонари имеют довольно скучный дизайн, да и светят они не ахти. Их можно заменить светодиодной задней оптикой. Диоды и энергии потребляют меньше и выглядят эффектнее.

Внутренний тюнинг ВАЗ 2110 – что можно сделать своими силами

Внутренний тюнинг более широкая тема, вот где действительно есть место разгуляться фантазии. По советам специалистов тюнинг ВАЗ 2110 лучше начинать с подкапотной начинки. Первое чем стоит заняться, это поменять прошивку управляющего блока инжектора, иными словами сделать чип тюнинг. После этого уже можно приступать и к тюнингу двигателя. Если вашей целью не является сделать из «десятки» спортивный болид, то особых затрат нести не придется. Самое простое это замена штатного воздушного фильтра, на фильтр нулевого сопротивления, что облегчит воздухозабор и прибавит мощности. Позаботившись о впуске можно подумать и о выпуске отработанных газов. Наилучшей схемой выпускного коллектора является 4-2-1, то есть когда отработанные газы сначала из четырех потоков сливаются в два, а потом уже в один общий. Словом тюнинг ВАЗ 2110, он бесконечен, невозможно довести машину до идеала, к тому же постоянно появляются новые детали, которые хочется испробовать на своем авто.

Как вы смогли убедиться, тюнинг ВАЗ 2110 своими руками не так сложен технически, как могло показаться на первый взгляд, к тому же на помощь всегда готовы прийти ваши единомышленники с форумов и интернет сообществ. Нужно только приложить немного усилий и ваш автомобиль будет поражать окружающих своей оригинальностью.

Фото тюнинг ВАЗ 2110

Видео тюнинг ВАЗ 2110

ТЮНИНГ авто ВАЗ 2110 — 2112 своими руками

Метки:ВАЗ 2110ВАЗ 2111ВАЗ 2112Тюнинг авто

Содержание

• Поговорим о «Десятке»
• Одиннадцатая модель
• Примеры тюнинга на ВАЗ 2112
• Заключение

Отечественные марки автомобилей достаточно востребованы в среде автолюбителей, несмотря на то, что их качество во многом оставляет желать лучшего. Тем не менее, спрос на них есть, и он не так мал, как это можно было бы себе представить. Однако он легко объясним – цена отечественных машин гораздо ниже, чем стоимость иномарок. Кроме того, они дешевле обходятся владельцу в случае ремонта и обслуживания – стоимость материалов и запчастей невысока.

Многие водители уверяют, что продукция нашего автопрома не так капризна, как импортная – российские автомобили нормально переносят плохое покрытие дорог, климатические факторы, неудовлетворительное качество горючего.

Там, где иностранный транспорт давно вышел бы из строя, отечественные авто бодро колесят, несмотря на трудности.

Тюнинг автомобиля Ваз 2110

Автомобили, выпущенные Волжским автозаводом, – наиболее распространённое детище отечественного автопрома. После появления «Копейки» они пользуются заслуженной любовью тех, кто может себе позволить лишь бюджетный транспорт. Кроме того, у машин ВАЗ есть уникальная черта – они дают безграничное пространство для разного рода тюнинга.

На таких авто тюнинг демонстрирует безграничную креативность наших умельцев – используя подручные средства, они умудряются создавать совершенно новые транспортные средства. Ниже мы рассмотрим примеры того, как можно сделать на некоторых моделях Волжского автозавода тюнинг своими руками.

Способы тюнинга десятки — ВАЗ 2110

Поговорим о «Десятке»

Давайте побеседуем о том, как можно самостоятельно сделать тюнинг ВАЗ 2110 – тюнинг экстерьера и салона. Статистика говорит, что ВАЗ 2110 находится в тройке наиболее часто переделываемых автомобилей.

Установка нового стильного обвеса из пластика – это то, с чего часто начинается тюнинг ВАЗ 2110 – фото сверху наглядно это демонстрирует. Используя стеклоткань, строительный пластилин и эпоксидную смолу, можно самому сделать тюнинг бампера ВАЗ 2110 с повышенными аэродинамическими характеристиками, который будет отвечать всем современным требованиям.

В качестве материала для изготовления модного обвеса часто используют также пенопласт и строительную пену – с их помощью можно создать вот такого «монстра».

Самодельный бампер на Ваз 2110

Ещё одной деталью, которая нуждается в замене, является радиаторная решётка – вы можете самостоятельно изготовить новое изделие, которое будет обеспечивать полноценное охлаждение и хорошо защитит пространство под капотом от пыли и грязи.

Для того чтобы сильнее выделить свой автомобиль из безликой толпы, сделать его стиль дерзким и вызывающим, можете установить на него интересный спойлер.

Тюнингованный автомобиль

Помните, выполняя тюнинг ВАЗ 2110, тюнинг капота может совершенно изменить визуальное восприятие вашего авто спереди.

Некоторые думают не только о глобальных переменах, но и о мелочах – выхлопная труба тоже может быть подвергнута переделке.

Двойной выхлоп на автомобиле ВАЗ 2110

Очень недорогим средством изменения внешнего облика автомобиля может стать аэрография и аппликации из виниловой плёнки. Второй вариант интересен тем, что при невысокой стоимости смотрится очень эффектно, даёт большое пространство для воплощения креативных идей, и от плёнки в любой момент можно избавиться без особых проблем.

Очень необычной «изюминкой» вашего автомобиля может стать изменение механизма дверей – ведь они могут открываться совершенно не так, как мы это привыкли видеть на изделиях нашего автопрома.

Модифицированный автомобиль ВАЗ

Здесь же на фото мы видим, что можно сделать с колёсными дисками – они выглядят очень современно и ярко. Такой дизайн авто станет предметом восхищения многих знатоков в сфере автомобильного тюнинга.

Тюнинг автомобиля Ваз 2110

Тюнингуя ВАЗ 2110 своими руками, не забывайте об интерьере салона – начните с переделки рулевого колеса. На фото ниже представлены несколько вариантов, один из которых вы можете выбрать для своего автомобиля.

Подумайте об интересном оформлении приборной панели – выберите цветовую гамму, которая вам по душе.

Очень популярной среди владельцев авто является перетяжка кресел – они становятся более комфортными и восприятие интерьера при этом совершенно меняется.

Тюнинг салона на Ваз 2110

Если вы любите слушать в дороге музыку и цените качественный звук, установите в салоне хороший мультимедийный центр с мощной акустической системой. Динамики можно вмонтировать даже в двери.

Безусловно, состояние оптики на автомобиле непосредственно влияет на общий внешний вид фронтальной части. Поэтому многие автомобилисты очень серьёзно относятся к внесению изменений в этот элемент авто, выполняя тюнинг ВАЗ 2110 своими руками.

Посмотрите, как эффектно смотрятся переделанные задние фонари вкупе с новым стильным обвесом и другими новшествами в дизайне автомобиля.

Тюнинг задних фонарей на Ваз 2110

Одиннадцатая модель

Тюнинг авто своими руками на тоже даёт интересные результаты – здесь у хозяина с выдумкой также есть много пространства для внесения корректив. Начинаем с самых простых и доступных средств, например, аэрографии – иногда даже только с её помощью можно совершенно изменить внешний вид автомобиля.

Впрочем, есть путь ещё более простой и недорогой – это обтяжка машины или её отдельных частей виниловой плёнкой. Сегодня можно без проблем приобрести винил в самых разных исполнениях – глянец, матовый, карбоновый, защитный и т.п. Оклеивание плёнкой осуществляется без особых трудностей – здесь главное понять принцип и придерживаться технологии.

Из такой плёнки можно также создавать аппликации эстетического или рекламного характера.

Тюнинг Ваз 2111 с помощью пленки

Вы можете также разработать и установить на автомобиль эксклюзивный бампер оригинальной конструкции из пластика, монтажной пены или пенопласта. В сети находится огромное количество примеров и инструкций, которые помогут справиться собственными силами, не тратя большую сумму денег на покупку готового изделия.

Усовершенствование багажника нужно не только для улучшения экстерьера, но и для повышения эксплуатационных характеристик.

Альтернативная оптика очень много значит – она нужна не только для того, чтобы авто эффектно смотрелось на дороге. Устанавливая новые фары, вы обеспечиваете себе полноценное освещение пути в тёмное время суток и тем самым снижаете риск возникновения опасной ситуации на дороге.

Альтернативная оптика на Ва 2111

В салоне установите новый руль спортивной конструкции – это увеличит комфорт во время езды и повысит уровень эстетического наслаждения.

Панель приборов можно обтянуть плёнкой – так она будет выглядеть гораздо симпатичней.

Примеры тюнинга на ВАЗ 2112

На ВАЗ 2112 можно внести множество разнообразных усовершенствований – российские автомобилисты это доказали на деле. Сегодня можно увидеть множество примеров того, насколько круто может выглядеть автомобиль после того, как с ним поработает человек с творческой жилкой.

На фото мы видим новый механизм открывания дверей, новый бампер современной конструкции, аэрографию и другие средства, которые помогают сделать машину особенной.

Ламбо-двери на Ваз 2112

На фото выше мы видим стильный новый бампер обтекаемой конфигурации с юбкой, новые колёсные диски, альтернативную оптику и тонированные окна, что можно определить по бликам.

Часто встречаются очень удачные переделки трёхдверной модификации – в этом случае тюнинг ВАЗ 2112 своими руками тоже даёт интересные результаты.

Ламбо двери ВАЗ 2112

Новый стильный спойлер современной конструкции на ВАЗ 2112 смотрится неотразимо – с этим не поспоришь. У машины сразу появляется очень вызывающий спортивный вид– убедитесь в этом сами.

Тюнинг бампера, капота

Если вы не задумывались о том, что можно сделать с багажником – на фотографии ниже есть информация, которая может подтолкнуть к появлению интересных идей.

Тюнинг багажника на Ваз 2112

В салоне можно перетянуть кресла, поработать с приборной панелью, рулевым колесом. Для прослушивания музыки можно установить мультимедийный центр и вмонтировать динамики акустической систему в передние двери. После окончания работ интерьер автомобиля преобразится – вам будет приятно представлять во время езды, что вы в рубке космического корабля.

Тюнинг салона ВАЗ 2112

Заключение

Как говорилось выше, автомобили марки ВАЗ – благодатная почва для воплощения креативных идей. Всё зависит от вашей фантазии, а также от количества времени и денег, которые вы готовы потратить на преобразования своего авто.

[democracy]

[democracy]

Комментарии запрещены.

Руководство по тонкой настройке стабильной диффузии с вашими собственными изображениями

Хотели ли вы когда-нибудь примерить новую прическу, прежде чем сделать ей окончательное решение? Как насчет исполнения детской мечты стать супергероем? Может быть, у вас есть собственный цифровой Funko Pop в качестве изображения профиля? Все это возможно с DreamBooth , новым инструментом, разработанным исследователями Google, который выводит недавний прогресс в синтезе изображений с текстовым условием на новый уровень.

В нашем предыдущем посте мы обсудили модели генерации текста в изображение и огромное влияние, которое такие модели, как DALL·E и Stable Diffusion, оказывают на сообщество машинного обучения.

Теперь, в этом сообщении блога, мы проведем вас через внедрение DreamBooth, чтобы вы могли создавать изображения, подобные тем, которые вы видите ниже. Для этого мы внедрим себя в словарь предварительно обученной модели стабильной диффузии. Имейте в виду, создание изображений себя (или своих друзей) вызывает сильное привыкание. Не говорите, что мы вас не предупреждали!

Кроме того, если вы знаете часть нашей команды, вы можете узнать некоторые лица на следующих изображениях. 👀

Мотивация DreamBooth

Не стесняйтесь пропустить этот раздел, если вы не особенно интересуетесь теорией, лежащей в основе подхода, и предпочитаете сразу погрузиться в реализацию.

Первый шаг к созданию собственных образов с помощью DreamBooth — научить модель тому, как мы выглядим . Для этого мы будем следовать специальной процедуре имплантации самостоятельно в выходное пространство уже обученной модели синтеза изображений.

Вам может быть интересно, почему мы должны следовать такой специальной процедуре. В конце концов, эти модели синтеза изображений нового поколения обладают беспрецедентной выразительной силой. Разве мы не можем просто передать модели чрезвычайно подробное описание человека и покончить с этим? Короткий ответ: нет. Этим моделям все еще очень сложно реконструировать ключевые визуальные признаки, характеризующие конкретного человека. Вместо этого модель должна узнать, как мы выглядим, до мельчайших деталей, чтобы впоследствии воспроизвести нас в самых вымышленных сценариях.

Для этого мы настроим эту модель с набором изображений, привязав их к уникальному идентификатору, который ссылается на нас.

Но подождите… Сколько нам понадобится этих изображений? Модели глубокого обучения обычно требуют больших объемов данных для получения значимых результатов (тем более для этих моделей синтеза больших изображений). Означает ли это, что нам нужны тысячи собственных фотографий, чтобы модель воспроизвела нас точно?

К счастью, нет. Техника, которую мы собираемся показать вам, достигает результатов, подобных тем, которые вы видели выше, с не более чем 9 баллами. 0003 дюжины изображений твоего лица. Тем не менее, эти изображения должны демонстрировать некоторые различия с точки зрения различных перспектив вашего лица (например, спереди, в профиль, промежуточных углов), выражений лица (например, нейтральное, улыбающееся, хмурое) и фона. Вот примеры трех жертв, которые мы выбрали для этой записи в блоге: Fernando , Giuls и Luna (слева направо).

После того, как вы собрали эти изображения, следующим шагом будет пометить их текстовым приглашением. Следуя инструкциям в документе DreamBooth, мы будем использовать подсказку 9.0041 A [имя токена] [существительное класса] , где [имя токена] — идентификатор, который будет ссылаться на нас, а [существительное класса] — уже существующий класс в словаре модели, описывающий нас на высоком уровне. Например, для Фернандо Бернуи (соавтора и одной из жертв нашего эксперимента ) возможной подсказкой будет Фбернуи мужчина . Другие примеры классовых существительных включают женщина , ребенок , подросток , собака или солнцезащитные очки . Да, этот подход работает и с животными, и с другими объектами!

Мотивация связывания нашего уникального идентификатора с существительным класса во время обучения состоит в том, чтобы использовать сильное визуальное представление модели о классе субъекта. Другими словами, модели будет намного легче узнать, как мы выглядим, если мы скажем ей, что мы человек , а не холодильник . Авторы DreamBooth обнаружили, что включение существительного соответствующего класса в тренировочные подсказки снижает скорость обучения и повышает визуальную точность воспроизводимых особенностей субъекта.

Тем не менее, есть еще две проблемы, которые мы должны решить, прежде чем мы сможем точно настроить модель:

Первая — переоснащение : эти чрезвычайно большие генеративные модели неизбежно будут переобучать такой небольшой набор изображений, независимо от того, насколько разнообразным он может быть. Это означает, что модель научится воспроизводить объект с высокой точностью, но в основном в позах и контекстах, присутствующих на обучающих изображениях.

Потеря априорного сохранения действует как регуляризатор, который устраняет переоснащение, допуская изменчивость позы и разнообразие внешнего вида в заданном контексте. Изображение и подпись из статьи DreamBooth.

Во-вторых, языковой дрейф: поскольку обучающие подсказки содержат существующее существительное класса, модель забывает, как генерировать разные экземпляры рассматриваемого класса. Вместо этого при запросе [существительное класса] модель возвращает изображения, напоминающие объект, для которого она была настроена. По сути, он заменяет визуальный априор, который у него был для класса, конкретным предметом, который мы ввели в его выходное пространство. И хотя Фернандо красивый мужчина, не все мужчины похожи на него!

Языковой дрейф. Без потери априорного сохранения точно настроенная модель не может генерировать собак, отличных от точно настроенной. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Чтобы решить обе проблемы, авторы DreamBooth предлагают потерю предварительного сохранения для конкретного класса. Проще говоря, идея состоит в том, чтобы контролировать процесс тонкой настройки с помощью собственных сгенерированных моделью образцов существительного класса. На практике это означает, что модель одновременно соответствует нашим изображениям и изображениям, взятым из визуального априора не точно настроенного класса. Эти предварительно сохраненные изображения выбираются и помечаются с помощью подсказки [класс существительное]. Это помогает модели запомнить, как выглядит универсальный член предметного класса. Авторы рекомендуют выборку из 200×N200 \×N200×N [имя класса] изображений, где NNN означает количество изображений субъекта.

Тренировочный подход. Изображения субъекта подгоняются вместе с изображениями из класса субъекта, которые сначала создаются с использованием той же модели стабильной диффузии. Компонент суперразрешения модели (который повышает разрешение выходных изображений с 64 x 64 до 1024 x 1024) также точно настроен, используя исключительно изображения объекта. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Теперь, когда мы рассмотрели все важные части теории, осталось только настроить модель синтеза изображений. Давай сделаем это!

Тонкая настройка стабильной диффузии с вашими фотографиями

Перед тонкой настройкой нашей модели необходимы три важных элемента: оборудование , фотографии и предварительно обученная модель стабильной диффузии .

Первоначальная реализация требует большого количества ресурсов графического процессора для обучения, что затрудняет воспроизведение обычным практикам машинного обучения. Однако сообщество в раздоре разработало неофициальную реализацию, которая требует меньше вычислительных ресурсов. Если у вас есть доступ к машине с графическим процессором видеопамяти не менее 16 ГБ, вы можете легко обучить свою модель, следуя инструкциям обучающего примера DreamBooth от Hugging Face. Если вы этого не сделаете, мы вас прикроем! В этом посте мы покажем вам, как обучать и проводить логические выводы в бесплатном Google Colab. Да, вы правильно прочитали, уровень бесплатного пользования Google Colab!

Обратите внимание, что используемая записная книжка может быть устаревшей из-за быстрого развития используемых библиотек, но она была протестирована и подтвердила свою работоспособность. Январь 2022 .

Второй элемент — фотографии субъекта. В этом уроке мы будем использовать фотографии членов TryoGang и одного из наших питомцев. В любом случае, есть некоторые правила, которым мы должны следовать, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Как упоминалось в разделе мотивации, Стабильная диффузия имеет тенденцию превосходить тренировочные изображения. Чтобы этого не произошло, убедитесь, что обучающая подгруппа содержит субъект в разных позах и местах. Несмотря на то, что в оригинальной статье рекомендуется использовать от 4 до 6 изображений, сообщество Discord обнаружило, что использование От 10 до 12 изображений дает лучшие результаты. Как правило, мы будем использовать 2 изображения, включая туловище и 10 лиц, с разным фоном, стилями, выражениями, смотрящими и не смотрящими в камеру и т. д.

Если вы смотрите на камеру и улыбаться на каждой фотографии, не ожидайте, что модель создаст впечатление, что вы смотрите в сторону или с нейтральным лицом, поэтому избегайте использования только селфи!

Кроме того, убедитесь, что тренировочные изображения обрезаны до квадратного соотношения, так как Stable Diffusion уменьшает их до 64 x 64, чтобы использовать их для обучения.

И последнее, но не менее важное: нам потребуются веса предварительно обученной модели Stable Diffusion. Их можно загрузить с сайта Hugging Face, для чего нам потребуется создать учетную запись, прочитать карточку модели и принять условия. Не загружайте модель вручную, потому что обучающий скрипт сделает это автоматически.

Теперь, когда мы все настроили, давайте настроим модель!

Обучение

Мы будем использовать эту реализацию, которая включает блокнот, готовый к использованию в Google Colab. Вы можете открыть блокнот, нажав на эту ссылку.

Перед запуском давайте изменим его для нашего варианта использования (мы будем использовать Фернандо в качестве субъекта для иллюстрации инструкций). Нам нужно определить четыре параметра для процесса обучения:

1. ИМЯ ТОКЕНА: соответствует уникальному идентификатору, который будет ссылаться на предмет, который мы хотим добавить. Это имя должно быть уникальным, чтобы нам не пришлось конкурировать с существующим представлением. Здесь мы можем использовать простой первый инициал + фамилия имя токена, например fbernuy .
2. ИМЯ КЛАССА: Это имя класса, которое мы представили в разделе мотивации. В исходной статье DreamBooth рекомендуется использовать общие классы, такие как мужчина, женщина или ребенок (если субъект — человек) или кошка или собака (если субъект — домашнее животное). Тем не менее, сообщество Discord, реализующее подход Stable Diffusion, обнаружило, что использование знаменитостей, похожих на объект, дает лучшие результаты. В нашем случае мы использовали Джорджа Клуни, когда речь идет о мужчине, и Дженнифер Энистон, когда речь идет о женщине. Мы по-прежнему использовали класс «кошка» для Луны, так как не могли придумать подходящего известного кота, кроме Гарфилда.
3. КОЛИЧЕСТВО РЕГУЛИРУЕМЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ: Как уже упоминалось в разделе мотивации, нам нужна потеря априорного сохранения для конкретного класса, чтобы предотвратить проблемы с переоснащением и дрейфом языка. Мы следовали первоначальной рекомендации авторов по использованию 200 изображений на обучающее изображение. Помните, что использование большего количества изображений регуляризации может привести к лучшим результатам.
4. ИТЕРАЦИИ ОБУЧЕНИЯ: Этот параметр определяет количество итераций, которые модель будет выполнять в процессе тонкой настройки. Если это число слишком низкое, модель будет не соответствовать изображениям субъекта и не сможет точно воспроизвести их во время логического вывода. Если он слишком высок, вместо этого модель будет переобучать, что сделает невозможным воспроизведение субъекта с выражениями, позами или контекстами, отличными от тех, что есть в обучающем подмножестве. Эмпирическое правило, которое показало хорошие результаты в наших экспериментах, заключается в использовании от 100 до 200 итераций на тренировочное изображение. Поскольку у нас есть 12 изображений Фернандо, давайте используем 2400 итераций.

Теперь давайте изменим блокнот с этими параметрами следующим образом:

Теперь мы готовы запустить блокнот и настроить нашу модель. Первые несколько ячеек установят необходимые зависимости. После этого нам будет предложено войти в HuggingFace, используя наш токен доступа.

Затем нас попросят загрузить фотографии субъекта. Здесь можно использовать кнопку «Выбрать файлы» и выбрать изображения с нашего компьютера или загрузить их непосредственно в каталог объекта внутри 9Папка 0041 data в экземпляре Colab. В следующей ячейке происходит волшебство. Наконец-то мы добрались до тонкой настройки модели! Скрипт загрузит веса предварительно обученной модели, сгенерирует изображения регуляризации, а затем выполнит указанное количество итераций обучения. Весь процесс должен занять около полутора часов, так что наберитесь терпения. Не забывайте следить за блокнотом!

После завершения обучения нам будет предложено преобразовать модель в файл ckpt . Это настоятельно рекомендуется, так как это требование для чрезвычайно полезного веб-интерфейса, который мы представим далее в этом сообщении в блоге. Как только мы сохранили ckpt в экземпляре ноутбука, мы загрузим его на наш локальный компьютер или сохраним в папку на нашем диске.

Мы можем протестировать нашу доработанную модель, запустив ячейки под разделом «Вывод» блокнота. Первая ячейка загружает модель, которую мы только что обучили, и создает новый конвейер Stable Diffusion, из которого берутся образцы изображений. Мы можем установить начальное значение для управления случайными эффектами во второй ячейке. И вот, момент, которого вы ждали с тех пор, как начали читать этот пост в блоге: создание наших пользовательских изображений!

Ячейка с заголовком «Выполнить для создания изображений» управляет процессом создания изображений. Всего есть 7 параметров, которые мы можем изменить, чтобы настроить наше изображение:

• приглашение : текстовое приглашение, которое будет управлять созданием изображения. Здесь мы должны включить имя токена, которое ссылается на нашу тему.
• отрицательная подсказка : служит для указания того, что мы не хотим видеть на изображении. Например, если мы хотим создать изображение с облачным небом, мы вводим 9.0041 ясное небо как отрицательная подсказка.
• num_samples : количество изображений, которые модель будет генерировать в одном пакете.
• guide_scale : также известный как CFG Scale, представляет собой число с плавающей запятой, которое определяет, насколько важным является текстовое приглашение ввода. Более низкие значения этого параметра позволят модели иметь больше художественных вольностей при создании изображений.
• num_inference_steps : количество шагов шумоподавления, которые будет выполнять модель. Большее количество шагов обычно приводит к более подробным изображениям за счет увеличения времени вывода. Однако будьте осторожны с этим параметром, так как слишком большое количество шагов может привести к визуальным артефактам на изображениях.
• высота : высота сгенерированного изображения в пикселях.
• ширина : ширина сгенерированного изображения в пикселях.

Не существует волшебной формулы для создания идеального изображения, поэтому вам, вероятно, придется некоторое время поэкспериментировать с этими параметрами, прежде чем вы получите желаемый результат. Если у вас возникли проблемы с созданием крутых изображений, не расстраивайтесь! По словам Джо Пенны (одного из менеджеров канала Stable Diffusion Discord), некоторые из наиболее распространенных проблем имеют довольно простые решения.

• Если они не похожи на объект: Проверьте правильность подсказки и соответствие изображений советам, которые мы давали ранее. Попробуйте включить имя класса в приглашение и имя токена (например, фотография TOKEN_NAME georgeclooney ). Нам также может потребоваться обучение для большего количества итераций.
• Если они слишком похожи на тренировочные изображения: возможно, мы слишком долго тренировались, использовали слишком мало изображений или наши изображения могут быть слишком похожими. Мы модифицируем приглашение, включив в его конец имя токена, например: изысканная портретная фотография среднего формата 85 мм TOKEN_NAME с классической прической .
• Если использование сложной подсказки не дает желаемых результатов: возможно, мы провели слишком мало итераций обучения. Мы можем попробовать повторить имя токена в подсказке, например: TOKEN_NAME на портретной фотографии, TOKEN_NAME на фотографии среднего формата 85 мм TOKEN_NAME .

Хотя ноутбук чрезвычайно удобен для обучения модели, он далеко не лучшая платформа для создания изображений. В следующем разделе мы представим невероятно мощный инструмент для дальнейшего улучшения процесса создания изображений.

На практике: создание классных изображений

Создание великолепных изображений требует практики и терпения. Однако этот процесс можно облегчить, используя правильные инструменты. Тот, который мы собираемся показать вам, действительно сногсшибателен; он настолько универсален, что мы не можем рекомендовать его достаточно! Это WebUI, который делает весь процесс более интерактивным и увлекательным.

Чтобы использовать его, мы должны запустить веб-сервер и следовать инструкциям по установке, доступным для Linux, Windows или Apple Silicon. В качестве альтернативы мы можем запустить сервер на другом Colab, используя эту ссылку. Помните, что при создании изображений время летит незаметно, а уровень бесплатного пользования Colab ограничен!

После установки мы скопируем файл ckpt нашей модели в папку веб-сервера, stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion , а затем запустим скрипт веб-сервера ( webui. sh или webui.bat ). Это дает нам адрес и порт пользовательского интерфейса, чтобы мы могли открыть его с помощью нашего любимого браузера.

Инструмент WebUI для стабильной диффузии от AUTOMATIC1111

Пользовательский интерфейс имеет множество различных функций. Мы настоятельно рекомендуем изучить вики проекта. Разработка Stable Diffusion и этого пользовательского интерфейса идет быстро, поэтому имейте в виду, что это может измениться!

Первое, что нам нужно сделать, это выбрать нашу доработанную модель Stable Diffusion. В верхней части страницы WebUI мы найдем раскрывающееся меню со всеми доступными файлами ckpt . Если вы не видите своего в списке, убедитесь, что вы скопировали файл ckpt в правильный каталог.

В этом уроке мы сосредоточимся на объяснении трех основных функций пользовательского интерфейса: преобразования текста в изображение, изображения в изображение и рисования.

Текст в изображение (txt2img)

Текст в изображение — это самый простой способ использования нашей модели: напишите приглашение, установите некоторые параметры и вуаля! Модель генерирует изображение, соответствующее подсказке по выбранным параметрам.

На первый взгляд это может показаться простым. Однако нам, возможно, придется попробовать несколько комбинаций параметров, прежде чем попасть в точку. Основываясь на нашем опыте, мы рекомендуем выполнить следующие шаги для создания самых крутых изображений:

• Выберите стиль на lexica.art и добавьте свою тему в подсказку. Например, давайте посмотрим, как бы выглядел Фернандо с новой прической: фбернуй. эпическая стрижка. прическа фотография .
• Используйте случайное начальное число, пока не получите что-то похожее на то, что вы задумали. Это может выглядеть не совсем так, как объект, но мы можем исправить это позже.
• Скопируйте начальное значение из описания изображения и используйте его для создания такого же изображения с другими параметрами. Лучший способ сделать это — использовать сценарий графика X/Y : выберите список шагов ( 10, 15, 20, 30 ) и список шкал CFG ( 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4,0 ). Инструмент построит матрицу с одним изображением для каждого шага ввода и комбинации масштаба. Мы также можем использовать другие параметры в качестве переменных X и Y .
• Затем выберите тот, который вам нравится больше всего, скопируйте соответствующие значения параметров и удалите сценарий, чтобы сгенерировать только выбранное изображение. Если вам не нравится ни одно из изображений, попробуйте с другими параметрами, другим начальным числом или другой подсказкой!

Выбранное случайное изображение

Исследование параметров

Окончательный результат

Изображение в изображение (img2img)

Второй вариант — создать новое изображение на основе существующего изображения и подсказки . Модель изменит все изображение, поэтому мы можем применить новые стили или сделать небольшую ретушь.

Начнем с подсказки txt2img: очень-очень замысловатое фотореалистичное фото фанко-поп фбернуй, детальное студийное освещение, отмеченные наградами четкие детали . Следуя стратегии, описанной выше, мы используем txt2img и генерируем несомненно классно выглядящий Funko Pop. Тем не менее, мы хотели бы улучшить бороду, чтобы она была ближе к нашему объекту, и осветлить цвет носа.

Для этого мы нажмем кнопку Отправить на img2img и вручную нарисуем желаемый стиль бороды и носа, используя инструмент, похожий на MS Paint, в веб-интерфейсе (в центре). Мы можем уменьшить параметр силы шумоподавления, чтобы получить результат, максимально похожий на исходный, и поэкспериментировать с остальными обычными параметрами, пока не получим желаемый результат (справа).

txt2img сгенерированное изображение

простые модификации изображения

img2img результат

Следуя той же стратегии img2img, мы немного улучшили цвета меха Луны на этой эпической картинке и добавили несколько линий улыбки в аниме-версию Джулса.

txt2img сгенерированные изображения

img2img улучшенное изображение

Inpainting

Третий вариант позволяет нам указать область изображения для заполнения нашей моделью , сохраняя остальную часть изображения нетронутой (в отличие от метода img2img , который изменяет все входное изображение). Это может быть полезно для замены лица на существующей фотографии (если объект — человек) или для создания изображения объекта в другом сценарии или условиях освещения с сохранением фона и контекста. Имейте в виду, что использование этого метода немного сложнее, поскольку нужно исследовать больше параметров.

Например, давайте сгенерируем изображение Фернандо в образе Железного человека. Поскольку в доспехах много важных деталей, мы будем использовать исходное изображение с постера фильма в качестве источника и поменяем лицо Железного человека с помощью инструмента Inpainting .

Первое, что мы сделаем, это выберем инструмент Inpainting на вкладке img2img . После загрузки нашего эталонного изображения мы выделим область вокруг головы с помощью инструмента «Кисть» и введем фотографию fbernuy 9.0042 в качестве подсказки, так как мы не хотим, чтобы модель заполняла эту область чем-либо еще, кроме лица Фернандо.

Прежде чем сгенерировать изображение, давайте взглянем на наиболее важные параметры, добавленные в inpaint.

• Маскированное содержимое : определяет, чем заполнить маскируемую область. Мы можем выбрать оригинал (по умолчанию), если исходное содержимое похоже на то, чего мы хотим достичь, поэкспериментировать с заполнить , чтобы помочь нам сохранить окружающую информацию, или скрытый шум использовать шум. Независимо от того, какой вариант мы выберем, случайный шум будет добавлен на основе параметра Denoising Strength .
• Сила шумоподавления : определяет стандартное отклонение случайного шума, добавляемого к маскируемой области. Чем выше этот параметр, тем ниже сходство с содержимым немаскированной части изображения.
• Inpaint в полном разрешении : inpaint изменяет размер всего изображения до указанного целевого разрешения по умолчанию. Если этот параметр включен, размер маскируемой области изменяется, а результат вставляется обратно в исходное изображение. Это помогает получить лучшие результаты для небольших масок, поскольку закрашиваемая область визуализируется с гораздо большим разрешением.

В этом примере мы будем использовать исходное замаскированное содержимое (поскольку маскируемая область уже является лицом) с силой шумоподавления 0,50 , а включим отрисовку при полном разрешении. Затем мы установим случайное начальное число -1 и повторим процесс, который мы делали раньше: терпеливо генерируем изображения, пока не получим изображение, похожее на то, что нам нужно. Наконец, мы исправим начальное значение и воспользуемся сценарием X/Y plot , чтобы исследовать различные этапы выборки 9. Комбинации 0042 и CFG Scale .

Исходное изображение

Промежуточные результаты inpaint

Круто, правда? На данный момент мы создали отличное изображение, которое сохранило все детали исходного изображения, но с лицом Фернандо вместо лица Роберта Дауни-младшего. Тем не менее, есть одна маленькая деталь, которую мы хотим исправить в бороде.

Лучший способ исправить это — снова использовать закрашивание, но использовать уже закрашенное изображение вместо исходного (не ожидали этого, не так ли?). Таким образом, мы можем указать модели изменять исключительно область вокруг бороды и вводить более конкретную подсказку, например 9.0041 фото фбернуя с бородой .

Окончательный результат окрашивания с деталями бороды

Мы показали вам, как создавать крутые изображения вас, ваших друзей, ваших домашних животных или любого конкретного предмета, который вы хотите, начиная с идеи, эскиза или существующего изображения!

Теперь вы готовы создавать крутые изображения самостоятельно! Вот несколько изображений, которые мы создали из наших объектов, которые могут быть вам полезны для вдохновения. Веселиться!

Джулс в игре престолов

Луна в шляпе на день рождения

Фернандо, холст, масло

Деловой портрет Фернандо

Луна в темных очках

Луна в жемчужных серьгах

Заключительные мысли

Стабильная диффузия означала один из самых больших скачков в сторону демократизации образов. Такие методы, как DreamBooth (и их реализация, управляемая сообществом), позволяют нам еще больше воспользоваться преимуществами этих моделей, при этом нашим единственным ограничением является воображение. Мы очень рады узнать, куда приведет нас эта новая демократическая парадигма искусственного интеллекта и какие преимущества она принесет миру.

10 минут и 20 долларов на доработку вашего имиджа — успешное независимое консультирование

Консалтинг — это бизнес, ориентированный на людей. Клиенты нанимают умных, опытных, приветливых и заслуживающих доверия людей. Вы наверное себя так воспринимаете, а другие? Когда люди видят вашу фотографию на LinkedIn, что они думают о вас?

Исследования Корнельского университета показывают, что первое впечатление от онлайн-фотографии обычно сохраняется. Мы выносим суждения, когда видим фотографию, обычно бессознательно, и это восприятие остается с нами даже после того, как мы встретили человека. Этот продолжительный удар формируется примерно за десятую долю секунды. Очевидно, что действительно хорошее, профессиональное фото имеет значение, но на чье-то впечатление влияют и другие вещи. Это фон, волосы, глаза, улыбка, поза — буквально десятки деталей. Итак, как вы можете быть уверены, что фотография, которую вы используете в Интернете, передает нужные вам качества?

Благодаря Photofeeler вам больше не нужно гадать или полагаться на отзывы друзей и родственников, которые, кстати, будут предвзяты, потому что они знают вас и, предположительно, любят вас. Используйте веб-сайт Photofeeler, чтобы загрузить свои фотографии и получить анонимные отзывы о том, насколько вы компетентны, симпатичны и влиятельны. Это просто, доступно, весело и довольно интересно.

Мы с коллегой попробовали Photofeeler и нашли впечатляющие результаты. Каждый из нас загрузил по три фотографии, сделанные профессиональным фотографом, но с разными позами, одеждой и фоном. Вот к чему пришли избиратели:

Мои мысли о результатах

• Все фотографии получили очень хорошие оценки. Я доверяю своему фотографу Стюарту Локлиру.
• Я получаю много комплиментов по поводу фотографии с розовым фоном, но комментарий рецензента заставит меня дважды подумать, прежде чем использовать ее снова. «На мой взгляд, фотография кажется слишком кокетливой для бизнеса».
• Первая и третья фотографии одинаковые, но сильно обрезанная получилась намного лучше.
• Всегда ли существует связь между Компетентным и Влиятельным?
• Существует ли обратная корреляция между Влиятельным и Привлекательным?
• Как бессознательное предубеждение влияет на результаты? Например, в среднем фотографии женщин оцениваются как менее влиятельные, чем фотографии мужчин?

Мои мысли о процессе

• Это действительно весело!
• Стоит потратить 20 долларов на покупку кредитов вместо того, чтобы тратить 30 минут (или столько времени, сколько потребуется), чтобы заработать кредиты.
• Тем не менее, голосование за чужие фотографии немного увлекает. Когда вы делаете это, осознавайте, почему вы голосуете определенным образом. Это даст вам представление о ваших собственных бессознательных предубеждениях, а также о том, что, по вашему мнению, производит хорошее впечатление.
• Тестируйте как минимум две фотографии одновременно, чтобы сделать результаты более значимыми.
• Я рекомендую импортировать вашу текущую фотографию из LinkedIn и протестировать ее на другой фотографии.
• Всего 10 голосов - грубый тест, и, вероятно, этого достаточно, чтобы продолжить. Я проверил свою текущую фотографию LinkedIn, набрав всего 10 голосов, и мне не понравились результаты. Я купил больше кредитов, чтобы получить 40 голосов, и результаты были почти такими же, и они мне все еще не нравились. Тем не менее, вы можете использовать Photofeeler Ranks, чтобы увидеть, как ваша фотография сравнивается с фотографиями всех на сайте. Ошибка выборки уменьшается с увеличением количества голосов.
• Получение результатов может занять от 10 до 60 минут, в зависимости от того, сколько людей голосует в любой момент времени и сколько голосов вы запрашиваете.
• Благодаря этому я многому научился. Не только о моих собственных фотографиях, но и о моем собственном восприятии того, что делает фотографию хорошей (моя собственная бессознательная предвзятость).

Естественно, у вас могут возникнуть вопросы. Вот очевидные. Дополнительную информацию можно найти на странице часто задаваемых вопросов сайта:

В: Будут ли загруженные здесь фотографии отображаться в поиске Google?   Нет. Ваши фотографии могут видеть только другие пользователи, вошедшие в систему, пока вы проводите тест.

В: Это личное?  Да, после голосования за ваши фотографии они больше не будут доступны. Вы можете вручную удалить их после теста.

В: Кто голосует за фото?  Вероятно, вы нравитесь людям. Просто убедитесь, что вы пометили свои фотографии для бизнеса, а не для свиданий.

В: Будут ли мои фотографии использоваться или отображаться без моего согласия?   Нет. Каждая фотография, которую Photofeeler публикует в демонстрационных или маркетинговых целях, делается с явного разрешения.

В: Что входит в рейтинговую фотографию?   Photofeeler провел исследование, основанное на более чем 60 000 оценок для 800 фотографий. Полезные советы см. в инфографике. Один из них, который мне показался наиболее интересным, касается «прищуривания» глаз. (См. «Как щурясь, вы будете хорошо выглядеть на фотографиях».) Еще много советов по фотографиям для бизнеса и свиданий можно найти в блоге Photofeeler.

My Key Takeaway

После первоначального тестирования трех фотографий я решил также протестировать свою текущую фотографию LinkedIn, которая представляет собой немного другую позу. Мало того, что он набрал заметно меньше очков, чем другие, комментарии убедили меня изменить его. «Улыбка кажется мне немного натянутой» и «Я думаю, что на этой фотографии они кажутся немного неудобными».