ogouin

Техподдержка ничего сказать не может, говорит общаться с продавцами, все продавцы отвечают что проблема с партией товара.

Сам же OZON, не проводя проверки продавцов и не помогая разобраться, ещё и скрывает тексты сообщений.
Эти ноутбуки уже брал несколько раз знакомым, цена была значительно ниже известных брендов при отличном железе и хорошей сборке, но кажется халява закончилась, цена выросла, а на старых ценах что то прокручивают, что пока не понял.


Вторая история, заказал на распродаже по скидке шуруповёрт Makita. К сожалению, страницу с товаром уже удалили. На странице проверял, нигде ни слова что это реплика. Пришла однозначная подделка, можете сами оценить качество по кейсу:

На наклейке где надпись Makita написано что сделано в Японии, ниже на простой магазинов наклейке что сделано в Китае. Сам шуруповёрт работает и в целом приятный, но знал бы заранее, брать бы не стал.

Третье, как уже писал выше, ОЗОН не проверяет продавцов вообще, и никак не отвечает за качество товаров. Сейчас выставлено много железа со скидкой под видом нового, на самом деле б/у, диски с наработкой от 2 до 12 тысяч часов, видеокарты. Факт того что они б/у не так плох, такое часто беру, и сейчас взял диск, но обман присутствует.

Итого, OZON хочет получать деньги, но не хочет ни за что отвечать. Продавцов не проверяют, наличие товаров тоже. На первом месте прибыль и оборот денег. Довольство покупателя не учитывается. Часть отзывов не публикуется. Особенно печально что нельзя оставить отзыв на продавца. На текущий момент перешёл в части покупок на Авито. Про них тоже в целом мало хорошего можно сказать, но там есть реальные отзывы на продавца, и возможность покупки при личной встрече и с проверкой товара, естественно никакой авито.доставкой пользоваться нельзя.

К сожалению, качественного маркетплейса нет, и не предвидится. Приходится работать с теми что есть.

Что нужно иметь в наличии

1. Не менее 25 Gb свободного места, репозиторий с моделями весит около 13Gb, плюс CUDA и библиотеки тоже занимают место.

2. Видеокарту от NVidia с памятью от 10 Gb (из официальной документации - the model is relatively lightweight and runs on a GPU with at least 10GB VRAM)
Т.е. 3080/3080Ti/3090/3090Ti подойдут, 3070 уже не годится, нужно проверять, по комментариям и на 2070 запускается. Также подойдут всякие профессиональные RTX5000 и выше, Tesla, A100.
Хотя можно и 3070 попробовать, есть информация что достаточно 6,9Gb  видеопамяти

3. Операционную систему Windows/Ubunta, инструкция будет под Windows, но под никсы всё должно быть аналогичным.

Установка

1. Скачать установить Anaconda

2. Скачать и установить CUDA, я проверял на версии 11.3

2.1 Возможно потребуется скачать cuDNN, для этого придется создать учетную запись NVIDIA. После чего можно зайти и скачать архив.  Содержимое архива нужно поместить в папку с установленной CUDA (C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3)

3. Скачать модель, ссылка sd-v1-4.ckpt

4. Скачать репозиторий
На странице есть кнопка Code, нажать на нее, Download ZIP, скачанное распаковать. Проследить чтобы в пути к каталогу не было русских букв. Ну или через git склонировать. Кому что ближе.

5. Скопировать файл скачанный на пункте 3 в папку stable-diffusion\models\ldm\stable-diffusion-v1, после чего переименовать его в model.ckpt

6. Открыть командную строку, перейти в каталог stable-diffusion и следовать инструкции на странице
https://github.com/CompVis/stable-diffusion

А именно прописать команды:

conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
conda install pytorch torchvision -c pytorch
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
pip install -e .

Использование

ВНИМАНИЕ! Текст писать на английском.

Для создания по тексту, пишем в командной строке

python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms

Дополнительные материалы

Гайды по созданию промтов

Список художников чьи стили понимает сеть

Сборщик промтов, позволяет набрать детализированное описание, настроить параметры вроде той же camera distance, текстур, пост-процессинга, цветовой гаммы, освещения и так далее, выбрать стиль художника, размер картинки и много чего еще

Поисковик промтов

Пара примеров

Пробуем в лоб задать какой нибудь запрос

python scripts/txt2img.py --prompt "harvard lovecraft's nightmares" --plms

Результат не впечатляет. Теперь идем в сборщик запросов и пробуем улучшить.

python scripts/txt2img.py --prompt "!dream harvard lovecraft's nightmares, insanely detailed and intricate, hypermaximalist, elegant, ornate, hyper realistic, super detailed" --plms

Стало значительно приятнее. Добавим просьбу выполнить в стиле художника Takashi Murakami

python scripts/txt2img.py --prompt "!dream harvard lovecraft's nightmares, by Takashi Murakami, insanely detailed and intricate, hypermaximalist, elegant, ornate, hyper realistic, super detailed" --plms

И так далее. Кроме самого текста запроса можно двигаться в пространстве нейросети задавая параметр --seed, он влияет на инициализацию генератора случайных чисел, и с каждым новым параметром результат будет иной. Например, точно такой же запрос как на предыдущем шаге, но с заданным сидом

python scripts/txt2img.py --prompt "!dream harvard lovecraft's nightmares, by Takashi Murakami, insanely detailed and intricate, hypermaximalist, elegant, ornate, hyper realistic, super detailed" --plms --seed 6443543543

Еще один пример, я создал шедевр в paint'e, но хочу немного его прокачать, вот это я нарисовал

Теперь даю нейросети задачу создать изображение на основе моего творчества и фразы

python scripts/img2img.py --prompt "hipster bus, insanely detailed and intricate, hypermaximalist, elegant, ornate, hyper realistic, super detailed" --init-img D:/1.png --strength 0.8

Кстати, последний параметр, strength, по сути говорит насколько сильно будет конечное изображение близко к начальному. Чем меньше параметр, тем больше похожести. Другими словами это сила применения фразы для генерации к нашему начальному изображению.
Итак, применив команду я получил следующее

Enjoy