Бесплатная альтернатива Mijdourney: полный гайд по Leonardo AI
Midjourney теперь платная, а классные картинки генерировать хочется? Выход есть!
Альтернативы
Когда дело доходит до генерации изображений, у нас совсем немного вариантов. Несмотря на множество моделей, лучший результат дают всего две:
MidJourney — классно, но через дискорд и уже платно
Stable Diffusion— классно, но сложно и нужна мощная видеокарта
А что будет, если взять лучшее от этих нейросетей, добавить приятный интерфейс и десятки мощных предобученных моделей, да еще и сделать доступ бесплатным?
Мы получим Leonardo AI.
Начало работы
Чтобы начать работу, нам надо лишь зайти на их сайт. Да-да, никакой возни с локальными IP-адресами и дискордами! Не понадобится и сильная видеокарта: все процессы происходят на стороне сервера.
Заходим на сайт, и нас встречает окно регистрации:
Регистрируемся и сразу попадаем на платформу Leonardo.
Разберём интерфейс по пунктам, чтобы в будущем к нему не возвращаться.
Левая панель:
150 монет — количество токенов, которые обновляются каждый день. На одно изображение 768x768 расходуется один токен, однако разные действия (апскейл, работа с уже готовыми изображениями, генерация текстур) могут потребовать разное количество токенов — от 2 до 30;
Home — домашняя страница (где мы сейчас находимся);
Community Feed — лента с популярными работами от творцов Leonardo. Можно выставить фильтры по популярности, размеру изображений и возрастному рейтингу;
Personal Feed — лента с вашими работами;
Training & Datasets — страница для обучения собственной модели;
Finetuned Models — модели, созданные сообществом Leonardo, их тоже можно использовать, но стоит помнить, что большую их часть создавали любители
Раздел Featured Models
Самые популярные модели:
Leonardo Diffusion — основная модель на базе Stable Diffusion 2.1, хороша в фотореалистичных изображениях, глубоких тёмных цветах и создании картин в особом стиле Leonardo;
DreamShaper v5 (но чуть дальше можно найти и v3.2) — эти модели основаны уже на Stable Diffusion 1.5 и очень хороши в 2Д рисовке, освещении кадра и постановке ракурса;
Deliberate 1.1 — знакомая многим со Stable Diffusion модель есть и на Leonardo! Однако здесь есть лишь версия 1.1, в то время как актуальная версия уже давно 2.0. Хотя если с моделью Leonardo Diffusion какие-то проблемы, можно смело воспользоваться Deliberate.
Раздел Recent Creations
Самые релевантные работы творцов Leonardo. На каждую картинку можно нажать, оценить её и посмотреть подробное описание с используемыми для создания изображения настройками:
Теперь к делу!
С домашней страницей разобрались, давайте уже переходить к созданию персональных шедевров. Нажимаем на AI Image Generation и попадаем сюда:
Вводим промпт и настраиваем основные настройки: выбираем модель и стиль (можно выбрать стиль модели Leonardo, а можно и вовсе генерировать без определённого стиля)
Слева уже более точечные настройки. Давайте пока просто попытаемся создать простую картинку с уже выставленными параметрами с помощью базового промпта:
Для тех, кто не хочет заморачиваться со сложными промптами — во вкладке "Prompt Generation" есть генерация промптов. Вводишь краткое описание того, что хочешь получить — и получаешь несколько промптов на выбор.
Несмотря на то, что модели Leonardo обучены на Stable Diffusion, стоит использовать промпты для MidJourney: очень часто они дают потрясающий результат!
Также наряду с обычным промптом (тем, что мы хотим видеть на изображении) можно настроить и негативный промпт — то, чего не должно быть в итоговом результате.
Если негативный промпт длиннее сотни символов, лучше повторить самое важное по второму разу: так больше шанс того, что нейросеть учтёт ваши указания.
Более сложные функции
А теперь давайте разберём панель слева: она наш ключ к генерации изображений, которые не стыдно будет поставить на рабочий стол.
Number of images — чем больше изображений вы генерируете, тем больше потребуется времени и токенов;
Prompt Magic — открывает больше "настроек" промпта, что влияет на результат. Расходует в 2 раза больше токенов;
Image Dimensions — здесь всё понятно. Стоит разве что отметить, что разные модели обучены на изображениях определённого разрешения, и именно в таком разрешении они будут выдавать лучший результат;
Guidance Scale — чем больше это значение, тем больше нейросеть опирается на ваш промпт и тем меньше придумывает деталей “с потолока”. Leonardo рекомендует оставлять этот параметр между 5 и 10, однако бывают случаи, когда необходимо нарушать этот совет;
ControlNet — вариация функции image2image, позволяющая контролировать генерируемое изображение с помощью той картинки, которую вы загрузите.
У ControlNet есть три версии:
Pose2Image — Создаёт новое изображение, беря за основу описание и позу объекта на загруженной вами картинке. Хорошо работает с одним объектом на однотонном фоне (например, гринскрине), поэтому имеет смысл сначала вырезать нужный объект;
Edge2Image — Пытается обвести все объекты на вашей картинке, сделав что-то вроде полупрозрачного наброска;Depth2Image — То же, что и Pose2Image, но лучше передаёт настроение изначальной картинки + лучше понимает позу объекта не на однотонном фоне;
Tiling — создаёт изображение с определённым паттерном. Великолепно для создания обложек, фонов;
Image to Image/Image Prompt — функция похожа на ControlNet, но она копирует всё из загруженного изображения — и стиль, и позу, и цветовую гамму. В Image to Image можно загрузить лишь одно изображение, в то время как в Image Prompt можно загрузить пять: нейросеть вычленит схожести между этими картинками и попытается создать нечто похожее;
Use fixed seed — у каждого изображения есть свой сид: уникальный набор параметров, которые определяют стиль изображения. И этот стиль можно повторить, просто использовав тот же сид!
Scheduler — недоступно без платной подписки, влияет на количество шума/размытия при генерации изображения.
С функциями разобрались. Давайте наконец посмотрим, как применить их все на практике!
Творим как профессионалы
Создадим что-нибудь, что потребует от нас чуть большего понимания модели. Я хочу взять определённое изображение из топа и переделать его под свои нужды. Возьмём, например, эту девушку:
Нажимаем на кнопку Remix — копируется часть настроек, использованных для создания изображения: модель, разрешение, промпт.
Однако нам ещё понадобится и сид — копируем его отдельно.
Давайте попробуем оставить девушку, но изменить бэкграунд на городской пейзаж.
Для этого я в первую очередь должен изменить промпт:
Можно подкрутить Guidance Scale если нужно значительно изменить изначальное изображение или img2img, чтобы скрестить две картинки и получить нечто среднее. Но в этот раз мне ничего из этого не нужно.
Поскольку Leonardo это упрощённая в использовании Stable Diffusion, то большую часть работы нейросеть всё же сделает за вас. Отходить от рекомендованных значений параметров можно, но не стоит ожидать идеального результата с первого раза.
Вот что получилось в итоге:
Из этой генерации мне больше всего нравится четвёртая картинка. Однако её ещё можно улучшить!
Под картинкой есть инструменты изменения изображения. Нам нужны последние 4, они называются апскейлами. С каждым изображением каждый апскейл работает по-разному, но мне обычно больше всего нравится четвёртый вариант — HD Crisp Upscale. Нажимаем на него…
И получаем наше слегка изменённое изображение в улучшенном качестве!
Также можно попытаться убрать фон с картинки и расширить его по краям, но если с последним нейронка справляется приемлемо, то вот с вырезанием есть трудности:
Итоги
Leonardo AI — прекрасный выбор для тех, кто только начинает знакомиться с миром нейронных сетей. Дружелюбный интерфейс, большое количество обученных моделей и широкий ассортимент функций позволят быстро начать создавать собственное шедевры.
Однако иногда ей не хватает гибкости, как той же Stable Diffusion с её миллионами параметров, а иногда — умения создавать кинематографичную картинку, как MidJourney. Но стоит учесть, что большинство функций доступно любому пользователю бесплатно, а нейросеть не требует задействования ресурсов компьютера — на Leonardo стоит как минимум обратить внимание.
Чтобы не стать жертвой нейросетей, подписывайся на Нейрокульт 🤖 — там рассказываем как применять нейросети на практике.