Ускоряем генерацию изображений для Flux: мой workflow в ComfyUI
Модель shuttle-3-diffusion-Q8_0.gguf за 20 проходов без детейлеров и пост-процесса
Модели Flux представляют собой интересную новинку в области генерации изображений с помощью ИИ. Их особенностью является возможность получения приемлемых результатов уже на втором шаге генерации. Дальнейшие шаги генерации Flux модели стабильно "дорабатывают" изображение, добавляя детали и глубину, что можно сравнить с работой "детейлера", который доводит изображение до совершенства.
Используя эту особенность, я разработал workflow в ComfyUI, направленный на ускорение процесса генерации. Методика заключается в запуске генерации серии изображений в 2 шага, отборе наиболее удачных вариантов и продолжении их рендеринга с увеличенным количеством шагов.
Такой подход позволяет существенно сократить время генерации, минимизируя количество ненужных итераций. Получается возможность быстро получить несколько базовых вариантов и довести их до желаемого качества, не тратя время на рендеринг неперспективных изображений.
Стоит отметить, что на моей системе этот workflow показал себя с лучшей стороны: он оказался быстрее, чем традиционный детайлер с поиском областей, а итоговое качество генерируемых изображений - выше.
Этот workflow может быть полезен всем, кто работает с генерацией изображений и желает ускорить процесс получения качественных результатов.
Ознакомиться с workflow можно на openart.ai
PS. Для оптимальной работы этого workflow рекомендуется видеокарта с 16 Gb VRAM. Тем не менее, вы можете попробовать адаптировать его под другие модели генерации. Возможно, потребуется внести некоторые настройки в зависимости от выбранной модели.
Искусственный интеллект
5.1K поста11.5K подписчика
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан