После прошлого поста #11 я обработал больше 100 фотографий бесплатно. присылали как в лс, так и в комментарии. Кто-то тепло благодарил, кто-то поддержал донатом - спасибо вам! А кто-то... даже «спасибо» не написал. Ну да ладно — работаем дальше :)


Чтобы получить бесплатную обработку фото - присылайте мне свои фотографии с вашими пожеланиями. Желательно

Название модели: Improved Amateur Snapshot Photo Realism

Ссылка на модель:

https://civitai.com/models/970862/improved-amateur-snapshot-photo-realism-style-lora-flux-spectrum0001-by-aicharacters?modelVersionId=1397455

Тип модели: #LoRA

Дата загрузки: 11 февраля 2025

Количество скачиваний: 6.8K+

Базовая модель: F1D

Триггерные слова: EARLY 2010s SNAPSHOT PHOTO CAPTURED WITH A PHONE AND UPLOADED TO FACEBOOK

Теги: #Style #Realism #Photo #Amateur #LoRA #Real

Описание модели:

LoRA-модель, имитирующая любительские снимки с реалистичной обработкой. Позволяет воссоздавать кадры в стиле ранних 2010-х, сделанные на телефон и загруженные в соцсети. Отлично подходит для создания повседневных, естественных сцен без лишней стилизации.

Источник: @neurosklad 🤖 — все, что нужно, для твоей нейронки!

Модели для создания фото еды в нейросети Stable Diffusion открывают двери в мир, где вкусные фуд-фотографии создаются буквально из воздуха. Фуд-съемка через нейросеть — это больше возможностей, меньше затрат. Можно нарисовать красивые фотографии еды нейросетью Stable Diffusion, и не придется искать идеальное освещение, накладывать слои Photoshop или бороться с обиженным фотографом, которому не понравился ваш бургер. Теперь вы можете генерировать фуд-фото онлайн, еда будет выглядеть так, будто вам только что принесли заказ в ресторане Michelin.

Как сделать красивые фото еды через нейросеть Stable Diffusion

Генерация фуд-фотографии — это не просто цифровая магия. Это сложный процесс, где нейросеть переводит ваши слова в яркие и реалистичные изображения. Stable Diffusion работает как талантливый шеф-повар: берёт простой текстовый запрос и создаёт из него визуальный шедевр.

Основные ингредиенты Stable Diffusion:

1. Вариационный автокодировщик (VAE):

   • Этот компонент отвечает за преобразование изображений в компактное представление, называемое латентным пространством. Подобное сжатие данных позволяет нейросети лучше понимать структуру изображения и сохранять ключевые характеристики, такие как текстуры и формы.

   • Когда VAE декодирует изображение, оно становится максимально приближенным к оригинальному запросу, добавляя естественные детали.

2. Модель диффузии:

   • Основная задача этой модели — начать генерацию изображения с хаотичного шума и постепенно преобразовывать его в понятное и реалистичное изображение, убирая лишнее. Представьте, что вы находитесь на кухне с закрытыми глазами, пытаетесь наугад нарезать ингредиенты, но постепенно открываете глаза и видите идеальный салат.

   • Диффузия убирает «шум» (беспорядок) из латентного пространства, шаг за шагом превращая абстрактные данные в изображение. Чем больше шагов, тем детальнее результат.

   • Этот процесс позволяет добиться идеальной текстуры, например, блеска глазури на торте или хрустящей корочки пиццы.

3. Текстовый энкодер (например, CLIP):

   • Преобразует описание пользователя в числовую форму, которую нейросеть использует для генерации изображения. Чем точнее и детальнее запрос, тем лучше результат.

   • Например, запрос: «Пирог с золотистой корочкой, украшенный свежими ягодами и мятой, на керамической тарелке» будет преобразован в инструкцию, которая учитывает цвета, формы и расположение элементов.

Пример? Легко! Вы вводите: «Тёплый шоколадный фондан с текучей начинкой, поданный с шариком ванильного мороженого на керамической тарелке», — и через пару секунд наслаждаетесь картинкой, от которой текут слюнки.

Латентное пространство: библиотека вкусов

Можно сравнить латентное пространство Stable Diffusion с хорошо организованной библиотекой рецептов. Каждое блюдо, от пирогов до пасты, имеет свою категорию, а все детали — от текстуры до цвета — распределены по «полкам». Вы отправляете запрос, и модель «достает» нужные элементы, чтобы создать изображение, которое точно соответствует вашему описанию.

Например, запрос «Воздушные блинчики с кленовым сиропом и ягодами» превращается в изображение настолько реалистичное, что хочется схватить вилку.

Виды Моделей для генерации фото еды в нейросети Stable Diffusion

Stable Diffusion — это не просто одна модель, а целая линейка, где каждая версия — это новый уровень совершенства:

1. Stable Diffusion 1.5:

   • Базовая версия, как проверенный бабушкин рецепт. Она создаёт качественные изображения, но может немного уступать в деталях и скорости более современным моделям.

2. SDXL (Stable Diffusion XL):

   • Это следующий шаг в развитии Stable Diffusion, предлагающий более высокую детализацию, улучшенную обработку текстур и возможность создания изображений в большом разрешении. SDXL идеально подходит для создания профессионального контента.

Подвиды SDXL:

• SDXL Juggernaut:

  • Специализированная версия для создания фотореалистичных изображений. Подходит для детализированных изображений еды, где важно передать текстуры, цвета и мельчайшие детали. Например, блеск глазури на торте или хрустящая корочка на пицце.

  • Отличный выбор для профессионалов в области фуд-фотографии и ресторанного бизнеса.

Попробуем сгенерировать чашку ароматного капучино с помощью модели SDXL Juggernaut:

Чашка капучино с горячим паром и красивым рисунком на пенке в виде сердца, поданная в керамической кружке. Кружка стоит на деревянном столе, на который падает естественный свет из ближайшего окна, создавая мягкие тени. Вокруг кружки художественно разбросаны кофейные зерна, палочка корицы и небольшая серебряная ложечка. На заднем плане размытый вид уютного кафе с теплыми оттенками и мягким боке-свечением, добавляющим глубину композиции.

Настройки:

• Checkpoint: SDXL Juggernaut 💠

• Sampler: DPM++ 2M Karras

• Styles: No style

• SDXL DreamShaper:

  • Эта версия создана для художественного подхода. Она лучше всего подойдёт для изображений с элементами творчества и необычного стиля. Хотите получить бургер, выполненный в стиле акварели или цифрового искусства? DreamShaper справится с этим на ура.

  • Прекрасно подходит для экспериментов и создания креативного контента.

Попробуем сгенерировать чашку ароматного капучино с помощью модели SDXL DreamShaper:

Настройки:

• Checkpoint: DreamShaper

• Sampler: DPM++ SDE Karras

• Styles: No style

Настройки для генерации фуд-фотографии

Чтобы добиться наилучшего результата при генерации фото еды, важно правильно настроить параметры моделей Stable Diffusion. Разберем основные настройки, их значения и влияние на итоговое изображение:

1. Sampler (Алгоритм выборки):

• DPM++ 2M Karras — обеспечивает плавные переходы между деталями и максимально реалистичную текстуру. Это идеальный выбор для сложных композиций, таких как блюда с множеством ингредиентов.

• DPM++ SDE Karras — идеальный инструмент для создания максимально реалистичных изображений. Этот алгоритм специализируется на воспроизведении сложных текстур, таких как глянцевый блеск на поверхности глазури, золотистая корочка хлеба или капли соуса на краях тарелки. Благодаря своей точности он позволяет избежать искажений формы объектов и добивается безупречной передачи мельчайших деталей. Это отличный выбор для задач, где требуется не просто визуальная привлекательность, но и реалистичность, подходящая для рекламы ресторанов и продвижения блюд в социальных сетях.

• Euler a — подходит для быстрого создания простых и понятных изображений. Например, создание однотонного фона с несколькими объектами.

1. Steps (Количество шагов):

• Этот параметр определяет, сколько циклов обработки проходит изображение. Чем больше шагов, тем детальнее и качественнее результат.

• Для базовых задач хватит 20–25 шагов, но для сложных сцен с множеством текстур и мелких деталей рекомендуется использовать 30–40 шагов. Однако учтите, что увеличение шагов повышает время генерации.

1. CFG Scale (Масштаб CFG):

• Параметр, регулирующий степень влияния вашего текстового описания на итоговое изображение.

• Значения от 5 до 7 обеспечивают баланс между точностью выполнения вашего запроса и творческой свободой модели. Чем выше значение, тем ближе результат к вашему описанию, но при слишком высоких значениях изображение может стать менее естественным.

1. HiRes Fix (Исправление высокого разрешения):

• Эта опция позволяет генерировать изображения с более высоким качеством. Она особенно полезна для крупноформатных изображений или при необходимости прорисовки мелких деталей, таких как зерна кофе на блюде или капли воды на листьях мяты.

1. + GPT:

• Если эта функция активирована, текстовые запросы, написанные в свободной форме, автоматически обрабатываются нейросетью Chat GPT. Например, исходный запрос «Тёплый шоколадный фондан с текучей начинкой, поданный с шариком ванильного мороженого на керамической тарелке» будет доработан до: «Warm chocolate fondant, gooey center, drizzled with caramel sauce, artfully arranged on a rustic wooden table, soft golden hour lighting, captured in high resolution by a Canon EOS 5D Mark IV, shallow depth of field, HDR effect». Как видно, GPT добавляет детали, включая параметры камеры и художественное описание сцены, что делает изображение более привлекательным и реалистичным.

• Это упрощает процесс составления промптов для начинающих пользователей, комбинируя креативность Chat GPT с технической точностью Stable Diffusion. Функция отлично подходит для тех, кто только начинает осваивать создание текстовых запросов.

Примеры настроек для генерации фотографий еды

1. Для реалистичного изображения еды:

   • Sampler: DPM++ 2M Karras

   • Steps: 35

   • CFG Scale: 6.5

   • HiRes Fix: может быть включено

2. Для художественного стиля:

   • Sampler: Euler a

   • Steps: 25

   • CFG Scale: 5

   • HiRes Fix: отключено (если нужна легкая стилизация)

3. Для быстрого прототипирования:

   • Sampler: Euler a

   • Steps: 20

   • CFG Scale: 7

   • HiRes Fix: отключено

Эти параметры помогут вам гибко адаптировать модель под разные задачи. Экспериментируйте, чтобы найти идеальные настройки для своих нужд!

Чтобы добиться идеального результата, настройте параметры:

• Sampler:

  • DPM++ 2M Karras — для максимальной детализации.

  • Euler a — для быстрого создания простых образов.

• Steps: 30–40 шагов для сложных композиций, 20–25 — для быстрых решений.

• CFG Scale: 5–7, чтобы модель чётко следовала тексту.

• HiRes Fix: для повышения разрешения изображения.

А если изображение немного «недожарено», можно «доготовить» его в любом графическом редакторе.

Где использовать фото еды от нейросети?

Генерация фуд-фотографии идеально подходит для самых разных задач:

1. Рестораны и кафе:

   • Создайте меню, которое заставит ваших клиентов заказывать ещё до того, как они увидят официанта.

   • Подготовьте рекламные материалы для социальных сетей.

2. Кулинарные блоги:

   • Визуализируйте рецепты так, чтобы читатели почувствовали аромат прямо с экрана.

3. Маркетинг и реклама:

   • Генерируйте уникальные изображения для баннеров и упаковки.

4. Личное вдохновение:

   • Нарисуйте блюда, которые вы хотите приготовить. Пусть визуализация станет первым шагом к кулинарному шедевру!

Фуд-съемка через нейросеть — это сочетание творческой свободы и современных технологий, которые делают создание визуального контента доступным для всех. Вы можете забыть о сложностях классической фотосессии: никаких студий, реквизита и нервов. Теперь достаточно одной хорошей идеи и текстового запроса.

Свежий овощной салат: листья салата айсберг, сочные красные помидоры черри, хрустящие огурцы, тонкие ломтики редиса и шарики моцареллы. Украшено веточкой укропа, заправлено прозрачной капелькой оливкового масла. Салат подан в белой керамической миске на деревянном столе с легким натуральным освещением, рядом лежит столовый прибор и лимонный долька.

С помощью нейросети можно создавать уникальные изображения для каждого случая — от оформления меню до ярких постов в социальных сетях. Вы также можете пробовать разные стили и креативные решения, которые сделают ваш контент выделяющимся среди конкурентов. Можно нарисовать красивые фотографии еды нейросетью Stable Diffusion онлайн, экспериментируя с различными стилями и подходами.

Заключение

Модели для генерации фото еды в нейросети Stable Diffusion — это ваш секретный ингредиент для создания визуального контента. Генерация фуд-фотографии теперь доступна каждому: от владельца ресторана до кулинарного блогера. И не забывайте, нарисовать красивые фотографии еды онлайн — это как приготовить вкусное блюдо: главное — немного фантазии и правильные инструменты. Пробуйте, экспериментируйте и наслаждайтесь результатами!

Шёл тринадцатый день бесснежной зимы в Краснодаре...

UPD:
Сейчас пошёл снег!

Название модели: Pony Realism Enhancer

Ссылка на модель: https://civitai.com/models/927305/pony-realism-enhancer

Тип модели: #LoRA

Количество скачиваний: 11,927

Дата загрузки: 7 ноября 2024

Базовая модель: Pony

Теги: #realism, #photo, #pony, #photorealistic, #woman

Комментарий разработчика: Модель предназначена для улучшения реалистичности изображений, тренирована на Pony Realism v2.2. Рекомендуется использовать силу LoRA 0.7-0.8 с Clip Skip: 2 для оптимального качества.

Источник: @neurosklad 🤖 — все, что нужно, для твоей нейронки!

не устоял^-^