Основной курс Stable Diffusion

Перед тем, как покупать курс, ознакомьтесь с разделом частых вопросов, а так же посмотрите "нулевую лекцию" на главной странице сайта.

Instructor

Linrum

Category

basic

stablediffusion

5 Students enrolled

Description
Curriculum
FAQ

Основной курс по работе в Stable Diffusion.

Этот курс призван научить быть “оператором Stable Diffusion” и иметь возможность делать большинство изображений средней сложности без специальных требований. На основном курсе рассказывается как работать с нейросетью при помощи инструментария, доступного в открытом доступе.

Перед тем, как покупать курс, ознакомьтесь с разделом частых вопросов, а так же посмотрите “нулевую лекцию” на главной странице сайта или по этой ссылке: После убедитесь, что у вас подходящий компьютер для использования Stable Diffusion (о том, какой должен быть компьютер, описано в разделе Частых Вопросов). Далее пройдите первый бесплатный урок, который доступен в списке уроков, следуя инструкции в нем установите нейросеть на локальный компьютер или в Google Colab, после чего проведите первую генерацию. Если все получиться, то можно покупать курс и приступать к изучению Stable Diffusion. Если же на этом этапе возникнут сложности или ошибки с программным обеспечением, то стоит решить сперва их, а уже потом приступать к курсу.

При покупке к курсу вы получаете доступ на 120 дней. Это в первую очередь сделано для того, что бы был какой-то дедлайн. Так как доказано, что без дедлайна многие люди будут прокрастинировать вечно.

ВАЖНО:
В курсе еще нет некоторых дополнительных уроков, они появятся позже. Но как только они будут записаны и выложены, цена курса увеличится (до 280-320 долларов).

Коротко про структуру курса и взаимодействие с интерфейсом:

Модуль 1. База. Генерация

Модуль 2. Сеть Контроля

Модуль 3. Редактирование

Модуль 4.

Какие базовые знания нужны, что бы пройти курс?

Так как Stable Diffusion сейчас все еще развивается и это не законченный и отлаженный продукт, а "вечный альфа билд", то для того, что бы эффективно этим пользоваться, вам нужны продвинутые навыки работы с компьютером. Так, например, вам нужно будет установить Pyton и уметь найти в гугл нужную страницу на GitHub, а так же придется время от времени решать ошибки работы программного обеспечения, для этого вам нужно уметь гуглить ошибку, разбираться в том, почему она возникает, и выполнять действия по ее устранению, такие как работа с командной строкой (cmd) или относительно не сложным редактированием файлов и скриптов. Или же каждый раз при возникновении ошибки нанимать специалиста для ее решения
 
Таким образом, если вы начинающий пользователь ПК, то этот курс вам не подходит. Нейросети в том виде, в котором они сейчас существуют, немного кактус (из анекдота про то, как мыши плакали, кололись, но продолжали есть кактус). И не работают так, как хочется. И это нужно "понять и принять", и быть к этому готовым. Если вы не готовы решать некоторые сложности, возникающие с программным обеспечением, или не умеете этого делать, то либо вам придется научиться, либо не стоит в это ввязываться.

Какой компьютер нужен для работы?

Для установки офлайн версии нужен компьютер с дискретной видеокартой от NVidia, у которой 8 гигабайт памяти и больше. Это видеокарты 1000го поколения и новее. Если у вас встроенная в процессор видеокарта, либо старая видеокарта от Nvidia 900го поколения и старее, то стоит сперва обновить видеокарту.
 
Что касается видеокарт от Radeon, то к сожалению на них нейросети работают плохо, и приходиться покупать NVidia. Конечно если сильно постараться, то запустить программу получится на новых видеокартах от Radeon, но скорей всего вы столкнетесь с огромным количеством проблем, и в добавок вам не будут доступны некоторые функции, такие как тренировка моделей, например. Поэтому это развлечение исключительно для любителей есть кактус.
 
Так же желательно иметь SSD диск с 500 Гб свободного места или более. Это не обязательное условие, но желательное.
 
Что касается требованиям к процессору и оперативной памяти, то они должны быть. 16 гб оперативной памяти и относительно свежего Intel i5 или аналогичного ему AMD Ryzen 5 будет достаточно.
 
Так же, несмотря на то, что программа ставиться на компьютер, для работы вам все равно нужен постоянный доступ к интернету, так как нейросеть регулярно подключается к GitHub.

Я собираюсь покупать видеокарту, какую лучше купить?

Оптимально иметь видеокарту с 16гб памяти на борту. Лучшим выбором по соотношению цена-производительность на сегодняшний день является RTX 4060TI 16Gb и RTX 4070 TI Super 16Gb (в зависимости от вашего бюджета). Поэтому если у вас нет видеокарты, и вы собираетесь ее приобретать для работы со Stable Diffusion, то лучше выбрать одну из этих. Если же хотите выбрать видеокарту подешевле, попробовать, то может подойти RTX 3060 12Gb. Так же можно рассмотреть к покупке БУ 3090, так как она дешевле в БУ варианте, чем 4070 TI Super, но при этом обладает той же производительностью, что и 4070 TI Super, и имеет больше памяти, чем 4070 TI Super. Но она прожорливая и большая, и для нее нужен соответствующий блок питания и корпус.
 
Покупать видеокарту на 8 гигабайт смысла мало, но учиться и работать на такой видеокарте можно, если она у вас уже имеется. Проверено лично на видеокарте 1070 на 8гб (базовый курс записан на ней).
 
Покупать 4070, 3070 и 3080 на 12гб смысла мало, так как не оптимально по соотношению цены и производительности, и в этом случае лучше взять 4060Ti на 16гб. Что касается 4080 и 4080 Super на 16Gb, то в ней так же мало смысла, так как она дороже, но не сильно производительнее 4070 TI Super. Что касается 4090, то ее есть смысл брать только для тренировки моделей. В режиме генерации она избыточна.
 
Важно, что память важнее графического процессора. Потому что если памяти не хватает, то ее не хватает. А если ГП слабый, то просто дольше будет идти генерация.

У меня ноутбук или компьютер без видеокарты, как быть?

Если же вы хотите использовать SD именно на ноутбуке, то ищите с видеокартой от Nvidia 30хх или новее серии, и с памятью минимум 12GB, а лучше 16GB и выше (это 3080, 4090 видеокарты например). Но учитывайте, что такие ноутбуки стоят минимум полторы-две тысячи долларов, и то если предыдущее поколение брать.

Еще Stable Diffusion можно использовать в облаке, например в таком облачном сервисе как Google Colab. Но это не так удобно, а так же накладывает некоторые ограничения. И он не бесплатный (как минимум нужно будет купить место на Google диске). Так же есть другие сервисы, предлагающие подобные услуги, и можно использовать для работы их. Но если у вас уже есть относительно свежий персональный компьютер, но просто нет подходящей видеокарты, то лучше купить подходящую видеокарту.

Что если я не смогу разобраться, или у меня не заработает программа?

Учитывая все эти сложности, я сделал первый урок, посвященный установке, бесплатным. Начните с первого бесплатного урока, установите Stable Diffusion, и попробуйте провести первую генерацию. Скорей всего уже на этом этапе у вас возникнут какие-то сложности, проблемы или ошибки.
 
В рамках курса я не помогаю решать проблемы по аппаратной и программной части, поэтому если такие проблемы возникнут, вам придется решить их самостоятельно. Если вы справитесь и сможете выполнить первую генерацию, потом перезагрузить компьютер, запустить сервер, и снова выполнить генерацию, то можете смело покупать курс, так как дальше серьезных ошибок скорей всего не возникнет.

Что если мне не подойдет преподаватель или манера преподавания?

Вы можете пройти первый бесплатный урок по установке Stable Diffusion, и оценить, подходит ли вам преподаватель и манера подачи информации.

Учитывайте, что если вам что-то не понравиться после покупки, то вернуть деньги будет нельзя.

Зачем покупать курс, если вся информация есть бесплатно в интернете?

А зачем ехать на машине, если можно дойти пешком, еще и бесплатно?
Так же и здесь. Кому интересен сам процесс ходьбы, ходит. Кому нужно добраться до места, едет на машине. Кому интересен сам процесс обучения и узнавания чего-то нового, занимается этим в свое удовольствие, тем же, кому нужно научиться и использовать это в работе, эффективней и быстрее купить и пройти курс.

Я не уверен(а) что мне нужна именно Stable Diffusion, этот курс подойдет для меня?

Сейчас существует не так много уникальных генеративных нейросетей. Основные из них это Midjourney (midjourney.com), Dall-e (https://openai.com/index/dall-e-3/) от OpenAi, которые, в том числе разработали и нашумевший Chat-GPT, и Stable Diffusion от Stability AI (https://stability.ai/). Первые две хоть и имеют прекрасные и "вкусные" галереи, но отличаются своей закрытой архитектурой и платным доступом (довольно недешевым для СНГ сегмента), а так же слабой гибкостью и управляемостью (если нейросеть не поняла или не знает, что вы хотите сгенерировать, то она это не сделает как не старайтесь). То-есть красивые картинки на них делать можно. Но красивые картинки под конкретные задачи, сценарии, сюжеты - практически нереально, так как у них модели закрытые, и влиять на их работу и то, что они знают и понимают, не представляется возможным. Stable Diffusion же это открытый проект, поэтому ее можно научить рисовать что угодно. Плюс она полностью бесплатна, и работает локально на компьютере. Ну а ознакомиться с изображениями, что она создает, можно на сайте, который вы найдете в первом открытом уроке (урок по установке нейросети).
Более того, если вы погуглите генеративные нейросети, то вы найдете кучу таких нейросетей, как например Foocus, Kadinski, Invoke, Comfy (которую мы изучаем на продвинутом курсе), и другие. Только вот все это просто разные "сборки" Stable Diffusion. То-есть пройдя базовый курс и поняв принципы работы этой нейросети, вы сможете после выбрать любую из этих сборок и освоить ее самостоятельно.