Add local image generation guide for open models.

Made-with: Cursor
This commit is contained in:
Andrey Lutsenko
2026-04-20 23:15:35 +10:00
parent 126808b820
commit d9a8865f00
2 changed files with 86 additions and 0 deletions
+1
View File
@@ -366,3 +366,4 @@ chmod +x script.sh
- Локальный Cursor-like стек: `docs/cursor-like-stack.md` - Локальный Cursor-like стек: `docs/cursor-like-stack.md`
- Честные ожидания: `docs/expectations.md` - Честные ожидания: `docs/expectations.md`
- Шаблон benchmark: `docs/bench-template.md` - Шаблон benchmark: `docs/bench-template.md`
- Локальная генерация изображений: `docs/image-generation-local.md`
+85
View File
@@ -0,0 +1,85 @@
# Local image generation (open models)
Практический гайд по локальной генерации изображений на open-weight моделях.
## 1) Модели, с которых стоит начать
- **FLUX.1-dev / FLUX.1-schnell**
Современное качество, хорошо держит композицию и текстуры.
- **SDXL (Stable Diffusion XL)**
Стабильный стандарт с большой экосистемой.
- **SD 1.5**
Легкий и быстрый fallback для слабых GPU.
> Проверяйте лицензию конкретного чекпойнта перед коммерческим использованием.
## 2) Что выбрать под ваш VRAM
| VRAM | Рекомендация |
| --- | --- |
| 6 GB | SD 1.5, SDXL с lower settings, low batch, reduced resolution |
| 8 GB | SDXL базово, FLUX в облегченных режимах/оптимизациях |
| 12 GB | Комфортно SDXL, многие FLUX сценарии |
| 24 GB+ | Высокое качество, большие разрешения, более быстрые итерации |
## 3) Runtime/UI варианты
- **ComfyUI** - гибкий граф пайплайнов, лучший контроль
- **AUTOMATIC1111 / Forge** - быстрый UI-старт
- **diffusers (Python)** - программный пайплайн и автоматизация
## 4) Быстрый старт (ComfyUI)
1. Установить Python + зависимости.
2. Склонировать ComfyUI.
3. Положить checkpoint модели в папку models/checkpoints.
4. Запустить и открыть локальный веб-интерфейс.
Пример:
```bash
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
python main.py
```
## 5) Практические настройки качества/скорости
- Начинайте с `1024x1024` для SDXL, `768x768` для слабых GPU.
- Batch size: 1 на старте.
- Steps: 20-30 (потом подбирайте).
- Sampler: Euler/DPM++ варианты тестируйте на ваших задачах.
- Сохраняйте seed для повторяемости.
## 6) Мини-benchmark шаблон
Для каждой модели прогоните одинаковые 10 промптов:
- портрет
- продуктовый рендер
- интерьер
- персонаж в стиле X
- сцена с мелкими деталями
Фиксируйте:
- время генерации
- VRAM peak
- субъективное качество (1-5)
- процент "годных" результатов из 10
## 7) Интеграция с вашим AI-стеком
- Текст и код: OpenClaude + локальная LLM
- Картинки: ComfyUI/A1111 + open image models
- Оркестрация через скрипты/cron для повторяемых пайплайнов
## 8) Честные ожидания
- Локальная генерация дает контроль и приватность.
- Качество сильно зависит от VRAM, чекпойнта и prompt engineering.
- Для production-графики обычно нужен процесс итераций и post-processing.