Files
openclaude-LLM-local/docs/image-generation-local.md
Andrey Lutsenko d9a8865f00 Add local image generation guide for open models.
Made-with: Cursor
2026-04-20 23:15:35 +10:00

3.4 KiB
Raw Permalink Blame History

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:

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.