d9a8865f00
Made-with: Cursor
86 lines
3.4 KiB
Markdown
86 lines
3.4 KiB
Markdown
# 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.
|