logo
17
читателей
Научно-просветительский проект НаукаPRO  Создаём просветительские ролики с участием учёных, в которых лекторы из первых уст рассказывают о науке, научных темах и исследованиях.
Публикации Уровни подписки Контакты О проекте Фильтры Метки Статистика Контакты Поделиться
О проекте
Создаём просветительские видеоролики с участием учёных и признанных специалистов в своих областях. В видео учёные из первых рук рассказывают о научных темах, исследованиях и различных проблематиках. Организовываем лектории, которые может посетить каждый желающий.
Все ролики мы снимаем своими силами: сами едем к месту съёмки (часто в дальние города), сами записываем лекторов, сами всё монтируем, сами снабжаем иллюстрациями и публикуем. Сами делаем подкасты. Все видео и подкасты мы выкладываем в свободный публичный доступ, чтобы их могли увидеть все и почерпнуть из них действительно полезную и интересную информацию.
Мы снимаем только учёных, признанных научных журналистов, краеведов и практикующих специалистов. Тематика наших роликов самая разнообразная: от лингвистики и астрофизики до истории искусств и криминалистики. Разнообразие форматов настолько велико, насколько это возможно: от коротких видеороликов и интервью до длинных лекций и репортажей. Каждый сможет найти то, что интересно именно ему.
Мы не стремимся к хайпу и продвижению за счёт громких имён и кликбейтных названий. Мы снимаем как известных популяризаторов науки, так и региональных учёных, занимающихся малоизвестными, но не менее интересными исследованиями. Мы не даём своим роликам кликбейтные названия в стиле жёлтой прессы и не размещаем на них кликбейтные обложки, чтобы шокировать/поразить зрителя.
Мы не зарабатываем на научпопе. Все деньги, полученные от спонсоров и рекламы на Ютубе, идут на оплату бензина/проезда, съём жилья/хостела в городе съёмки, гонорары лекторам, покупку расходных материалов (батарейки, кабели и т.д.), печать афиш, а также замену старого съёмочного оборудования на новое и покупку недостающего.
Мы не столичный и не коммерческий проект. У нас нет постоянного финансирования в лице крупных компаний и корпораций, а на лекториях нет такого же большого количества посетителей как на столичных фестивалях и форумах. Мы находимся в Ростове-на-Дону, и многие наши подписчики удивляются, что мы не из Москвы или Санкт-Петербурга.
Публикации, доступные бесплатно
Уровни подписки
Единоразовый платёж

Вы можете поддержать популяризацию науки и нашу деятельность любой приемлемой на ваш взгляд суммой: хоть 100, хоть 1 000 000 рублей. Шутим, конечно, хотя кто знает?:) Но мы благодарны любой поддержке, даже если это 100 или 1000 рублей.

Помочь проекту
Научный ассистент 100 ₽ месяц
Доступны сообщения

Упоминание в ежегодном благодарственном посте в конце года и просто большое спасибо за поддержку.

Оформить подписку
Научный сотрудник 500 ₽ месяц 5 100 ₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Научно-просветительский проект НаукаPRO
Доступны сообщения

1. Возможность предыдущего уровня.

2. Ранний доступ к публикациям, а также доступ к сюжетам со съёмок, бекстейджам, материалам, которые не появятся на YouTube-канале и соцсетях.

Оформить подписку
Главный научный сотрудник 1 000 ₽ месяц 10 200 ₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Научно-просветительский проект НаукаPRO
Доступны сообщения

1. Возможности предыдущих уровней.

2. Оригинальный подарок от нашей команды в конце года для тех, кто донатил весь год и более.

3. Доступ в закрытый чат Telegram с командой НаукаPRO, где можно пообщаться или задать интересующие вопросы.

Оформить подписку
Проректор по науке 3 000 ₽ месяц 32 400 ₽ год
(-10%)
При подписке на год для вас действует 10% скидка. 10% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Научно-просветительский проект НаукаPRO
Доступны сообщения

1. Возможности предыдущих уровней.

2. Благодарственный пост в соцсетях с вашим фото в конце года.

3. Книга одного из наших лекторов с автографом (книга выбирается по нашему усмотрению).

Оформить подписку
Фильтры
Статистика
17 подписчиков
Обновления проекта
Метки
научпоп 103 наука 95 образование 75 интересное 57 познавательное 57 история 33 археология 11 астрофизика 10 космос 10 наукаpro 10 астрономия 9 Древний мир 9 математика 9 биология 8 палеонтология 8 Эволюция 7 Expo 6 антропология 6 вселенная 6 Дробышевский 6 история России 6 Экспо 6 алгебра 5 Всемирная выставка 5 Дубай 5 животные 5 научпросвет 5 общество 5 обществознание 5 Савватеев 5 Социология 5 физика 5 Expo 2020 4 алексей савватеев 4 выставка 4 древние животные 4 Древний Египет 4 Древняя Греция 4 египет 4 зоология 4 казаки 4 казачество 4 лекции 4 лингвистика 4 медицина 4 оаэ 4 социум 4 Экспо 2020 4 языкознание 4 антропогенез 3 Байкал 3 болезни 3 геология 3 Греция 3 донские казаки 3 египтология 3 искусство 3 историк 3 история Египта 3 каменный век 3 космонавтика 3 математик 3 палеонтолог 3 подкасты 3 Эмираты 3 язык 3 Александр Маточкин 2 античность 2 Африка 2 Бронзовый век 2 былины 2 гидрография 2 динозавры 2 дон 2 Древний рим 2 звёзды 2 изобретения 2 ископаемые 2 искусствоведение 2 история Рима 2 кавказ 2 керамика 2 математики 2 мезоамерика 2 Мексика 2 мобильная связь 2 музей 2 Музыка 2 Озеро Байкал 2 окаменелости 2 Подкаст 2 природа 2 просвещение 2 росатом 2 северный кавказ 2 сказки 2 скульптура 2 телефония 2 телефоны 2 Фараоны 2 филология 2 флора 2 фольклор 2 фольклористика 2 формулы 2 черные дыры 2 эпоха бронзы 2 япония 2 19 век 1 автостоп 1 азовское море 1 Александр 1 1 анатомия 1 арахнология 1 арахнофобия 1 ариканистика 1 Арктика 1 архитектура 1 астероиды 1 атомный ледокол 1 ацтеки 1 библия 1 Бизнес 1 Ближний Восток 1 ботаника 1 бренды 1 вануату 1 верблюды 1 Ветхий завет 1 взакромахмузея 1 видео 1 викинг 1 викинги 1 Вифлеем 1 ВИЧ 1 вода 1 водоросли 1 Восток-1 1 Гагарин 1 Гидрогеология 1 говор 1 день космонавтики 1 диалект 1 Дизайн 1 дольмены 1 Древняя Нубия 1 ёжик 1 жесты 1 заболевание 1 заполярье 1 зодчество 1 Золотая Орда 1 золотое сечение 1 иго 1 Иерусалим 1 изобретатели 1 изобретатель 1 изобретательство 1 Израиль 1 ИИ 1 император 1 интелком 1 интервью 1 интернет 1 инфекции 1 история Японии 1 карты 1 квантовая физика 1 кирилл половников 1 кирпичи 1 китаеведение 1 китай 1 кометы 1 контрабанда 1 конференция 1 Королёв 1 краеведение 1 красная планета 1 крым 1 культура 1 курганы 1 ледокол 1 ледоколы 1 лекарства 1 лекарство 1 лингвист 1 люди 1 майкопская культура 1 майя 1 мамонт 1 мамонты 1 Марс 1 Маточкин 1 мезолит 1 меланезия 1 метеоры 1 Метрополитен 1 механика 1 мифы 1 мобильник 1 модерн 1 моллюски 1 монголы 1 мрамор 1 нейросети 1 нейтроны 1 новый год 1 нубия 1 Нью-Йорк 1 О том 1 обсерватория 1 озера 1 озеро 1 океания 1 онкология 1 Орда 1 оспа 1 осьминоги 1 палеолит 1 память 1 пандемии 1 пандемия 1 папуасы 1 паразитизм 1 паразиты 1 патент 1 патентование 1 пауки 1 паукообразные 1 первобытность 1 планеты 1 Поднебесная 1 полет в космос 1 политика 1 политики 1 политология 1 популяризация науки 1 посуда 1 поэзия 1 Презентация 1 Природа России 1 проблемы 1 промышленный дизайн 1 протоны 1 Психология 1 птицееды 1 путешествия 1 радио 1 радиосвязь 1 раковины 1 ракушки 1 растения 1 Рим 1 римляне 1 римская империя 1 Романовы 1 росатомфлот 1 Роспатент 1 Российская Империя 1 россия 1 ростовская область 1 русские сказки 1 русский язык 1 самураи 1 Северная Европа 1 северный полюс 1 сервиз 1 серьги 1 Сибирь 1 славянские мифы 1 слон 1 слоны 1 смартфон 1 сновидения 1 солнечная система 1 солнечная энергия 1 солнечные батареи 1 солнце 1 сомнология 1 сон 1 сотовая связь 1 сотовый 1 СПИД 1 спутники 1 спутниковые снимки 1 Станислав Дробышевский 1 Старинные фотографии 1 Старые фотографии 1 тамань 1 таможня 1 тарантулы 1 татаро-монголы 1 телескоп 1 телескопы 1 термодинамика 1 технологии 1 ТРИЗ 1 уравнения 1 фарфор 1 физик 1 философия 1 фотовольтаика 1 химия 1 хобботные 1 черное море 1 чиновкники 1 шоу 1 эйнштейн 1 экзопланеты 1 экология 1 экономика 1 элементарные частицы 1 энергетика 1 эпидемии 1 эпидемия 1 эпос 1 этрусски 1 ювелирные украшения 1 Юкатан 1 Юрий Гагарин 1 ядерная физика 1 японистика 1 японский язык 1 ящеры 1 Больше тегов
Читать: 1+ мин
logo Научно-просветительский проект НаукаPRO

Астроном Антон Бирюков об узкоспециализированных темах и нейронных сетях в астрономии

Доступно подписчикам уровня
«Научный сотрудник»
Подписаться за 500₽ в месяц

Читать: 1+ мин
logo Technomagix

Навигация по курсу Stable Diffusion

0.1 Вступление

Часть ‎1.‏ ‎Что ‎такое ‎Stable ‎Diffusion.

1.1. Обзор ‎технологии

1.2 Как‏ ‎создавался ‎Stable‏ ‎Diffusion

1.3 На‏ ‎чьих ‎картинках ‎учился‏ ‎Stable ‎Diffusion?

Часть‏ ‎2. ‎Установка ‎Stable ‎Diffusion‏ ‎Automatic1111

2.1 Устанавливаем‏ ‎программу ‎на‏ ‎ПК

2.2 Аренда ‎сервера‏ ‎для ‎запуска ‎SD

Часть ‎3. ‎Онтология‏ ‎промпта.‏ ‎Семантическая ‎сеть‏ ‎и ‎микросюжетный‏ ‎промпт

3.1 Структура ‎промпта

3.2 Влияние ‎текстовой ‎подсказки

3.3 ⭐ Домашнее ‎задание.‏ ‎Сравниваем‏ ‎типы‏ ‎промптов

Часть ‎4.‏ ‎Prompt-инжиниринг

4.1 Промпт-инжиниринг ‎базовый

4.2 Домашнее‏ ‎задание. ‎Оцениваем‏ ‎эффективность‏ ‎видеокарты

4.3 ⭐Домашнее ‎задание‏ ‎+ ‎тестирование ‎пройденного ‎материала. ‎Улучшаем‏ ‎эстетичность ‎изображения‏ ‎в‏ ‎пару ‎кликов

Часть ‎5.‏ ‎Синтаксис ‎в‏ ‎промпт-инжиниринге

5.1 Синтаксис ‎промпта

5.2 ⭐ Домашнее ‎задание. ‎Упражняемся‏ ‎в‏ ‎синтаксисе

Часть ‎6.‏ ‎Чекпоинты ‎(модели‏ ‎Stable ‎Diffusion)

🚧🚧🚧

Список ‎уроков ‎будет ‎обновляться‏ ‎по‏ ‎мере ‎выхода‏ ‎нового ‎материала…


Читать: 4+ мин
logo Prioslav

Почему западная нейросеть не создаёт изображение Ф.Энгельса, а Карла Маркса создает?..

Ни ‎хотелось‏ ‎думать, ‎что ‎западная ‎цензура ‎зашла‏ ‎так ‎далеко.‏ ‎Не‏ ‎скажу, ‎что ‎все‏ ‎нейросети ‎одинаковые,‏ ‎но ‎на ‎одной ‎из‏ ‎них‏ ‎(не ‎назову‏ ‎название ‎ни‏ ‎ради ‎рекламы, ‎ни ‎антирекламы) ‎попытался‏ ‎задать‏ ‎изображение ‎друга‏ ‎и ‎соратника‏ ‎Карла ‎Маркса, ‎написавшего ‎всемирно ‎известную‏ ‎работу‏ ‎«Капитал». А‏ ‎в ‎ответ‏ ‎— ‎ваш‏ ‎запрос ‎не‏ ‎соответствует‏ ‎правилам ‎площадки.

Почему‏ ‎на ‎Западе ‎такое ‎отношение ‎к‏ ‎Фридриху ‎Энгельсу?‏ ‎Может‏ ‎потому, ‎что ‎будучи‏ ‎представителем ‎капитала‏ ‎помогал ‎разработать ‎стратегию ‎борьбы‏ ‎с‏ ‎капитализмом, ‎как‏ ‎эксплуататорским ‎строем?‏ ‎Вспомигается ‎русская ‎поговорка ‎" ‎в‏ ‎семье‏ ‎— ‎не‏ ‎без ‎урода»,‏ ‎но ‎применительно ‎к ‎западному ‎типу‏ ‎насаждаемого‏ ‎в‏ ‎мире ‎мышления‏ ‎и ‎историографии.

В‏ ‎том ‎смысле,‏ ‎что‏ ‎нет ‎человека‏ ‎— ‎нет ‎проблемы. ‎На ‎Западе,‏ ‎переписывая ‎историю‏ ‎считают,‏ ‎что ‎незачем ‎людям‏ ‎знать, ‎что‏ ‎идеи ‎атеизма, ‎пролетарского ‎интернационала,‏ ‎марксизма-ленинизма,‏ ‎приведших ‎к‏ ‎коммунистическому ‎движению‏ ‎и ‎образованию ‎Советского ‎Союза, ‎и‏ ‎Китая,‏ ‎родились ‎в‏ ‎научной ‎и‏ ‎философской ‎среде ‎Запада.

Любопытная ‎тема, ‎не‏ ‎правда‏ ‎ли?‏ ‎Действительно, ‎западные‏ ‎генеративные ‎нейросети‏ ‎(например, ‎DALL·E,‏ ‎Midjourney‏ ‎или ‎Stable‏ ‎Diffusion) ‎иногда ‎демонстрируют ‎странную ‎избирательность‏ ‎в ‎создании‏ ‎изображений‏ ‎исторических ‎личностей. ‎В‏ ‎случае ‎с‏ ‎Фридрихом ‎Энгельсом ‎возможны ‎несколько‏ ‎причин:

1. Разная‏ ‎степень ‎узнаваемости

Карл‏ ‎Маркс ‎—‏ ‎более ‎медийная ‎фигура, ‎его ‎образ‏ ‎растиражирован‏ ‎в ‎массовой‏ ‎культуре ‎(плакаты,‏ ‎мемы, ‎символика). ‎Энгельс ‎же ‎часто‏ ‎остаётся‏ ‎в‏ ‎тени, ‎несмотря‏ ‎на ‎его‏ ‎огромный ‎вклад‏ ‎в‏ ‎марксизм. ‎Нейросети‏ ‎обучаются ‎на ‎общедоступных ‎данных, ‎и‏ ‎если ‎запросов‏ ‎на‏ ‎Энгельса ‎меньше, ‎то‏ ‎и ‎результат‏ ‎хуже.

2. Идеологическая ‎предвзятость

Энгельс ‎— ‎уникальная‏ ‎фигура:‏ ‎капиталист, ‎финансировавший‏ ‎Маркса ‎и‏ ‎при ‎этом ‎разрабатывавший ‎теорию ‎уничтожения‏ ‎капитализма. Это‏ ‎противоречие ‎раздражает‏ ‎как ‎антикоммунистов‏ ‎(видевших ‎в ‎нём ‎«предателя ‎класса»),‏ ‎так‏ ‎и‏ ‎некоторых ‎левых,‏ ‎считавших ‎его‏ ‎«буржуазным ‎спонсором».

Примеры‏ ‎высказываний,‏ ‎подчёркивающих ‎эту‏ ‎двойственность:

·       В. ‎И. ‎Ленин: «После ‎своего ‎друга‏ ‎Карла ‎Маркса‏ ‎Энгельс‏ ‎был ‎самым ‎замечательным‏ ‎учёным ‎и‏ ‎учителем ‎современного ‎пролетариата… ‎Буржуа‏ ‎по‏ ‎своему ‎общественному‏ ‎положению, ‎он‏ ‎стал ‎теоретиком, ‎ясно ‎показавшим, ‎что‏ ‎капитализм‏ ‎исторически ‎обречён» («Фридрих‏ ‎Энгельс», ‎1895).

·       Сам‏ ‎Энгельс: «Я ‎вынужден ‎заниматься ‎этой ‎проклятой‏ ‎коммерцией,‏ ‎иначе‏ ‎Маркс ‎не‏ ‎сможет ‎закончить‏ ‎„Капитал"" (из ‎письма‏ ‎Иосифу‏ ‎Вейдемейеру, ‎1851).


3. Цензура‏ ‎и ‎политика ‎платформ

Некоторые ‎ИИ-сервисы ‎ограничивают‏ ‎генерацию ‎образов,‏ ‎связанных‏ ‎с ‎социализмом/коммунизмом ‎(особенно‏ ‎в ‎контексте‏ ‎революций). ‎Но ‎если ‎Маркс‏ ‎воспринимается‏ ‎скорее ‎как‏ ‎«философ», ‎то‏ ‎Энгельс ‎— ‎ещё ‎и ‎организатор‏ ‎рабочего‏ ‎движения, что ‎могло‏ ‎попасть ‎под‏ ‎фильтры.

Почему ‎Запад ‎«забывает» ‎Энгельса?

·       Капиталистическая ‎пропаганда выгодно‏ ‎маргинализирует‏ ‎фигуру‏ ‎богатого ‎промышленника,‏ ‎перешедшего ‎на‏ ‎сторону ‎пролетариата.‏ ‎Это‏ ‎подрывает ‎миф‏ ‎о ‎«классовой ‎солидарности ‎элит».

·       Академический ‎уклон в‏ ‎сторону ‎Маркса:‏ ‎даже‏ ‎в ‎левой ‎среде‏ ‎Энгельса ‎иногда‏ ‎упрощают ‎до ‎«соавтора», ‎хотя‏ ‎его‏ ‎работы ‎(«Анти-Дюринг»,‏ ‎«Происхождение ‎семьи…»)‏ ‎самостоятельны.

Какой ‎можно ‎сделать ‎вывод: Нейросети ‎и‏ ‎искусственный‏ ‎интеллект ‎в‏ ‎отдельных ‎случаях‏ ‎отражают ‎предвзятость ‎данных, ‎либо ‎их‏ ‎замалчивание,‏ ‎на‏ ‎которых ‎обучаются.‏ ‎Если ‎в‏ ‎англоязычном ‎сегменте‏ ‎Энгельс‏ ‎менее ‎раскручен,‏ ‎чем ‎Маркс, ‎ИИ ‎будет ‎генерировать‏ ‎его ‎реже.‏ ‎Но‏ ‎его ‎историческая ‎роль‏ ‎в ‎мире—‏ ‎пример ‎того, ‎как ‎классовый‏ ‎предатель‏ ‎в ‎среде‏ ‎Капитала ‎стал‏ ‎одним ‎из ‎главных ‎врагов ‎капитализма. Это‏ ‎лишний‏ ‎раз ‎доказывает,‏ ‎что ‎Запад‏ ‎— ‎это ‎империя ‎лжи.


Читать: 1+ мин
logo LLM рерайтер

Ранобэ «Моя симулированная дорога к бессмертию» (我的模拟长生路) — EPUB Главы 501-1000

В ‎этом‏ ‎посте ‎переписанная ‎на ‎русский ‎китайская‏ ‎ранобе ‎«Моя‏ ‎симулированная‏ ‎дорога ‎к ‎бессмертию» (我的模拟长生路),‏ ‎выполненная ‎нейросетью.

Файл‏ ‎можно ‎скачать ‎в ‎формате‏ ‎EPUB‏ ‎позволяет ‎читать‏ ‎произведение ‎как‏ ‎на ‎ПК, ‎так ‎и ‎на‏ ‎мобильных‏ ‎устройствах.

Читать: 1+ мин
logo LLM рерайтер

Ранобэ «Моя симулированная дорога к бессмертию» (我的模拟长生路) — EPUB Главы 1-500

В ‎этом‏ ‎посте ‎переписанная ‎на ‎русский ‎китайская‏ ‎ранобе ‎«Моя‏ ‎симулированная‏ ‎дорога ‎к ‎бессмертию» (我的模拟长生路),‏ ‎выполненная ‎нейросетью.

Файл‏ ‎можно ‎скачать ‎в ‎формате‏ ‎EPUB‏ ‎позволяет ‎читать‏ ‎произведение ‎как‏ ‎на ‎ПК, ‎так ‎и ‎на‏ ‎мобильных‏ ‎устройствах.

Читать: 4+ мин
logo Money Loves Silence (MLS)

Илон Маск. Гений или фрик? Цикл «Финансовые авторитеты».

Здравствуйте, ‎друзья!

✳ Решил‏ ‎вернуться ‎к ‎своему ‎циклу. ‎Естественно,‏ ‎что ‎пропустить‏ ‎самого‏ ‎богатого ‎человека ‎планеты‏ ‎и ‎не‏ ‎занести ‎его ‎в ‎«авторитеты»‏ ‎было‏ ‎бы ‎большим‏ ‎упущением.

Маск ‎фигура‏ ‎противоречивая. ‎Это ‎бесспорно. ‎Но, ‎как‏ ‎бы‏ ‎кто ‎к‏ ‎нему ‎не‏ ‎относился, ‎стоит ‎внимания ‎и ‎уважения.‏ ‎Если‏ ‎не‏ ‎за ‎морально-волевые,‏ ‎так ‎точно‏ ‎за ‎достижения‏ ‎в‏ ‎финансовой ‎сфере.

Итак,‏ ‎знакомьтесь!

Краткая ‎биография.

✅ Илон ‎Рив ‎Маск ‎родился‏ ‎28 ‎июня‏ ‎1971‏ ‎года ‎в ‎Южной‏ ‎Африке.

Его ‎отец,‏ ‎Эррол ‎Маск, ‎инженер-изобретатель, ‎владел‏ ‎кусочком‏ ‎изумрудных ‎залежей‏ ‎в ‎Замбии‏ ‎и ‎смотрел ‎на ‎мир ‎через‏ ‎призму‏ ‎строгой ‎логики.‏ ‎Мать, ‎Мэй,‏ ‎уроженка ‎Канады ‎была ‎моделью, ‎чьи‏ ‎шаги‏ ‎по‏ ‎подиуму ‎сопровождались‏ ‎шорохом ‎глянцевых‏ ‎журналов, ‎а‏ ‎позже‏ ‎— ‎диетологом,‏ ‎учившим ‎других ‎искусству ‎гармонии ‎тела.

В‏ ‎этом ‎доме,‏ ‎полном‏ ‎контрастов, ‎маленький ‎Илон‏ ‎появился ‎на‏ ‎свет ‎первым ‎из ‎трёх‏ ‎детей‏ ‎— ‎за‏ ‎ним ‎последовали‏ ‎брат ‎Кимбал ‎и ‎сестра ‎Тоска.

✅ Детство‏ ‎Илона‏ ‎было ‎словно‏ ‎книга, ‎написанная‏ ‎невидимыми ‎чернилами: ‎с ‎виду ‎обыденное,‏ ‎но‏ ‎внутри‏ ‎бурлящее ‎тайнами.‏ ‎Он ‎рос‏ ‎замкнутым ‎мальчиком,‏ ‎чьи‏ ‎глаза ‎чаще‏ ‎смотрели ‎вглубь ‎себя, ‎чем ‎на‏ ‎шумный ‎мир‏ ‎вокруг.‏ ‎Школа ‎стала ‎для‏ ‎него ‎полем‏ ‎битвы: ‎одноклассники, ‎не ‎понимая‏ ‎его‏ ‎странностей, ‎однажды‏ ‎избили ‎его‏ ‎так ‎сильно, ‎что ‎сломанный ‎нос‏ ‎пришлось‏ ‎чинить ‎в‏ ‎больнице. ‎Но‏ ‎Илон ‎не ‎искал ‎мести ‎—‏ ‎он‏ ‎искал‏ ‎убежища.

Его ‎спасением‏ ‎стали ‎книги:‏ ‎Толкин ‎уводил‏ ‎его‏ ‎в ‎Средиземье,‏ ‎Азимов ‎рисовал ‎звёздные ‎горизонты, ‎а‏ ‎«Автостопом ‎по‏ ‎галактике»‏ ‎Дугласа ‎Адамса ‎научил‏ ‎задавать ‎вопросы,‏ ‎на ‎которые ‎вселенная ‎пока‏ ‎не‏ ‎ответила.

✅ Когда ‎ему‏ ‎было ‎десять,‏ ‎родители ‎развелись, ‎и ‎Илон ‎остался‏ ‎с‏ ‎отцом ‎в‏ ‎Претории. ‎Эррол‏ ‎был ‎суровым ‎учителем ‎жизни: ‎заставлял‏ ‎детей‏ ‎часами‏ ‎слушать ‎его‏ ‎лекции, ‎но‏ ‎в ‎то‏ ‎же‏ ‎время ‎открывал‏ ‎им ‎мир ‎— ‎от ‎изумрудных‏ ‎шахт ‎до‏ ‎полётов‏ ‎на ‎арендованных ‎самолётах.

Первые‏ ‎заработки.

✅ В ‎12‏ ‎лет ‎Илон ‎впервые ‎прикоснулся‏ ‎к‏ ‎будущему: ‎на‏ ‎компьютере ‎Commodore‏ ‎VIC-20 ‎он ‎написал ‎игру ‎Blastar‏ ‎—‏ ‎космическую ‎аркаду,‏ ‎которую ‎продал‏ ‎журналу ‎за ‎500 ‎долларов.

Переезд.

✅ В ‎17‏ ‎лет,‏ ‎стремясь‏ ‎вырваться ‎из-под‏ ‎тени ‎южноафриканского‏ ‎апартеида ‎и‏ ‎обязательной‏ ‎военной ‎службы,‏ ‎Илон ‎уехал ‎в ‎Канаду, ‎воспользовавшись‏ ‎гражданством ‎матери.‏ ‎Работал‏ ‎на ‎фермах, ‎чистил‏ ‎зерновые ‎бункеры,‏ ‎пилил ‎лес ‎— ‎всё,‏ ‎чтобы‏ ‎прокормить ‎себя,‏ ‎пока ‎учился‏ ‎в ‎Университете ‎Куинс.

Но ‎Канада ‎была‏ ‎лишь‏ ‎перевалочным ‎пунктом:‏ ‎вскоре ‎он‏ ‎перевёлся ‎в ‎Пенсильванский ‎университет ‎в‏ ‎США,‏ ‎где‏ ‎в ‎1997‏ ‎году ‎получил‏ ‎две ‎степени‏ ‎—‏ ‎по ‎физике‏ ‎и ‎экономике. ‎Поступил ‎в ‎Стэнфордскую‏ ‎аспирантуру, ‎но‏ ‎через‏ ‎два ‎дня ‎после‏ ‎поступления ‎Илон‏ ‎бросил ‎её.

Первый ‎стартап.

✅ Первым ‎шагом‏ ‎стал‏ ‎Zip2 ‎—‏ ‎стартап, ‎созданный‏ ‎вместе ‎с ‎братом ‎Кимбалом ‎в‏ ‎1995‏ ‎году. ‎Это‏ ‎был ‎проводник‏ ‎малого ‎бизнеса ‎в ‎цифровой ‎мир:‏ ‎электронные‏ ‎карты‏ ‎и ‎справочники‏ ‎для ‎газет‏ ‎вроде ‎The‏ ‎New‏ ‎York ‎Times.‏ ‎В ‎1999 ‎году ‎Compaq ‎купил‏ ‎компанию ‎за‏ ‎307‏ ‎миллионов ‎долларов, ‎и‏ ‎22 ‎миллиона‏ ‎из ‎них ‎легли ‎в‏ ‎карман‏ ‎Илона.

PayPal. ‎Следующий‏ ‎ход.

✅ Деньги ‎стали‏ ‎топливом ‎для ‎новой ‎мечты ‎—‏ ‎X.com,‏ ‎платформы ‎финансовых‏ ‎услуг, ‎которая‏ ‎после ‎слияния ‎с ‎Confinity ‎превратилась‏ ‎в‏ ‎PayPal.

В‏ ‎2002 ‎году‏ ‎eBay ‎выкупил‏ ‎её ‎за‏ ‎1,5‏ ‎миллиарда, ‎и‏ ‎Илон, ‎получив ‎165 ‎миллионов, ‎понял:‏ ‎пора ‎строить‏ ‎будущее.

SpaceX.

✅ SpaceX‏ ‎родилась ‎в ‎2002‏ ‎году ‎из‏ ‎его ‎одержимости ‎космосом. ‎Илон‏ ‎вложил‏ ‎в ‎неё‏ ‎100 ‎миллионов,‏ ‎мечтая ‎сделать ‎человечество ‎межпланетным ‎видом.‏ ‎Первые‏ ‎годы ‎были‏ ‎полны ‎неудач:‏ ‎ракеты ‎взрывались, ‎инвесторы ‎сомневались. ‎Но‏ ‎в‏ ‎2008‏ ‎году ‎Falcon‏ ‎1 ‎взлетел,‏ ‎а ‎в‏ ‎2020-м‏ ‎Crew ‎Dragon‏ ‎доставил ‎астронавтов ‎на ‎МКС ‎—‏ ‎американцы ‎снова‏ ‎летали‏ ‎в ‎космос ‎на‏ ‎своих ‎кораблях.

Tesla.

✅ Tesla,‏ ‎к ‎которой ‎он ‎присоединился‏ ‎в‏ ‎2004 ‎году‏ ‎как ‎инвестор,‏ ‎а ‎затем ‎стал ‎её ‎главой,‏ ‎перевернула‏ ‎автомобильный ‎мир.‏ ‎Model ‎S,‏ ‎Model ‎3, ‎Cybertruck ‎— ‎электромобили‏ ‎перестали‏ ‎быть‏ ‎фантазией.

Другие ‎направления.

✅ SolarCity,‏ ‎The ‎Boring‏ ‎Company, ‎Neuralink,‏ ‎OpenAI.....‏ ‎Что ‎дальше?

Личная‏ ‎жизнь.

✳ Первая ‎жена, ‎Джастин ‎Уилсон, ‎подарила‏ ‎ему ‎пятерых‏ ‎детей:‏ ‎двойню ‎и ‎тройню,‏ ‎рождённых ‎через‏ ‎ЭКО. ‎Их ‎первенец, ‎Невада,‏ ‎умер‏ ‎в ‎10‏ ‎недель, ‎оставив‏ ‎шрам ‎в ‎сердце ‎Илона. ‎Брак‏ ‎распался‏ ‎в ‎2008-м.

✳ Затем‏ ‎была ‎актриса‏ ‎Талула ‎Райли ‎— ‎дважды ‎жена,‏ ‎дважды‏ ‎разведённая.‏ ‎С ‎Граймс,‏ ‎канадской ‎певицей,‏ ‎он ‎встретился‏ ‎в‏ ‎2018-м: ‎их‏ ‎сын ‎X ‎Æ ‎A-12 ‎родился‏ ‎в ‎2020-м,‏ ‎а‏ ‎позже ‎появились ‎дочь‏ ‎Экза ‎и‏ ‎сын ‎Тау. ‎Шивон ‎Зилис,‏ ‎сотрудница‏ ‎Neuralink, ‎родила‏ ‎ему ‎близнецов‏ ‎в ‎2021-м ‎и ‎ещё ‎одного‏ ‎ребёнка‏ ‎в ‎2024-м.

✳ В‏ ‎2025-м ‎писательница‏ ‎Эшли ‎Сент-Клэр ‎объявила ‎о ‎рождении‏ ‎сына‏ ‎от‏ ‎Илона, ‎но‏ ‎он ‎молчит‏ ‎об ‎этом.

Резюмирую.

К‏ ‎марту‏ ‎2025 ‎года‏ ‎Илон ‎— ‎не ‎просто ‎миллиардер‏ ‎с ‎состоянием‏ ‎свыше‏ ‎300 ‎миллиардов ‎долларов,‏ ‎но ‎и‏ ‎политический ‎игрок. ‎Поддержав ‎Трампа‏ ‎в‏ ‎2024-м, ‎он‏ ‎стал ‎главой‏ ‎Департамента ‎эффективности ‎правительства ‎США ‎(DOGE).


❓ А‏ ‎у‏ ‎вас ‎какое‏ ‎отношение ‎к‏ ‎Маску? ‎Делитесь ‎в ‎комментариях!



#илон ‎#маск‏ ‎#tesla‏ ‎#‏ ‎OpenAI ‎#Neuralink‏ ‎#Cybertruck ‎#SpaceX‏ ‎#x

Читать: 3+ мин
logo Ходячая Энциклопедия

8 марта: с точки зрения ИИ…

Поздравляю!))


Ради ‎милой‏ ‎своей ‎все ‎дела ‎отложу, ‎

Чтоб‏ ‎скучая ‎она‏ ‎не‏ ‎сидела.

То ‎коня ‎шугану,‏ ‎то ‎избу‏ ‎подожгу…

Ей ‎нельзя ‎без ‎любимого‏ ‎дела!


Нагенерировал‏ ‎картинок ‎к‏ ‎празднику ‎—‏ ‎по ‎запросам ‎«8 ‎марта», ‎«Поздравляю‏ ‎с‏ ‎8 ‎марта!»‏ ‎и ‎некоторым‏ ‎созвучным. ‎Некоторые ‎очень ‎загадочные ‎получились…


Красный‏ ‎флаг‏ ‎с‏ ‎белой ‎звездой‏ ‎— ‎это‏ ‎что? ‎Флаг‏ ‎Марокко‏ ‎или ‎Вьетнама?‏ ‎Штандарт ‎бригадного ‎генерала ‎армии ‎или‏ ‎морской ‎пехоты‏ ‎США?‏ ‎Флаг ‎голландского ‎Маастрихта?

А‏ ‎красно-жёлтый ‎биколор?‏ ‎Это ‎флаг ‎индийского ‎региона‏ ‎Каннада?‏ ‎Или ‎ФК‏ ‎Галатасарай? ‎Или‏ ‎знак, ‎что ‎купание ‎разрешено?

И ‎причём‏ ‎тут‏ ‎8 ‎марта‏ ‎или ‎хотя‏ ‎бы ‎женщины???

В ‎общем, ‎женскую ‎логику‏ ‎понять‏ ‎несравнимо‏ ‎проще, ‎чем‏ ‎ИИшную!

Читать: 25+ мин
logo Простая экономика

Как работать быстрее с помощью искусственного интеллекта. Полная инструкция

Доступно подписчикам уровня
«Обыватель»
Подписаться за 300₽ в месяц

Читать: 1 мин
logo Technomagix

5.2 | Домашнее задание. Синтаксис в промпте | Курс по Stable Diffusion Automatic

Доступно подписчикам уровня
«Энтузиаст»
Подписаться за 500₽ в месяц

Закрепляем знание синтаксиса.

Слушать: 1 час 35+ мин
logo linkmeup

sysadmins № 46. Нейросети

Доступно подписчикам уровня
«На коннекторы»
Подписаться за 300₽ в месяц

Читать: 2+ мин
logo Technomagix

4.2 | Домашнее задание. Оцениваем эффективность видеокарты | Курс по Stable Diffusion Automatic

Пока ‎вы‏ ‎только ‎выбираете ‎подходящий ‎промпт, ‎нет‏ ‎необходимости ‎генерировать‏ ‎множество‏ ‎изображений ‎и ‎долго‏ ‎ожидать ‎результата.‏ ‎Когда ‎ваш ‎промпт ‎будет‏ ‎хорошо‏ ‎сформулирован ‎и‏ ‎отредактирован, ‎тогда‏ ‎используйте ‎ресурсы ‎видеокарты ‎на ‎полную‏ ‎мощность.

Из‏ ‎этого ‎урока‏ ‎вы ‎научитесь‏ ‎определять ‎оптимальные ‎настройки ‎генерации ‎для‏ ‎вашей‏ ‎видеокарты.‏ ‎В ‎таблице‏ ‎ниже ‎представлена‏ ‎эффективность ‎видеокарты‏ ‎в‏ ‎зависимости ‎от‏ ‎значения ‎batch ‎size.

Вот ‎какие ‎выводы‏ ‎можно ‎сделать‏ ‎из‏ ‎этой ‎таблицы:

  • Чем ‎больше‏ ‎batch ‎size‏ ‎— ‎тем ‎меньше ‎времени‏ ‎уходит‏ ‎на ‎генерацию‏ ‎одной ‎картинки.
  • При‏ ‎batch ‎size ‎= ‎4 ‎достигается‏ ‎оптимальное‏ ‎время ‎генерации.‏ ‎Дальнейшее ‎увеличение‏ ‎batch ‎size ‎незначительно ‎сокращает ‎время‏ ‎генерации‏ ‎(на‏ ‎одну ‎картинку).
  • После‏ ‎batch ‎size‏ ‎= ‎6‏ ‎сокращения‏ ‎не ‎происходит‏ ‎совсем ‎(значения ‎колеблются ‎в ‎пределах‏ ‎погрешности).

Проведите ‎такой‏ ‎же‏ ‎тест ‎на ‎своём‏ ‎компьютере.


Домашнее ‎задание‏ ‎№ ‎1. ‎Оцените ‎возможности‏ ‎своей‏ ‎видеокарты

Откройте ‎таблицу и‏ ‎создайте ‎её‏ ‎копию. ‎Для ‎этого ‎в ‎верхнем‏ ‎углу‏ ‎таблицы ‎нажмите‏ ‎«Файл» ‎->‏ ‎«Создать ‎копию». ‎Копия ‎этой ‎таблицы‏ ‎сохранилась‏ ‎на‏ ‎вашем ‎гугл-диске,‏ ‎теперь ‎вы‏ ‎можете ‎редактировать‏ ‎её.

Вернитесь‏ ‎к ‎SD‏ ‎и ‎выполните ‎последовательность ‎действий:

1. Выставьте ‎batch‏ ‎size ‎=‏ ‎1;

2. Сгенерируйте‏ ‎картинку ‎размером ‎512×512;

3. Запишите‏ ‎длительность ‎генерации‏ ‎в ‎таблицу. ‎Длительность ‎отображена‏ ‎под‏ ‎генерацией ‎в‏ ‎строке ‎Time‏ ‎taken;

4. Увеличьте ‎значение ‎batch ‎size на ‎+1 и‏ ‎повторите‏ ‎шаги ‎2‏ ‎и ‎3.‏ ‎Продолжайте ‎увеличивать ‎bach ‎size пока ‎он‏ ‎не‏ ‎станет‏ ‎равен ‎8.

Чем‏ ‎больше ‎объём‏ ‎VRAM ‎у‏ ‎видеокарты,‏ ‎тем ‎большее‏ ‎количество ‎изображений ‎можно ‎генерировать ‎одновременно.‏ ‎Сообщение ‎«OutOfMemoryError:‏ ‎CUDA‏ ‎out ‎of ‎memory»‏ ‎ указывает ‎на‏ ‎то, ‎что ‎видеокарта ‎достигла‏ ‎своего‏ ‎предела ‎возможностей.‏ ‎Это ‎поможет‏ ‎вам ‎определить ‎оптимальное ‎число ‎изображений‏ ‎для‏ ‎одновременной ‎генерации‏ ‎картинок ‎размером‏ ‎512×512 ‎пикселей.

Повторите ‎эксперимент ‎с ‎чекпоинтом‏ ‎SDXL‏ ‎и‏ ‎разрешением ‎1024×1024‏ ‎пикселей. ‎Оптимальное‏ ‎значение ‎batch‏ ‎size будет‏ ‎отличаться.


Далее: ‎Домашнее‏ ‎задание ‎+ ‎тестирование ‎пройденного ‎материала.‏ ‎Улучшаем ‎эстетичность‏ ‎изображения‏ ‎в ‎пару ‎кликов.

Смотреть: 18+ мин
logo Technomagix

4.1 | Промпт-инжиниринг базовый | Курс по Stable Diffusion Automatic


Сэмплеры

Из ‎видео‏ ‎вы ‎кое-что ‎узнали ‎про ‎сэмплеры,‏ ‎теперь ‎посмотрим‏ ‎какой‏ ‎из ‎них ‎самый‏ ‎лучший.

График ‎показывает‏ ‎относительное ‎время ‎генерации ‎при‏ ‎использовании‏ ‎разных ‎сэмплеров.‏ ‎Чем ‎меньше‏ ‎столбик ‎на ‎графике, ‎тем ‎быстрее‏ ‎будет‏ ‎генерация.

Посмотрите ‎на‏ ‎ещё ‎один‏ ‎пример ‎того ‎как ‎картинка ‎изменяется‏ ‎при‏ ‎изменении‏ ‎Seed ‎и‏ ‎сэмплера.

Рекомендую ‎использовать‏ ‎сэмплер ‎DPM++‏ ‎2M. Он‏ ‎подходит ‎для‏ ‎фотореалистичных ‎и ‎творческих ‎генераций. ‎С‏ ‎его ‎помощью‏ ‎достаточно‏ ‎20-30 ‎шагов ‎генерации‏ ‎для ‎получения‏ ‎красивых ‎картинок. ‎Дальнейшее ‎увеличение‏ ‎количества‏ ‎шагов ‎увеличит‏ ‎время ‎генерации,‏ ‎но ‎не ‎сделает ‎картинку ‎лучше.

В‏ ‎конце‏ ‎статьи ‎вы‏ ‎найдёте ‎ссылки‏ ‎на ‎скачивание ‎больших ‎таблиц ‎с‏ ‎примерами‏ ‎того‏ ‎как ‎CFG‏ ‎и ‎Step‏ ‎влияет ‎на‏ ‎сэмплеры.‏ ‎Картинки ‎слишком‏ ‎огромные ‎и ‎не ‎вмещаются ‎на‏ ‎сайт.


Негативный ‎промпт

Примеры‏ ‎негативного‏ ‎промпта:

  • cropped, ‎lowres, ‎poorly‏ ‎drawn ‎face,‏ ‎out ‎of ‎frame, ‎poorly‏ ‎drawn‏ ‎hands, ‎blurry,‏ ‎bad ‎art,‏ ‎blurred, ‎text, ‎watermark, ‎disfigured, ‎deformed,‏ ‎closed‏ ‎eyes
  • deformed, ‎blurry,‏ ‎bad ‎anatomy,‏ ‎disfigured, ‎poorly ‎drawn ‎face, ‎mutation,‏ ‎mutated,‏ ‎extra_limb,‏ ‎ugly, ‎poorly‏ ‎drawn ‎hands,‏ ‎two ‎heads,‏ ‎gross,‏ ‎mutilated, ‎disgusting,‏ ‎horrible, ‎scary, ‎evil, ‎old
  • lowres, ‎text,‏ ‎error, ‎cropped,‏ ‎worst‏ ‎quality, ‎low ‎quality,‏ ‎jpeg ‎artifacts,‏ ‎ugly, ‎duplicate, ‎morbid, ‎mutilated,‏ ‎out‏ ‎of ‎frame,‏ ‎extra ‎fingers,‏ ‎mutated ‎hands, ‎poorly ‎drawn ‎hands,‏ ‎poorly‏ ‎drawn ‎face,‏ ‎mutation, ‎deformed,‏ ‎blurry, ‎dehydrated, ‎bad ‎anatomy, ‎bad‏ ‎proportions,‏ ‎extra‏ ‎limbs, ‎cloned‏ ‎face, ‎disfigured,‏ ‎gross ‎proportions,‏ ‎malformed‏ ‎limbs, ‎missing‏ ‎arms, ‎missing ‎legs, ‎extra ‎arms,‏ ‎extra ‎legs,‏ ‎fused‏ ‎fingers, ‎too ‎many‏ ‎fingers, ‎long‏ ‎neck

Не ‎обязательно ‎использовать ‎все‏ ‎слова‏ ‎из ‎этих‏ ‎примеров. ‎Оставьте‏ ‎только ‎только ‎то, ‎что ‎требуется‏ ‎вам‏ ‎в ‎данный‏ ‎момент.

Негативный ‎промпт‏ ‎для ‎фотореалистичных ‎генераций:

  • unrealistic, ‎saturated, ‎high‏ ‎contrast,‏ ‎big‏ ‎nose, ‎painting,‏ ‎drawing, ‎sketch,‏ ‎cartoon, ‎anime,‏ ‎manga,‏ ‎render, ‎CG,‏ ‎3d, ‎watermark, ‎signature, ‎label


Step ‎(шаги‏ ‎генерации)


CFG

По ‎умолчанию‏ ‎оставляйте‏ ‎CFG ‎= ‎7.‏ ‎Для ‎создания‏ ‎фотореалистичных ‎картинок ‎уменьшайте ‎CFG‏ ‎до‏ ‎3-4.

Пример ‎влияния‏ ‎CFG ‎на‏ ‎разных ‎сэмплерах:

https://drive.google.com/file/d/1Yyf7A3UbXVWuAtkkPHc2Ya-fqr4lYkij/view?usp%3Dsharing


Ниже ‎есть ‎ссылки ‎на‏ ‎полезные‏ ‎материалы: ‎модификаторы,‏ ‎стили ‎и‏ ‎различные ‎примеры ‎генераций ‎при ‎разных‏ ‎настройках.


Далее:‏ ‎Домашнее‏ ‎задание. ‎Оцениваем‏ ‎оптимальные ‎настройки‏ ‎для ‎серийной‏ ‎генерации‏ ‎картинок.

Читать: 1+ мин
logo Technomagix

3.3 | Домашнее задание. Сравниваем типы промптов | Курс по Stable Diffusion Automatic

Доступно подписчикам уровня
«Энтузиаст»
Подписаться за 500₽ в месяц

Закрепляем пройденный материал

Смотреть: 8+ мин
logo Technomagix

3.1 | Структура промпта | Курс по Stable Diffusion

(⓿_⓿) Внимание! ‎Примеры‏ ‎на ‎видео ‎созданы ‎в ‎ранних‏ ‎версиях ‎Stable‏ ‎Diffusion.‏ ‎Современные ‎чекпоинты ‎сгенерируют‏ ‎результат ‎с‏ ‎более ‎высокой ‎эстетической ‎оценкой.‏ ‎Общая‏ ‎суть ‎промптинга‏ ‎при ‎этом‏ ‎остаётся ‎неименной. ‎С ‎видами ‎чекпоинтов‏ ‎познакомимся‏ ‎в ‎одном‏ ‎из ‎следующих‏ ‎уроков.

Создание ‎промптов ‎для ‎Stable ‎Diffusion‏ ‎является‏ ‎ключевым‏ ‎этапом ‎в‏ ‎работе ‎с‏ ‎нейросетями ‎и‏ ‎моделями‏ ‎text2image. ‎Эффективные‏ ‎промпты ‎позволяют ‎добиться ‎высококачественных ‎результатов‏ ‎и ‎реализовать‏ ‎творческие‏ ‎замыслы. ‎Промпт ‎—‏ ‎это ‎текстовый‏ ‎запрос, ‎который ‎формулируется ‎таким‏ ‎образом,‏ ‎чтобы ‎нейросеть‏ ‎могла ‎его‏ ‎понять ‎и ‎воплотить ‎в ‎изображение.‏ ‎В‏ ‎промпте ‎указывается‏ ‎тип ‎(фотография,‏ ‎иллюстрация, ‎скетч ‎и ‎т.п), ‎субъект‏ ‎(то,‏ ‎что‏ ‎должно ‎быть‏ ‎изображено), ‎его‏ ‎действия ‎или‏ ‎окружение,‏ ‎а ‎также‏ ‎ключевые ‎слова, ‎определяющие ‎стиль ‎и‏ ‎детали. ‎Важно‏ ‎помнить,‏ ‎что ‎расположение ‎слов‏ ‎в ‎промпте‏ ‎влияет ‎на ‎итоговую ‎генерацию:‏ ‎чем‏ ‎ближе ‎слово‏ ‎к ‎началу,‏ ‎тем ‎больше ‎его ‎влияние. ‎Для‏ ‎создания‏ ‎эффективных ‎промптов‏ ‎можно ‎использовать‏ ‎различные ‎подходы: ‎самостоятельное ‎написание, ‎использование‏ ‎конструкторов‏ ‎промптов‏ ‎или ‎оптимизационных‏ ‎инструментов.


📃 Сайты ‎с‏ ‎ключевыми ‎модификаторами:

Посмотрите‏ ‎как‏ ‎модификаторы ‎влияют‏ ‎на ‎генерируемое ‎изображение.


📃 Переводчики

Переводчики ‎помогут ‎перевести‏ ‎промпт ‎на‏ ‎английский‏ ‎языке.

  • Deepl ‎— рекомендую ‎не‏ ‎только ‎для‏ ‎использования ‎в ‎браузере, ‎но‏ ‎и‏ ‎бесплатную ‎версию‏ ‎программы ‎для‏ ‎переводов ‎текста ‎прямо ‎в ‎Windows
  • Google‏ ‎translate
  • Яндекс‏ ‎translate

🖐На ‎практике‏ ‎микросюжетные ‎промпты‏ ‎не ‎используются, ‎поскольку ‎современные ‎нейросети‏ ‎плохо‏ ‎понимают‏ ‎контекст. ‎В‏ ‎лучшем ‎случае‏ ‎нейросеть ‎проигнорирует‏ ‎слова,‏ ‎а ‎в‏ ‎худшем ‎— ‎добавит ‎в ‎изображение‏ ‎нежелательные ‎искажения.‏ ‎Подробности‏ ‎вы ‎найдете ‎в‏ ‎следующем ‎уроке.



Далее:‏ ‎3.2 ‎Влияние ‎текстовой ‎подсказки

Смотреть: 9 мин
logo Technomagix

2.1 | Устанавливаем Stable Diffusion Automatic1111 на свой ПК | Курс по Stable Diffusion Automatic

Если ‎программа‏ ‎у ‎вас ‎уже ‎установлена ‎—‏ ‎переходите ‎к‏ ‎третьей‏ ‎части ‎курса.

Есть ‎два‏ ‎основных ‎способа‏ ‎запуска ‎Stable ‎Diffusion ‎Automatic1111:‏ ‎Запуск‏ ‎на ‎своём‏ ‎компьютере ‎и‏ ‎аренда ‎мощного ‎сервера. ‎Выбор ‎зависит‏ ‎от‏ ‎ваших ‎потребностей‏ ‎и ‎возможностей.‏ ‎Установка ‎на ‎собственный ‎ПК ‎обеспечивает‏ ‎больший‏ ‎контроль‏ ‎и ‎гибкость,‏ ‎но ‎требует‏ ‎мощного ‎оборудования.‏ ‎Аренда‏ ‎сервера ‎может‏ ‎быть ‎более ‎доступным ‎вариантом, ‎но‏ ‎менее ‎гибким‏ ‎и‏ ‎часто ‎платным.


1 способ. ‎Установка‏ ‎на ‎свой‏ ‎компьютер

Минимальные ‎требования:

  • Видеокарта ‎с ‎объемом‏ ‎видеопамяти‏ ‎не ‎менее‏ ‎4 ‎ГБ‏ ‎(для ‎комфортной ‎работы ‎рекомендуется ‎6‏ ‎ГБ‏ ‎и ‎более)
  • Оперативная‏ ‎память: ‎рекомендуется‏ ‎16 ‎ГБ
  • Не ‎менее ‎100 ‎ГБ‏ ‎свободного‏ ‎места‏ ‎на ‎диске‏ ‎для ‎программы‏ ‎и ‎сгенерированных‏ ‎изображений
  • Желательно‏ ‎иметь ‎твердотельную‏ ‎память ‎(SSD). ‎На ‎устаревших ‎HDD‏ ‎загрузка ‎программы‏ ‎будет‏ ‎длиться ‎дольше.

Плюсы:

  • ✅ Бесплатное ‎и‏ ‎безлимитное ‎использование
  • ✅ Гибкая‏ ‎настройка ‎плагинов ‎и ‎моделей‏ ‎под‏ ‎свои ‎нужды

Минусы:

  • ❌ Необходим‏ ‎мощный ‎ПК
  • ❌ Производитель‏ ‎видеокарты ‎имеет ‎важное ‎значение. ‎Видеокарты‏ ‎NVIDIA‏ ‎лучше ‎подходят‏ ‎для ‎работы‏ ‎с ‎нейросетями, ‎так ‎как ‎большинство‏ ‎программ‏ ‎оптимизировано‏ ‎под ‎них.‏ ‎Запуск ‎Stable‏ ‎Diffusion ‎на‏ ‎видеокартах‏ ‎других ‎производителей‏ ‎сложнее, ‎а ‎генерация ‎будет ‎медленнее‏ ‎и ‎функционал‏ ‎ограничен.


Начинаем‏ ‎установку

☝️Установите ‎Stable ‎Diffusion‏ ‎Automatic1111 ‎одним‏ ‎из ‎нескольких ‎способов. ‎Перед‏ ‎установкой‏ ‎SD ‎обязательно‏ ‎нужно ‎установить‏ ‎Git и ‎Python ‎версии ‎3.10.9. Если ‎нужна‏ ‎помощь‏ ‎в ‎установке‏ ‎git ‎и‏ ‎python ‎— ‎смотрите ‎youtube ‎инструкцию.

  1. Портативная‏ ‎версия‏ ‎(стандартная).‏ ‎Скачайте ‎архив‏ ‎«sd.webui.zip» и ‎разархивируйте‏ ‎его. ‎Удалите‏ ‎папку‏ ‎«venv». ‎Далее‏ ‎запустите ‎файл ‎с ‎названием ‎«webui-user.bat».‏ ‎Дождитесь ‎пока‏ ‎скачаются‏ ‎все ‎необходимые ‎файлы‏ ‎(займёт ‎от‏ ‎15 ‎минут ‎до ‎нескольких‏ ‎часов).‏ ‎Всё. ‎Программой‏ ‎можно ‎пользоваться.‏ ‎Детальная ‎инструкция ‎есть ‎здесь;
  2. Портативная ‎версия‏ ‎(оптимизированная‏ ‎«Forge») ‎—‏ ‎рекомендуемый ‎способ‏ ‎для ‎тех ‎у ‎кого ‎слабая‏ ‎видеокарта‏ ‎(менее‏ ‎8гб). ‎Эта‏ ‎версия ‎программы‏ ‎совместима ‎не‏ ‎со‏ ‎всеми ‎сторонними‏ ‎плагинами ‎— ‎такова ‎цена ‎оптимизации‏ ‎программного ‎кода.‏ ‎Перейдите‏ ‎по ‎ссылке и ‎нажмите‏ ‎кнопку ‎«>>>‏ ‎Click ‎Here ‎to ‎Download‏ ‎One-Click‏ ‎Package<<<». Начнется ‎скачивание‏ ‎архива. ‎Извлеките‏ ‎файлы ‎из ‎скачанного ‎архив ‎в‏ ‎отдельную‏ ‎папку ‎(в‏ ‎названии ‎папки‏ ‎должны ‎быть ‎только ‎английские ‎буквы!).‏ ‎Файл‏ ‎«Update»‏ ‎запускайте ‎время‏ ‎от ‎времени‏ ‎для ‎обновления‏ ‎программы.‏ ‎Файл ‎«Run»‏ ‎для ‎запуска ‎программы.
  3. Обычная ‎установка ‎по‏ ‎youtube ‎инструкции (чуть‏ ‎сложнее‏ ‎предыдущих ‎вариантов);
  4. Есть ‎множество‏ ‎автоматизированных ‎установщиков.‏ ‎Например: ‎Super ‎installer или ‎Stability‏ ‎Matrix. Через‏ ‎них ‎можно‏ ‎установить ‎разные‏ ‎нейронки ‎в ‎пару ‎кликов. ‎Иногда‏ ‎эти‏ ‎установщики ‎глючат‏ ‎— ‎использовать‏ ‎их ‎не ‎рекомендую. ‎Лучше ‎пользоваться‏ ‎проверенными‏ ‎способами.

📃 Полезные‏ ‎ссылки

  • 7-Zip — бесплатный, ‎универсальный‏ ‎архиватор ‎для‏ ‎извлечения ‎файлов‏ ‎из‏ ‎архивов.
  • В ‎Youtube‏ ‎инструкции показаны ‎способы ‎устранения ‎основных ‎ошибок‏ ‎установки. ‎Рекомендую‏ ‎смотреть‏ ‎даже ‎если ‎вы‏ ‎устанавливаете ‎портативную‏ ‎сборку ‎Automatic1111.
  • Проблемы ‎при ‎установке‏ ‎и‏ ‎пути ‎решения (англ.)

💬 Дополнительная‏ ‎важная ‎информация!

  • Папка,‏ ‎в ‎которую ‎вы ‎устанавливаете ‎Stable‏ ‎Diffusion‏ ‎должна ‎иметь‏ ‎в ‎названии‏ ‎только ‎английские ‎буквы!
  • В ‎имени ‎учетной‏ ‎записи‏ ‎пользователя‏ ‎windows ‎должны‏ ‎быть ‎только‏ ‎английские ‎буквы.‏ ‎Иначе‏ ‎в ‎процессе‏ ‎установки ‎вы ‎получите ‎ошибку ‎exit‏ ‎code ‎3.
  • В‏ ‎процессе‏ ‎установки ‎Stable ‎Diffusion‏ ‎будут ‎скачиваться‏ ‎файлы ‎библиотек, ‎если ‎у‏ ‎вас‏ ‎медленный ‎интернет,‏ ‎то ‎установка‏ ‎займёт ‎несколько ‎часов.
  • После ‎установки ‎программы‏ ‎очистите‏ ‎жёсткий ‎диск‏ ‎от ‎ненужных‏ ‎файлов. ‎Они ‎лежат ‎в ‎папке‏ ‎«c:\Users\ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ\AppData\Local\pip\» (у‏ ‎меня‏ ‎папка ‎весила‏ ‎7гб).
  • Одновременно ‎можно‏ ‎установить ‎сколько‏ ‎угодно‏ ‎версий ‎программы.



Изменяем‏ ‎иконку ‎программы

Программа ‎запускается ‎через ‎файл‏ ‎webui-user.bat, который ‎не‏ ‎имеет‏ ‎своей ‎иконки, ‎исправим‏ ‎это. ‎Иконки‏ ‎для ‎скачивания ‎находятся ‎внизу‏ ‎статьи

  1. Удерживая‏ ‎нажатой ‎клавишу‏ ‎Alt, ‎перетащите‏ ‎webui-user.bat на ‎рабочий ‎стол.
  2. Щелкните ‎по ‎файлу‏ ‎правой‏ ‎кнопкой ‎мыши‏ ‎=> ‎свойства
  3. Ярлык,‏ ‎там ‎есть ‎«Сменить ‎значок…», ‎нажмите‏ ‎на‏ ‎него‏ ‎и ‎выберите‏ ‎соответствующий ‎файл‏ ‎значка, ‎который‏ ‎вы‏ ‎скачали


Изменяем ‎внешний‏ ‎вид ‎программы

  • Для ‎изменения ‎цветовой ‎темы‏ ‎программы ‎перейдите‏ ‎в‏ ‎настройки ‎программы: ‎«Settings»‏ ‎-> ‎«User‏ ‎interface» ‎-> ‎«Gradio ‎theme»‏ ‎->‏ ‎выберите ‎тему.
  • Сохраните‏ ‎настройки ‎и‏ ‎перезагрузите ‎программу: ‎Apply ‎settings» ‎->‏ ‎«Reload‏ ‎UI».
1


УСТРАНЕНИЕ ‎ОШИБОК‏ ‎И ‎ОПТИМИЗАЦИЯ‏ ‎ПРОГРАММЫ

❗ Если ‎ошибки ‎возникнут ‎в ‎дальнейшем‏ ‎использовании‏ ‎программы‏ ‎— ‎вернитесь‏ ‎к ‎этому‏ ‎сообщению.

Добавление ‎параметров‏ ‎поможет‏ ‎оптимизировать ‎программу:‏ ‎ускорить ‎генерации ‎или ‎избавиться ‎от‏ ‎ошибок. ‎Полный‏ ‎список‏ ‎параметров есть ‎на ‎официальной‏ ‎странице ‎проекта.‏ ‎Далее ‎я ‎приведу ‎список‏ ‎основных‏ ‎параметров.

Для ‎добавления‏ ‎параметров ‎откройте‏ ‎через ‎блокнот ‎файл ‎«webui-user.bat». ‎Параметры‏ ‎добавляются‏ ‎в ‎конце‏ ‎строки ‎«set‏ ‎COMMANDLINE_ARGS=». ‎Все ‎параметры ‎перечисляются ‎через‏ ‎пробел.‏ ‎Подробнее‏ ‎об ‎этом‏ ‎я ‎рассказывал‏ ‎в ‎видео‏ ‎об‏ ‎установке ‎программы.


➡️ Полезные‏ ‎параметры

--opt-sdp-attention

Уменьшает ‎потребление ‎памяти. ‎Уменьшает ‎время‏ ‎генерации ‎картинки‏ ‎на‏ ‎15-70%. ‎Работает ‎только‏ ‎на ‎видеокартах‏ ‎Nvidia.

--xformers

После ‎выхода ‎torch ‎2.0.0‏ ‎этот‏ ‎параметр ‎считается‏ ‎устаревшим ‎для‏ ‎современных. ‎Вместо ‎этого ‎используйте ‎параметр‏ ‎--opt-sdp-attention.

--autolaunch

Рекомендую‏ ‎использовать. ‎Автоматически‏ ‎открывает ‎веб-страницу‏ ‎в ‎браузере ‎после ‎завершения ‎загрузки‏ ‎программы.

--theme=dark

Включает‏ ‎тёмную‏ ‎тему ‎интерфейса‏ ‎программы.

--api

Не ‎включайте‏ ‎пока ‎в‏ ‎этом‏ ‎нет ‎необходимости.‏ ‎Требуется ‎для ‎некоторых ‎сторонних ‎расширений,‏ ‎которые ‎требуют‏ ‎доступ‏ ‎к ‎интернету.


➡️ Ускоряем ‎генерацию‏ ‎в ‎SDXL

  • Nvidia‏ ‎(12gb+) ‎--xformers
  • Nvidia ‎(8gb) ‎--medvram-sdxl‏ ‎--xformers
  • Nvidia‏ ‎(4gb) ‎--lowvram‏ ‎--xformers
  • AMD ‎(4gb)‏ ‎--lowvram ‎--opt-sub-quad-attention + TAESD ‎в ‎настройках

Читайте ‎так‏ ‎же:‏ ‎Оптимальное ‎использование‏ ‎SDXL ‎·‏ ‎AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ‎Wiki ‎· ‎GitHub


➡️ Параметры ‎для‏ ‎устранения‏ ‎ошибок

--medvram

Для‏ ‎генераций ‎крупных‏ ‎картинок, ‎либо‏ ‎для ‎видеокарт‏ ‎с‏ ‎менее ‎чем‏ ‎6гб ‎видеопамяти. ‎Увеличивает ‎время ‎генерации!‏ ‎Используйте ‎параметр‏ ‎только‏ ‎при ‎острой ‎необходимости.

--lowvram

Работает‏ ‎как ‎предыдущая‏ ‎настройка, ‎но ‎еще ‎сильнее‏ ‎увеличивает‏ ‎время ‎генерации.‏ ‎Только ‎для‏ ‎самых ‎слабых ‎видеокарт ‎с ‎менее‏ ‎чем‏ ‎4гб ‎видеопамяти

--no-half-vae

Если‏ ‎генерируются ‎чёрные‏ ‎или ‎коричневые ‎квадраты. ‎Сильно ‎увеличивает‏ ‎использование‏ ‎памяти‏ ‎при ‎генерации.

--no-half

Требуется,‏ ‎если ‎у‏ ‎вас ‎проблемы‏ ‎с‏ ‎любой ‎генерацией,‏ ‎такое ‎бывает ‎на ‎16хх ‎серии‏ ‎видеокарт, ‎особенно‏ ‎с‏ ‎SD ‎2.x ‎моделями.


⁉️ Вопросы‏ ‎и ‎ответы

Что‏ ‎делать ‎обладателям ‎видеокарт ‎с‏ ‎низким‏ ‎VRAM? ‎(<=4‏ ‎ГБ)

  • Включите ‎оптимизации‏ ‎с ‎помощью ‎аргументов ‎командной ‎строки,‏ ‎но‏ ‎в ‎жертву‏ ‎придётся ‎принести‏ ‎скорость ‎генерации.
  • Если ‎у ‎вас ‎6‏ ‎ГБ‏ ‎видеопамяти‏ ‎и ‎вы‏ ‎хотите ‎создавать‏ ‎картинки ‎с‏ ‎разрешением‏ ‎512×512 ‎пикселей‏ ‎или ‎больше ‎— ‎используйте ‎параметр‏ ‎--medvram.
  • Если ‎добавление‏ ‎параметра‏ ‎--medvram ‎не ‎помогло,‏ ‎используйте ‎вместо‏ ‎него ‎--lowvram ‎--always-batch-cond-uncond.

Что ‎делать‏ ‎если‏ ‎генерируется ‎черный‏ ‎экран?

  • Причина ‎в‏ ‎том, ‎что ‎некоторые ‎видеокарты ‎не‏ ‎поддерживают‏ ‎«половинную ‎точность»:‏ ‎вместо ‎сгенерированных‏ ‎изображений ‎может ‎появиться ‎зеленый ‎или‏ ‎черный‏ ‎экран.‏ ‎Для ‎решения‏ ‎проблемы ‎используйте‏ ‎параметр ‎--upcast-sampling.
  • Если‏ ‎это‏ ‎не ‎помогло‏ ‎— ‎используйте ‎аргументы ‎--upcast-sampling ‎--precision‏ ‎full ‎--no-half.‏ ‎Эта‏ ‎настройка ‎увеличит ‎потребление‏ ‎VRAM. ‎Для‏ ‎компенсации ‎затраченной ‎VRAM, ‎потребуется‏ ‎включить‏ ‎--medvram.
  • В ‎некоторых‏ ‎случаях ‎ошибка‏ ‎может ‎быть ‎связана ‎с ‎VAE,‏ ‎тогда‏ ‎добавьте ‎параметр‏ ‎--no-half-vae.

Как ‎переустановить‏ ‎программу?

  • Удалите ‎папки ‎`venv` ‎и ‎`repositories`.‏ ‎Далее‏ ‎запустите‏ ‎программу ‎через‏ ‎`webui-user.bat`. ‎Необходимые‏ ‎модули ‎будут‏ ‎скачаны‏ ‎заново.

Часто ‎причиной‏ ‎ошибок ‎становятся ‎расширения ‎программы. ‎Расширения‏ ‎делают ‎члены‏ ‎сообщества‏ ‎любителей ‎Stable ‎Diffusion‏ ‎и ‎не‏ ‎всегда ‎это ‎опытные ‎программисты.‏ ‎Закройте‏ ‎программу, ‎переименуйте‏ ‎папку ‎с‏ ‎расширениями ‎`extensions` ‎— ‎так ‎SD‏ ‎потеряет‏ ‎их ‎и‏ ‎запустится ‎без‏ ‎расширений. ‎Если ‎ошибка ‎программы ‎не‏ ‎повторяется,‏ ‎то‏ ‎начинайте ‎поиск‏ ‎того ‎расширения,‏ ‎которое ‎сломало‏ ‎программу.



Следующая‏ ‎статья ‎№ 2.2 посвящена‏ ‎аренде ‎Stable ‎DIffusion ‎на ‎удаленных‏ ‎серверах. ‎Если‏ ‎вы‏ ‎уже ‎установили ‎программу‏ ‎— ‎переходите‏ ‎к ‎уроку ‎3.1 ‎Структура‏ ‎промпта.

Смотреть: 1+ мин
logo Technomagix

1.3 | На чьих картинках учился Stable Diffusion? | Курс по Stable Diffusion Automatic

Датасет ‎—‏ ‎это ‎набор ‎картинок, ‎на ‎которых‏ ‎обучается ‎нейросеть.‏ ‎В‏ ‎видео ‎я ‎покажу‏ ‎как ‎посмотреть‏ ‎на ‎эти ‎картинки ‎и‏ ‎как‏ ‎среди ‎них‏ ‎найти ‎свои‏ ‎фотографии ‎или ‎рисунки.

📃 Ссылки

Laion ‎5b ‎датасет

Тот‏ ‎самый‏ ‎пост с ‎челленджем‏ ‎на ‎генерацию‏ ‎Чебурашки.


Как ‎корпорации ‎и ‎государства ‎на‏ ‎нас‏ ‎наживаются

При‏ ‎обучении ‎Stable‏ ‎Diffusion ‎версии‏ ‎1.5 ‎использовался‏ ‎общедоступный‏ ‎датасет ‎изображений.‏ ‎Однако ‎большинство ‎компаний, ‎создающих ‎нейросети,‏ ‎например, ‎Midjourney,‏ ‎предпочитают‏ ‎не ‎раскрывать ‎источники‏ ‎данных, ‎использованных‏ ‎для ‎обучения ‎их ‎моделей.‏ ‎Государства‏ ‎тоже ‎не‏ ‎стесняются ‎использовать‏ ‎наши ‎персональные ‎данные ‎для ‎обучения‏ ‎надзирающего‏ ‎«Большого ‎брата»‏ ‎😈

Вы ‎вряд‏ ‎ли ‎сможете ‎с ‎уверенностью ‎сказать,‏ ‎были‏ ‎ли‏ ‎ваши ‎личные‏ ‎фотографии ‎задействованы‏ ‎при ‎обучении‏ ‎нейросети‏ ‎Midjourney. ‎Тем‏ ‎не ‎менее, ‎многие ‎социальные ‎сети‏ ‎и ‎интернет-платформы‏ ‎активно‏ ‎используют ‎пользовательский ‎контент,‏ ‎включая ‎тексты,‏ ‎видео ‎и ‎изображения, ‎для‏ ‎обучения‏ ‎своих ‎нейронных‏ ‎сетей ‎без‏ ‎ведома ‎и ‎согласия ‎авторов.

Происходит ‎ли‏ ‎это‏ ‎с ‎вашим‏ ‎контентом ‎в‏ ‎данный ‎момент? ‎Хотите ‎ли ‎вы,‏ ‎чтобы‏ ‎так‏ ‎было? ‎К‏ ‎сожалению, ‎пользователи‏ ‎зачастую ‎не‏ ‎имеют‏ ‎выбора ‎и‏ ‎возможности ‎проконтролировать ‎этот ‎процесс ‎🕵️

Хотя‏ ‎использование ‎персональных‏ ‎данных‏ ‎для ‎обучения ‎нейронок‏ ‎может ‎вызывать‏ ‎беспокойство ‎с ‎точки ‎зрения‏ ‎приватности,‏ ‎это ‎одновременно‏ ‎является ‎неотъемлемой‏ ‎частью ‎развития ‎технологий ‎искусственного ‎интеллекта.‏ ‎Нейросети‏ ‎обучаются ‎на‏ ‎больших ‎объемах‏ ‎разнообразных ‎данных, ‎и ‎пользовательский ‎контент‏ ‎является‏ ‎ценным‏ ‎источником ‎такой‏ ‎информации.

Компаниям ‎следует‏ ‎быть ‎более‏ ‎прозрачными‏ ‎в ‎отношении‏ ‎своих ‎практик ‎использования ‎данных ‎и‏ ‎предоставлять ‎пользователям‏ ‎возможность‏ ‎сделать ‎осознанный ‎выбор‏ ‎о ‎том,‏ ‎хотят ‎ли ‎они ‎делиться‏ ‎своим‏ ‎контентом ‎для‏ ‎этих ‎целей.


Нейросети‏ ‎— ‎наши ‎суперсилы

Я ‎обрисовал ‎общую‏ ‎информацию‏ ‎о ‎Stable‏ ‎Diffusion, ‎теперь‏ ‎давайте ‎взглянем ‎на ‎эту ‎технологию‏ ‎в‏ ‎более‏ ‎широком ‎контексте.

Согласно‏ ‎теории ‎диффузии‏ ‎инноваций, ‎процесс‏ ‎распространения‏ ‎новых ‎идей‏ ‎и ‎технологий ‎проходит ‎через ‎пять‏ ‎этапов. ‎Нейросети,‏ ‎несомненно,‏ ‎являются ‎важной ‎инновацией,‏ ‎которая ‎затронет‏ ‎все ‎сферы ‎нашей ‎жизни.‏ ‎В‏ ‎данный ‎момент‏ ‎мы ‎находимся‏ ‎на ‎границе ‎между ‎ранними ‎последователями‏ ‎и‏ ‎ранним ‎большинством‏ ‎пользователей ‎этой‏ ‎технологии.

Это ‎одновременно ‎наше ‎преимущество ‎и‏ ‎вызов.‏ ‎Чем‏ ‎раньше ‎мы‏ ‎освоим ‎нейросети,‏ ‎тем ‎больше‏ ‎выгод‏ ‎сможем ‎извлечь‏ ‎из ‎их ‎использования. ‎Однако ‎на‏ ‎ранних ‎этапах‏ ‎порог‏ ‎входа ‎выше, ‎индустрия‏ ‎только ‎формируется,‏ ‎а ‎набор ‎инструментов ‎стремительно‏ ‎меняется.‏ ‎Вот ‎в‏ ‎чем ‎заключается‏ ‎сложность ‎раннего ‎вхождения ‎в ‎новую‏ ‎область.

Сейчас‏ ‎идет ‎конкурентная‏ ‎борьба ‎между‏ ‎разработчиками ‎нейросетей, ‎и ‎мы, ‎как‏ ‎пользователи,‏ ‎получаем‏ ‎многообразие ‎продуктов.‏ ‎Пока ‎на‏ ‎рынке ‎не‏ ‎закрепились‏ ‎монополии, ‎каждый‏ ‎разработчик ‎стремится ‎удовлетворить ‎наши ‎потребности‏ ‎и ‎предоставить‏ ‎новые‏ ‎уникальные ‎возможности.

Тот ‎факт,‏ ‎что ‎вы‏ ‎смотрите ‎этот ‎курс, ‎говорит‏ ‎о‏ ‎том, ‎что‏ ‎вы ‎относитесь‏ ‎к ‎числу ‎тех, ‎кто ‎не‏ ‎хочет‏ ‎оставаться ‎на‏ ‎месте ‎и‏ ‎ищет ‎новые ‎горизонты. ‎Я ‎искренне‏ ‎рад,‏ ‎что‏ ‎вы ‎работаете‏ ‎над ‎собой‏ ‎и ‎обогащаетесь‏ ‎знаниями.

Освоение‏ ‎нейросетей ‎на‏ ‎этом ‎раннем ‎этапе ‎требует ‎усилий,‏ ‎но ‎это‏ ‎также‏ ‎открывает ‎перед ‎нами‏ ‎огромные ‎перспективы.‏ ‎Лет ‎20 ‎назад ‎в‏ ‎резюме‏ ‎было ‎принято‏ ‎писать ‎«Уверенный‏ ‎пользователь ‎ПК». ‎Сейчас ‎это ‎настолько‏ ‎базовая‏ ‎вещь ‎что‏ ‎упоминать ‎об‏ ‎этом ‎в ‎резюме ‎так ‎же‏ ‎нелепо‏ ‎как‏ ‎всерьез ‎заявлять:‏ ‎«Обучен ‎письму‏ ‎и ‎арифметике».

«Уверенный‏ ‎пользователь‏ ‎нейросетей» ‎—‏ ‎вот ‎новый ‎тренд ‎на ‎ближайшие‏ ‎годы! ‎Вместе‏ ‎мы‏ ‎сможем ‎стать ‎частью‏ ‎этой ‎революционной‏ ‎технологии ‎и ‎извлечь ‎максимальную‏ ‎пользу‏ ‎из ‎ее‏ ‎возможностей.


Далее: ‎2.1 Установка‏ ‎Stable ‎Diffusion ‎Automatic1111


Читать: 4+ мин
logo Technomagix

1.2 | Как создавался Stable Diffusion? | Курс по Stable Diffusion Automatic

Как ‎обучаются‏ ‎диффузионные ‎модели

В ‎основе ‎работы ‎Stable‏ ‎Diffusion ‎лежит‏ ‎диффузионная‏ ‎модель ‎машинного ‎обучения.‏ ‎Процесс ‎обучения‏ ‎этой ‎модели ‎начинается ‎с‏ ‎того,‏ ‎что ‎исследователи‏ ‎берут ‎реальные‏ ‎изображения ‎из ‎интернета ‎и ‎искусственно‏ ‎добавляют‏ ‎к ‎ним‏ ‎случайный ‎шум,‏ ‎похожий ‎на ‎помехи ‎на ‎старом‏ ‎телевизоре.‏ ‎Затем‏ ‎нейросеть ‎обучают‏ ‎убирать ‎этот‏ ‎шум ‎и‏ ‎восстанавливать‏ ‎исходное ‎изображение.

На‏ ‎ранних ‎этапах ‎обучения ‎шум ‎добавляется‏ ‎в ‎небольших‏ ‎количествах.‏ ‎Постепенно ‎его ‎уровень‏ ‎повышается, ‎пока‏ ‎в ‎конечном ‎итоге ‎изображение‏ ‎не‏ ‎будет ‎полностью‏ ‎замаскировано ‎случайными‏ ‎помехами. ‎Несмотря ‎на ‎это, ‎нейросеть‏ ‎учится‏ ‎находить ‎в‏ ‎этом ‎хаотичном‏ ‎шуме ‎визуальные ‎образы: ‎людей, ‎предметы,‏ ‎растения‏ ‎и‏ ‎другие ‎объекты.

Наступает‏ ‎момент, ‎когда‏ ‎нейросети ‎показывают‏ ‎картинку,‏ ‎состоящую ‎исключительно‏ ‎из ‎случайного ‎шума, ‎и ‎просят‏ ‎сгенерировать ‎изображение‏ ‎цветка,‏ ‎кота ‎или ‎шаурмы.‏ ‎И ‎удивительным‏ ‎образом ‎нейросеть ‎способна ‎увидеть‏ ‎в‏ ‎этом ‎беспорядочном‏ ‎наборе ‎пикселей‏ ‎искомые ‎объекты, ‎какими ‎бы ‎они‏ ‎ни‏ ‎были. ‎Этот‏ ‎процесс ‎и‏ ‎называется ‎«диффузионной ‎моделью» ‎машинного ‎обучения.

Но‏ ‎на‏ ‎этом‏ ‎возможности ‎нейросети‏ ‎не ‎заканчиваются.‏ ‎Она ‎не‏ ‎только‏ ‎находит ‎образы‏ ‎в ‎шуме, ‎но ‎и ‎постепенно‏ ‎добавляет ‎детали‏ ‎к‏ ‎изображению, ‎шаг ‎за‏ ‎шагом ‎преобразуя‏ ‎хаотичные ‎пиксели ‎в ‎привлекательную‏ ‎и‏ ‎реалистичную ‎картинку.

Чем‏ ‎больше ‎шагов‏ ‎удаления ‎шума ‎— ‎тем ‎лучше‏ ‎становится‏ ‎картинка, ‎но‏ ‎только ‎до‏ ‎некоторого ‎предела, ‎после ‎которого ‎картинка‏ ‎перестаёт‏ ‎улучшаться.‏ ‎Этот ‎процесс‏ ‎занимает ‎от‏ ‎1 ‎секунды‏ ‎до‏ ‎нескольких ‎минут‏ ‎в ‎зависимости ‎от ‎количества ‎шагов‏ ‎удаления ‎шума,‏ ‎размера‏ ‎картинки, ‎мощности ‎компьютера‏ ‎и ‎других‏ ‎параметров.

В ‎рамках ‎этого ‎курса‏ ‎мы‏ ‎сосредоточимся ‎на‏ ‎практическом ‎применении‏ ‎диффузионных ‎моделей, ‎таких ‎как ‎Stable‏ ‎Diffusion.‏ ‎Однако ‎для‏ ‎тех, ‎кто‏ ‎захочет ‎углубиться ‎в ‎технические ‎детали‏ ‎и‏ ‎узнать‏ ‎больше ‎о‏ ‎том, ‎как‏ ‎устроены ‎эти‏ ‎модели,‏ ‎я ‎предоставлю‏ ‎дополнительные ‎материалы ‎и ‎ресурсы.


Секрет ‎ёмкости‏ ‎нейросетей: ‎информация,‏ ‎а‏ ‎не ‎изображения

Задумывались ‎ли‏ ‎вы, ‎сколько‏ ‎изображений ‎может ‎храниться ‎в‏ ‎нейросети‏ ‎весом ‎всего‏ ‎4 ‎гигабайта?‏ ‎Для ‎сравнения, ‎обычный ‎DVD-диск ‎вмещает‏ ‎до‏ ‎4,7 ‎гигабайт‏ ‎данных. ‎Представьте,‏ ‎что ‎у ‎вас ‎на ‎компьютере‏ ‎есть‏ ‎папка‏ ‎с ‎фотографиями,‏ ‎занимающая ‎гигабайты‏ ‎или ‎даже‏ ‎десятки‏ ‎гигабайт. ‎Сколько‏ ‎же ‎реально ‎фотографий ‎может ‎содержаться‏ ‎в ‎такой‏ ‎папке?‏ ‎Тысячи ‎или ‎даже‏ ‎десятки ‎тысяч?

Теперь‏ ‎вопрос: ‎сколько ‎изображений, ‎по‏ ‎вашим‏ ‎предположениям, ‎может‏ ‎быть ‎«упаковано»‏ ‎в ‎нейросеть ‎объемом ‎4 ‎гигабайта?‏ ‎Попробуйте‏ ‎угадать ‎🤔

Правильный‏ ‎ответ ‎может‏ ‎вас ‎удивить: ‎5 ‎миллиардов ‎изображений‏ ‎упаковано‏ ‎в‏ ‎SD1.5! ‎🤯Однако‏ ‎стоит ‎уточнить,‏ ‎что ‎это‏ ‎не‏ ‎полноценные ‎изображения‏ ‎в ‎привычном ‎понимании, ‎а ‎скорее‏ ‎некая ‎информация,‏ ‎описывающая‏ ‎характерные ‎особенности ‎людей,‏ ‎животных, ‎предметов,‏ ‎стилей, ‎художественных ‎техник ‎и‏ ‎многого‏ ‎другого.

Нейросеть ‎не‏ ‎хранит ‎готовые‏ ‎изображения ‎как ‎таковые. ‎Вместо ‎этого‏ ‎она‏ ‎содержит ‎математические‏ ‎представления ‎визуальных‏ ‎концепций, ‎извлеченные ‎из ‎огромного ‎количества‏ ‎обучающих‏ ‎данных.‏ ‎Благодаря ‎этому‏ ‎нейросеть ‎способна‏ ‎генерировать ‎совершенно‏ ‎новые‏ ‎изображения, ‎комбинируя‏ ‎и ‎интерпретируя ‎усвоенные ‎закономерности ‎и‏ ‎паттерны.

Таким ‎образом,‏ ‎4‏ ‎гигабайта ‎данных ‎нейросети‏ ‎эквивалентны ‎информации,‏ ‎содержащейся ‎в ‎миллиардах ‎отдельных‏ ‎изображений,‏ ‎что ‎позволяет‏ ‎создавать ‎практически‏ ‎бесконечное ‎разнообразие ‎новых ‎визуальных ‎композиций.‏ ‎Именно‏ ‎эта ‎способность‏ ‎к ‎генерации‏ ‎уникального ‎контента ‎делает ‎нейросети, ‎такие‏ ‎как‏ ‎Stable‏ ‎Diffusion, ‎столь‏ ‎мощным ‎и‏ ‎революционным ‎инструментом.

1

🧠 Статьи‏ ‎для‏ ‎самых ‎любознательных‏ ‎с ‎углубленным ‎объяснением ‎того, ‎как‏ ‎устроен ‎SD:‏ ‎[рус.] [english‏ ‎1] [english ‎2]. Более ‎сложные‏ ‎технические ‎детали‏ ‎о ‎диффузионных ‎моделях: ‎[english].


Далее.‏ ‎1.3 На‏ ‎чьих ‎картинках‏ ‎учился ‎Stable‏ ‎Diffusion?

Читать: 6+ мин
logo Technomagix

1. 1 | Stable Diffusion: обзор технологии | Курс по Stable Diffusion Automatic

Stable ‎Diffusion‏ ‎был ‎выпущен ‎компанией ‎Stability ‎AI‏ ‎в ‎августе‏ ‎2022‏ ‎года ‎и ‎сразу‏ ‎же ‎приобрел‏ ‎популярность. ‎Для ‎него ‎создано‏ ‎множество‏ ‎плагинов, ‎оболочек,‏ ‎надстроек, ‎генераторов‏ ‎промптов ‎и ‎дополнительных ‎моделей. ‎Чёрт‏ ‎ногу‏ ‎сломит ‎во‏ ‎всём ‎этом‏ ‎многообразии ‎— ‎будем ‎идти ‎по‏ ‎прядку.‏ ‎Начнём‏ ‎с ‎железа.

Требования‏ ‎к ‎оборудованию

Stable‏ ‎Diffusion ‎может‏ ‎работать‏ ‎даже ‎на‏ ‎домашних ‎ПК, ‎оснащенных ‎видеокартой ‎с‏ ‎2 ‎ГБ‏ ‎видеопамяти.‏ ‎Генерация ‎на ‎таком‏ ‎компьютере ‎будет‏ ‎долгой, ‎лучше ‎вовсе ‎не‏ ‎использовать‏ ‎настолько ‎слабые‏ ‎видеокарты ‎и‏ ‎рассмотреть ‎аренду ‎онлайн ‎видеокарты, ‎к‏ ‎этому‏ ‎мы ‎ещё‏ ‎вернёмся ‎чуть‏ ‎позже. ‎6 ‎гигабайт ‎видеопамяти ‎уже‏ ‎приемлемо,‏ ‎но‏ ‎всё ‎ещё‏ ‎мало. ‎Для‏ ‎быстрой ‎и‏ ‎эффективной‏ ‎работы ‎рекомендуется‏ ‎видеокарта ‎с ‎16 ‎ГБ ‎памяти‏ ‎от ‎NVIDIA,‏ ‎это‏ ‎касается ‎не ‎только‏ ‎стейбла, ‎а‏ ‎вообще ‎любых ‎нейронок. ‎Хотите‏ ‎покупать‏ ‎новую ‎видеокарту‏ ‎— ‎берите‏ ‎Nvidia ‎— ‎не ‎ошибетесь. ‎Использование‏ ‎видеокарт‏ ‎других ‎производителей‏ ‎потребует ‎дополнительной‏ ‎настройки.

«У ‎меня ‎лапки, ‎я ‎просто‏ ‎хочу‏ ‎делать‏ ‎картинки ‎и‏ ‎ничего ‎не‏ ‎смыслю ‎в‏ ‎видеокартах».‏ ‎Окей, ‎вот‏ ‎простая ‎инструкция. ‎Просто ‎запустите ‎диспетчер‏ ‎задач ‎и‏ ‎откройте‏ ‎вкладку ‎«производительность».

Альтернативные ‎способы‏ ‎использования

Есть ‎упрощенные‏ ‎способы ‎использовать ‎SD ‎в‏ ‎виде‏ ‎ботов, ‎сайтов,‏ ‎и ‎приложений.‏ ‎Они ‎не ‎требуют ‎установки, ‎но‏ ‎и‏ ‎возможностей ‎там‏ ‎гораздо-гораздо ‎меньше.‏ ‎Например ‎https://www.mage.space/ или ‎https://playground.ai/

Принцип ‎работы

Чекпоинт ‎Stable‏ ‎Diffusion‏ ‎не‏ ‎содержит ‎картинок‏ ‎— ‎это‏ ‎не ‎библиотека‏ ‎и‏ ‎не ‎база‏ ‎знаний. ‎А ‎генерация ‎картинки ‎—‏ ‎не ‎тоже‏ ‎самое‏ ‎что ‎поиск ‎картинки‏ ‎в ‎гугл.‏ ‎Stable ‎Diffusion ‎не ‎создает‏ ‎коллажи‏ ‎из ‎фотографий.‏ ‎SD ‎скорее‏ ‎является ‎подобием ‎глины: ‎как ‎в‏ ‎куске‏ ‎глине ‎нет‏ ‎отдельных ‎рук,‏ ‎ног ‎и ‎голов, ‎так ‎и‏ ‎в‏ ‎Stable‏ ‎Diffusion ‎нет‏ ‎каких-то ‎конкретных‏ ‎частей, ‎но‏ ‎есть‏ ‎потенциальная ‎возможность‏ ‎обрести ‎форму. ‎Конечный ‎результат ‎зависит‏ ‎от ‎мастерства‏ ‎промпт-инженера.‏ ‎От ‎его ‎навыков‏ ‎написания ‎промпта.

Когда‏ ‎я ‎говорю ‎о ‎Stable‏ ‎Diffusion,‏ ‎то ‎имею‏ ‎ввиду ‎триединую‏ ‎систему, ‎состоящую ‎из: ‎языковой ‎модели,‏ ‎диффузионной‏ ‎модели ‎и‏ ‎декодера. ‎В‏ ‎простонародье ‎всё ‎это ‎зовется ‎просто‏ ‎чекпоинтом‏ ‎Stable‏ ‎Diffusion. ‎Да‏ ‎и ‎пофиг‏ ‎как ‎он‏ ‎там‏ ‎устроен, ‎мы‏ ‎рассматриваем ‎стейбл ‎как ‎пользователи ‎и‏ ‎не ‎будем‏ ‎слишком‏ ‎глубоко ‎погружаться ‎в‏ ‎тонкости, ‎но‏ ‎кое-что ‎на ‎курсе ‎я‏ ‎всё‏ ‎же ‎расскажу.‏ ‎Знание ‎базы‏ ‎сделает ‎нас ‎могущественными ‎промпт-шаманами!

Авторские ‎права

Вопрос‏ ‎авторских‏ ‎прав ‎на‏ ‎изображения, ‎сгенерированные‏ ‎с ‎помощью ‎нейронок, ‎остается ‎спорным.‏ ‎В‏ ‎некоторых‏ ‎случаях ‎создатели‏ ‎таких ‎работ‏ ‎могут ‎претендовать‏ ‎на‏ ‎авторские ‎права‏ ‎для ‎коммерческого ‎использования. ‎Однако ‎юридическая‏ ‎практика ‎в‏ ‎этой‏ ‎области ‎еще ‎не‏ ‎устоялась, ‎и‏ ‎иногда ‎суды ‎отказываются ‎признавать‏ ‎авторство‏ ‎за ‎создателями‏ ‎промптов ‎(промпт-инженерами).

Я‏ ‎провёл ‎опрос среди ‎подписчиков ‎своего ‎канала.‏ ‎61%‏ ‎людей ‎не‏ ‎поддержало ‎авторское‏ ‎право ‎на ‎промпт. ‎«За» ‎высказалось‏ ‎20%‏ ‎опрошенных‏ ‎респондентов.

Одна ‎из‏ ‎распространенных ‎точек‏ ‎зрения ‎заключается‏ ‎в‏ ‎том, ‎что‏ ‎Stable ‎Diffusion ‎— ‎это ‎всего‏ ‎лишь ‎инструмент,‏ ‎который‏ ‎выполняет ‎всю ‎работу‏ ‎по ‎генерации‏ ‎изображения, ‎а ‎вклад ‎человека‏ ‎незначителен.‏ ‎Однако ‎то‏ ‎же ‎самое‏ ‎можно ‎сказать ‎и ‎о ‎фотоаппарате.‏ ‎Фотограф‏ ‎нажимает ‎несколько‏ ‎кнопок, ‎а‏ ‎сложный ‎процесс ‎улавливания ‎и ‎преобразования‏ ‎фотонов‏ ‎в‏ ‎пиксели ‎происходит‏ ‎внутри ‎камеры.‏ ‎Фотограф ‎не‏ ‎создает‏ ‎композицию ‎из‏ ‎атомов, ‎а ‎фиксирует ‎существующую ‎реальность.‏ ‎Тем ‎не‏ ‎менее,‏ ‎мы ‎признаем ‎авторские‏ ‎права ‎фотографов‏ ‎на ‎их ‎работы.

Таким ‎образом,‏ ‎можно‏ ‎утверждать, ‎что‏ ‎создатель ‎промпта‏ ‎для ‎Stable ‎Diffusion ‎также ‎вносит‏ ‎творческий‏ ‎вклад, ‎подобно‏ ‎фотографу, ‎который‏ ‎выбирает ‎ракурс, ‎освещение ‎и ‎другие‏ ‎параметры‏ ‎съемки.‏ ‎Генерация ‎изображения‏ ‎с ‎помощью‏ ‎нейросети ‎—‏ ‎это‏ ‎своего ‎рода‏ ‎«фиксация» ‎виртуальной ‎реальности, ‎созданной ‎на‏ ‎основе ‎текстового‏ ‎описания.‏ ‎Следовательно, ‎авторство ‎создателя‏ ‎промпта ‎может‏ ‎быть ‎признано, ‎несмотря ‎на‏ ‎использование‏ ‎автоматизированного ‎инструмента.

Нужно‏ ‎учитывать, ‎что‏ ‎нейронка ‎училась ‎на ‎том, ‎что‏ ‎сделали‏ ‎люди, ‎миллиарды‏ ‎людей. ‎Многие‏ ‎из ‎нас ‎внесли ‎вклад ‎в‏ ‎обучение‏ ‎нейронки,‏ ‎но ‎могут‏ ‎даже ‎не‏ ‎знать ‎об‏ ‎этом.‏ ‎Все ‎мы‏ ‎авторы ‎и ‎учителя ‎для ‎нейронок.‏ ‎Получаем ‎ли‏ ‎мы‏ ‎от ‎этого ‎право‏ ‎на ‎результаты‏ ‎работы ‎нейронных ‎сетей? ‎Что‏ ‎вы‏ ‎думаете ‎об‏ ‎этом?

Особенности ‎генерации

Stable‏ ‎Diffusion ‎имеет ‎ограничения: ‎подвержен ‎социальным‏ ‎предубеждениям,‏ ‎плохо ‎умеет‏ ‎генерировать ‎разборчивый‏ ‎текст, ‎плохо ‎понимают ‎любые ‎языки‏ ‎кроме‏ ‎английского.

Изначально‏ ‎SD ‎был‏ ‎обучен ‎на‏ ‎квадратных ‎изображениях‏ ‎512×512‏ ‎пикселей. ‎Поэтому‏ ‎лучше ‎всего ‎он ‎генерирует ‎картинки‏ ‎с ‎равными‏ ‎пропорциями‏ ‎сторон. ‎При ‎попытке‏ ‎создать ‎прямоугольные‏ ‎изображения ‎с ‎людьми ‎высока‏ ‎вероятность‏ ‎получить ‎«мутантов».‏ ‎Позже ‎мы‏ ‎рассмотрим, ‎как ‎этого ‎избежать.


Читать ‎дальше:‏ ‎1.2 | Как‏ ‎создавался ‎Stable‏ ‎Diffusion?

Читать: 1+ мин
E
logo
Elоn Musk Musk -и- Шоу

Песня про шмелей 🐝


Читать: 1+ мин
E
logo
Elоn Musk Musk -и- Шоу

Tesla начала…

Tesla ‎начала‏ ‎бесплатную ‎пробную ‎версию ‎полного ‎автономного‏ ‎вождения ‎(FSD)‏ ‎сроком‏ ‎на ‎один ‎месяц‏ ‎для ‎владельцев‏ ‎автомобилей ‎по ‎всей ‎территории‏ ‎Соединенных‏ ‎Штатов. ‎Об‏ ‎этом ‎сообщил‏ ‎генеральный ‎директор ‎компании ‎Илон ‎Маск‏ ‎в‏ ‎своём ‎аккаунте‏ ‎http://x.com. Испытание ‎получат‏ ‎все ‎американские ‎автомобили, ‎оснащённые ‎системой‏ ‎полного‏ ‎автономного‏ ‎вождения ‎(FSD).‏ ‎Подобный ‎шаг‏ ‎отражает ‎стремление‏ ‎Tesla‏ ‎обеспечить ‎лучшее‏ ‎представление ‎водителей ‎об ‎ограничениях ‎FSD,‏ ‎подчеркивая ‎необходимость‏ ‎постоянного‏ ‎внимания ‎и ‎вмешательства,‏ ‎несмотря ‎на‏ ‎расширенные ‎возможности ‎системы.


Показать еще

Обновления проекта

Статистика

17 подписчиков

Метки

научпоп 103 наука 95 образование 75 интересное 57 познавательное 57 история 33 археология 11 астрофизика 10 космос 10 наукаpro 10 астрономия 9 Древний мир 9 математика 9 биология 8 палеонтология 8 Эволюция 7 Expo 6 антропология 6 вселенная 6 Дробышевский 6 история России 6 Экспо 6 алгебра 5 Всемирная выставка 5 Дубай 5 животные 5 научпросвет 5 общество 5 обществознание 5 Савватеев 5 Социология 5 физика 5 Expo 2020 4 алексей савватеев 4 выставка 4 древние животные 4 Древний Египет 4 Древняя Греция 4 египет 4 зоология 4 казаки 4 казачество 4 лекции 4 лингвистика 4 медицина 4 оаэ 4 социум 4 Экспо 2020 4 языкознание 4 антропогенез 3 Байкал 3 болезни 3 геология 3 Греция 3 донские казаки 3 египтология 3 искусство 3 историк 3 история Египта 3 каменный век 3 космонавтика 3 математик 3 палеонтолог 3 подкасты 3 Эмираты 3 язык 3 Александр Маточкин 2 античность 2 Африка 2 Бронзовый век 2 былины 2 гидрография 2 динозавры 2 дон 2 Древний рим 2 звёзды 2 изобретения 2 ископаемые 2 искусствоведение 2 история Рима 2 кавказ 2 керамика 2 математики 2 мезоамерика 2 Мексика 2 мобильная связь 2 музей 2 Музыка 2 Озеро Байкал 2 окаменелости 2 Подкаст 2 природа 2 просвещение 2 росатом 2 северный кавказ 2 сказки 2 скульптура 2 телефония 2 телефоны 2 Фараоны 2 филология 2 флора 2 фольклор 2 фольклористика 2 формулы 2 черные дыры 2 эпоха бронзы 2 япония 2 19 век 1 автостоп 1 азовское море 1 Александр 1 1 анатомия 1 арахнология 1 арахнофобия 1 ариканистика 1 Арктика 1 архитектура 1 астероиды 1 атомный ледокол 1 ацтеки 1 библия 1 Бизнес 1 Ближний Восток 1 ботаника 1 бренды 1 вануату 1 верблюды 1 Ветхий завет 1 взакромахмузея 1 видео 1 викинг 1 викинги 1 Вифлеем 1 ВИЧ 1 вода 1 водоросли 1 Восток-1 1 Гагарин 1 Гидрогеология 1 говор 1 день космонавтики 1 диалект 1 Дизайн 1 дольмены 1 Древняя Нубия 1 ёжик 1 жесты 1 заболевание 1 заполярье 1 зодчество 1 Золотая Орда 1 золотое сечение 1 иго 1 Иерусалим 1 изобретатели 1 изобретатель 1 изобретательство 1 Израиль 1 ИИ 1 император 1 интелком 1 интервью 1 интернет 1 инфекции 1 история Японии 1 карты 1 квантовая физика 1 кирилл половников 1 кирпичи 1 китаеведение 1 китай 1 кометы 1 контрабанда 1 конференция 1 Королёв 1 краеведение 1 красная планета 1 крым 1 культура 1 курганы 1 ледокол 1 ледоколы 1 лекарства 1 лекарство 1 лингвист 1 люди 1 майкопская культура 1 майя 1 мамонт 1 мамонты 1 Марс 1 Маточкин 1 мезолит 1 меланезия 1 метеоры 1 Метрополитен 1 механика 1 мифы 1 мобильник 1 модерн 1 моллюски 1 монголы 1 мрамор 1 нейросети 1 нейтроны 1 новый год 1 нубия 1 Нью-Йорк 1 О том 1 обсерватория 1 озера 1 озеро 1 океания 1 онкология 1 Орда 1 оспа 1 осьминоги 1 палеолит 1 память 1 пандемии 1 пандемия 1 папуасы 1 паразитизм 1 паразиты 1 патент 1 патентование 1 пауки 1 паукообразные 1 первобытность 1 планеты 1 Поднебесная 1 полет в космос 1 политика 1 политики 1 политология 1 популяризация науки 1 посуда 1 поэзия 1 Презентация 1 Природа России 1 проблемы 1 промышленный дизайн 1 протоны 1 Психология 1 птицееды 1 путешествия 1 радио 1 радиосвязь 1 раковины 1 ракушки 1 растения 1 Рим 1 римляне 1 римская империя 1 Романовы 1 росатомфлот 1 Роспатент 1 Российская Империя 1 россия 1 ростовская область 1 русские сказки 1 русский язык 1 самураи 1 Северная Европа 1 северный полюс 1 сервиз 1 серьги 1 Сибирь 1 славянские мифы 1 слон 1 слоны 1 смартфон 1 сновидения 1 солнечная система 1 солнечная энергия 1 солнечные батареи 1 солнце 1 сомнология 1 сон 1 сотовая связь 1 сотовый 1 СПИД 1 спутники 1 спутниковые снимки 1 Станислав Дробышевский 1 Старинные фотографии 1 Старые фотографии 1 тамань 1 таможня 1 тарантулы 1 татаро-монголы 1 телескоп 1 телескопы 1 термодинамика 1 технологии 1 ТРИЗ 1 уравнения 1 фарфор 1 физик 1 философия 1 фотовольтаика 1 химия 1 хобботные 1 черное море 1 чиновкники 1 шоу 1 эйнштейн 1 экзопланеты 1 экология 1 экономика 1 элементарные частицы 1 энергетика 1 эпидемии 1 эпидемия 1 эпос 1 этрусски 1 ювелирные украшения 1 Юкатан 1 Юрий Гагарин 1 ядерная физика 1 японистика 1 японский язык 1 ящеры 1 Больше тегов

Фильтры

Подарить подписку

Будет создан код, который позволит адресату получить бесплатный для него доступ на определённый уровень подписки.

Оплата за этого пользователя будет списываться с вашей карты вплоть до отмены подписки. Код может быть показан на экране или отправлен по почте вместе с инструкцией.

Будет создан код, который позволит адресату получить сумму на баланс.

Разово будет списана указанная сумма и зачислена на баланс пользователя, воспользовавшегося данным промокодом.

Добавить карту
0/2048