Здравствуйте, дорогие друзья!
Здесь вы сможете более подробно почитать про Fooocus, что он из себя представляет и как с ним работать.
Ну а несколько дней назад вышло обновление Fooocus до версии 2.3.0.
Как и в предыдущем осмотре обновления 2.2.1 я должен отметить, что вам не нужно ничего устанавливать или скачивать самостоятельно. Просто запустите ваш привычный файл run.bat и дождитесь, пока программа обновится сама.
И что-же новенького?! Если по быстрому то:
- в "Performance" добавлен режим "Lightning" работающий на основе SDXL-Lightning 4 step LoRa
- добавлены пресеты и включена возможность добавления пресетов в пользовательский интерфейс, отключить который можно с аргументом запуска --disable-preset-selection
- добавлена возможность загрузки отсутствующих моделей аргументом запуска --always-download-new-model
- добавлена очистка "Temp" директории фокуса при запуске, настраивается в config.txt
Если вам не лень читать:
- Изменение переключения синтетического рефайнера с 0.5 на 0.8, что должно улучшить сам процесс переключения.
- Добавление конфигурации для временного пути и очистка временных файлов при запуске с возможностью изменения пути.
- Сканирование подкаталогов по шаблону.
- Использование правильного вызова метода для прерывания текущей обработки.
- Расширение возможности использования подстановочных знаков в системе, позволяя пользователю переключать порядок чтения данных, соответствующих подстановочному знаку. Также может быть включена функция очереди подсказок для управления порядком подсказок или запросов.
- Обновление дизайна макета для стилей, а именно прокручиваемый двухколоночный макет. Это может улучшить организацию и представление стилей в рамках заданной группы или сортировки.
- Добавление отключенных LoRA (учетные записи с низким уровнем риска) в конфигурацию системы. Это обеспечивает большую гибкость в управлении и настройке LoRA в системе.
- Исправление проблемы в Colab, устанавливая приоритет использования VRAM (Virtual Random Access Memory) над RAM (Random Access Memory) для предотвращения проблем с выгрузкой из памяти. Это важно для балансировки распределения данных в среде Colab.
- Исправление проблемы совместимости, обновляет версию xformers до 0.0.23. Это гарантирует, что библиотека xformers будет работать без проблем с другими компонентами системы.
- Как и предыдущее обновление, это обновление включает в себя обновление версии xformers до 0.0.23 в Dockerfile. Теперь в среде Docker используется последняя совместимая версия xformers.
- Это исправление включает в себя разбор Seed как строки, чтобы убедиться, что оно правильно отображается в предварительном просмотре метаданных. Это может решить любые проблемы, связанные с отображением или обработкой данных seed в системе.
- Добавление выбора пресетов в пользовательский интерфейс, делая его сессионным. Это означает, что пользователи могут выбирать и сохранять пресеты для своих сессий, обеспечивая более персонализированный и эффективный пользовательский опыт.
- Решение проблемы, когда неподдерживаемые изображения приводили к зависанию системы. В этом обновлении для неподдерживаемых изображений будет выводиться сообщение об ошибке, что предотвратит зависание системы и улучшит работу пользователей.
- Улучшение пресета аниме, добавляет стиль "Fooocus Semi Realistic". Это означает, что теперь пользователи могут получить доступ и использовать этот особый стиль для своих аниме-пресетов, расширяя диапазон доступных творческих возможностей.
- Обеспечение обратной совместимости для пресетов, в которых отсутствует boolean значение "отключить/включить LoRA". Это означает, что старые пресеты можно использовать без проблем, даже если они не имеют этой специфической функции.
- Решена проблема, из-за которой значения ширины и высоты неправильно обрабатывались как целые числа при применении метаданных к изображению. Благодаря исправлению этой проблемы приложение теперь будет точно интерпретировать и применять размеры ширины и высоты как целые числа, обеспечивая точное применение метаданных.
- В предыдущей версии была ошибка, из-за которой приложение пыталось удалить несуществующий файл сетки изображений. Благодаря этому исправлению приложение теперь будет проверять существование файла перед попыткой его удаления, предотвращая ненужные ошибки.
- Это обновление вновь добавляет руководство по устранению неполадок в шаблон сообщения об ошибке. Теперь у пользователей будет доступ к полезному руководству по устранению распространенных проблем и предоставлению более полных отчетов об ошибках, что приведет к более эффективному решению проблем.
- В этом обновлении вместо JPG используется расширение файла JPEG, а вместо строк используются перечисления. Это улучшает согласованность и стандартизацию форматов файлов в приложении, а также повышает эффективность работы с различными типами файлов за счет использования перечислений для лучшей категоризации и организации.
- В этом обновлении, функции Lightning улучшены за счет добавления 4-ступенчатого протокола LoRA (Long Range) связи. Это усовершенствование оптимизирует производительность режима и улучшает возможности, предоставляя пользователям более эффективную и надежную функциональность.
Список исправлений и обновлений довольно обширный, но на практике обычный пользователь увидит немного.
То, что мы сможем увидеть, это:
- это новые буквы при запуске в командной строке
Думаю это нужно было сделать давно.
- новое меню с пресетами
- новый режим Lightning во вкладке Performance.
Если говорить кратко, Lightning - это библиотека машинного обучения, которая предлагает удобный и простой интерфейс для создания и обучения нейронных сетей на основе PyTorch. Она позволяет разработчикам быстрее и эффективнее создавать и обучать модели глубокого обучения, повышает производительность моделей и уменьшает количество ошибок. Благодаря этому, пользователи, такие как вы и я, могут значительно ускорить генерацию изображений и получить довольно качественные сгенерированные изображения за короткий промежуток времени. Важно помнить, что улучшение скорости и качества работы моделей зависит от многих факторов, в числе которых тип используемых данных и архитектура модели.
Вот несколько примеров:
промпт: слон шастающий по крышам, "a walking elephant on a roof", preset Lightning, performance Lightning, разрешение 1152х896, модель под изображением, стили отключены, время генерации 4 секунды
промпт: слон шастающий по крышам, "a walking elephant on a roof", preset Lightning, performance Lightning, разрешение 1152х896, модель под изображением, стили отключены, время генерации 5 секунд
промпт: слон шастающий по крышам, "a walking elephant on a roof", preset Lightning, performance Lightning, разрешение 1152х896, модель под изображением, стили отключены, время генерации 4 секунды
Достаточно прилично как мне кажется, особенно на модели realvisxlV40_v40Lightning и самое главное, быстро. Но на скорость генерации влияет какую модель мы используем. И если немного поработать с промптом и стилями, то можно добиться вполне приличного качества, но, может увеличиться время генерации.
a big Indian elephant flying on big wings over the city, ultra contrast, vivid color, elephant shit, hyper detailed sky, hyper detailed skin, intricate details, sunny day
Чего то подзавис я с этим слоном, у нас же обзор обновления а не парад слонов.
- изменила свой внешний вид вкладка со стилями
- во вкладке Advanced - Debug Tools добавился пункт:
Опция "read wildcards in order" (читать подстановочные знаки по порядку) в нашем случае означает, что нейросеть будет учитывать и обрабатывать символы-подстановочные знаки, такие как звездочка (*) или (_)нижнее подчеркивание, в алфавитном порядке. В фокусе работает (_), вы можете перейти в каталог фокуса, найти там папку wildcards, и подсмотреть, что там есть на выбор, так же можно добавить свои варианты, просто создав файл и добавить туда список необходимый вам.
Краткий пример:
я не буду создавать свой список а воспользуюсь уже готовым, например хочу животных в джунглях. Чтобы нейросеть поняла, чего мы хотим нам нужно помимо имени указать подстановочный знак, у нас это (_). Указываем в окне промпта двойное подчеркивание __animal__ among jungle и нейросеть будет генерировать нам животных указанных в файле animal в джунглях.
В wildcards у нас первыми идут аллигатор, муравей, антилопа и броненосец.
Ну и вот результат генерации с включенной опцией чтения по порядку.
Дальше ... а дальше собственно и показывать больше нечего. Изменений много но почти все они "под капотом" и нам их не пощупать.
Ожидаем следующих обновлений и надеемся что они не заставят себя долго ждать.
Ну и конечно же, если вам понравилась эта статья, буду рад вашим подпискам, комментариям и лайкам. Недавно я запустил Discord-канал и постараюсь поддерживать его насколько возможно, там вы сможете не только следить за новостями, но и общаться, делиться опытом и приобретать новые знания о нейросетях. Чтобы всегда быть в курсе моих новых материалов, подписывайтесь на мой Boosty, Telegram-канал и страницу "ВКонтакте". Пока что нас немного, но я надеюсь, что с течением времени сообщество станет больше. Это станет отличной мотивацией для меня активно работать и над другими социальными сетями.
Благодарю за внимание. Всего вам доброго.