{"id":117781,"date":"2024-07-18T03:43:48","date_gmt":"2024-07-18T01:43:48","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/novaya-statya-praktikum-po-ii-risovaniyu-chast-devyataya-sd3m-troechka-na-troechku"},"modified":"2024-07-18T03:43:48","modified_gmt":"2024-07-18T01:43:48","slug":"novaya-statya-praktikum-po-ii-risovaniyu-chast-devyataya-sd3m-troechka-na-troechku","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/novaya-statya-praktikum-po-ii-risovaniyu-chast-devyataya-sd3m-troechka-na-troechku","title":{"rendered":"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il 'tre' per un 'tre'.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>\u00c8 curioso come la storia dei rilasci dei modelli open source per la conversione di prompt testuali in immagini, sviluppati e addestrati da Stability AI, ricordi una serie di alti e bassi delle versioni del sistema operativo Microsoft. Dopo il leggendario successo di XP, \u00e8 stata la volta della problematica Vista; poi \u00e8 arrivata la splendida 'Sette' \u2014 seguita dalla poco soddisfacente Windows 8. A Stable Diffusion \u00e8 seguita un'improbabile versione 1.5, migliorata nel tempo grazie agli appassionati, ma la SD 2.0 si \u00e8 rivelata decisamente insoddisfacente \u2014 non tanto per il suo contenuto, ma perch\u00e9 integrava un codificatore OpenCLIP atipico per modelli di questo tipo. <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.thealgorithmicbridge.com\/p\/stable-diffusion-2-is-not-what-users\" style=\"font-size: 10pt;\" target=\"_blank\">addestrato su immagini selezionate in modo piuttosto ambiguo<\/a><\/noindex> di <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/laion.ai\/blog\/laion-5b\/\" style=\"font-size: 10pt;\" target=\"_blank\">del dataset open LAION-5B<\/a><\/noindex>. Durante questo processo di selezione, sono stati esclusi non solo riferimenti visivi inappropriati (NSFW), ma anche opere di artisti noti come il famigerato Greg Rutkowski. Questo ultimo aspetto ha davvero infastidito gli appassionati: se per la SD 1.5 anche semplici prompt con stili \u2014 'epic medieval fantasy landscape, in the style of Greg Rutkowski' \u2014 producevano risultati impressionanti, SD 2.0 ha smesso di 'riconoscere' i nomi dei pi\u00f9 famosi illustratori, i cui diritti d'autore sulle opere create sono ancora attuali e che non hanno concesso queste opere per addestrare l'IA. Era necessario usare pi\u00f9 parole per descrivere ci\u00f2 che si desiderava, e con prompt troppo lunghi la qualit\u00e0 dei risultati \u00e8 peggiorata.<\/p>\n<p><center><\/center> \t\t\t\t<center><\/center> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/4aa05daef2745ed12a183fab6fe9de77.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<h2><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#contents\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0412\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e\">&#8673;<\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"\u0421\u0435\u043b\u0438 &mdash; \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438, \u0441\u0435\u043b\u0438 &mdash; \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438\" href=\"#\u0421\u0435\u043b\u0438 &mdash; \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438, \u0441\u0435\u043b\u0438 &mdash; \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0443\">#<\/a><\/noindex>Ci si \u00e8 seduti \u2014 ci si \u00e8 alzati, ci si \u00e8 seduti \u2014 ci si \u00e8 alzati.<\/h2>\n<p>In combinazione con un codificatore modificato (che trasforma il prompt testuale in token digitali, con cui la modellistica opera successivamente) l'impossibilit\u00e0 di applicare stili nominati ha semplicemente privato gli appassionati della motivazione per migliorare 'la versione due' autonomamente. Dopotutto: bisognava adattarsi anche a capire come modificare le tecniche di creazione dei prompt per il nuovo codificatore, e addestrare ulteriormente il modello a riconoscere le immagini e i temi che gli sviluppatori non avevano presentato durante l'addestramento iniziale \u2014 dato che le immagini generate dalla 'versione due' non garantivano comunque una qualit\u00e0 differente rispetto a quelle 'uno e mezzo'. Certo, dai consueti dimensioni di 512\u00d7512 punti della SD 1.5 c'\u00e8 stata un'evidente evoluzione a 768\u00d7768, ma a quel punto la comunit\u00e0 stava gi\u00e0 usando upscalers, outpainters e altri strumenti per ingrandire le immagini finali, quindi la SD 2.0 \u00e8 passata, a conti fatti, inosservata. SDXL <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/15c2n0q\/sdxl_two_text_encoders_two_text_prompts\/\" target=\"_blank\">\u00e8 tornata al standard<\/a><\/noindex> (sviluppato da OpenAI e utilizzato, tra l'altro, nel progetto DALL-E) <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/voxel51.com\/blog\/a-history-of-clip-model-training-data-advances\/\" target=\"_blank\">codificatore CLIP<\/a><\/noindex> \u2014 il suo codice \u00e8 anch'esso open source, ma il database su cui \u00e8 addestrato <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/blogs.novita.ai\/openclip-made-easy-expert-tips-for-success\/\" target=\"_blank\">a differenza di OpenCLIP<\/a><\/noindex>, \u00e8 proprietario. Inoltre, le dimensioni standard della tela sono aumentate a 1024\u00d71024 nella 'Oversize', e sono stati introdotti numerosi miglioramenti \u2014 quindi gli appassionati si sono messi con entusiasmo al lavoro per migliorarla. E attualmente SDXL (e i suoi derivati, recentemente meno esigenti in termini di 'hardware') sono quelli di maggiore rilievo. <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/stability.ai\/news\/stability-ai-sdxl-turbo\" target=\"_blank\">SDXL Turbo<\/a><\/noindex> e <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/blog.segmind.com\/sdxl-lightning\/\" target=\"_blank\">SDXL Lightning<\/a><\/noindex>) pu\u00f2 essere considerato con certezza il generatore di immagini IA open source pi\u00f9 popolare. Tuttavia, i ferventi sostenitori di SD 1.5 contestano, sottolineando che strumenti fondamentali come ControlNet in SDXL <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1clcjw6\/dont_you_hate_it_as_well_that_controlnet_models\/\" target=\"_blank\">non sono ancora trasferiti adeguatamente<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>E cos\u00ec, dal 12 giugno 2024, con il 'rilascio in natura' del codice del modello, che consente generazioni locali, doveva arrivare il momento della versione 'aperta' della SD 3 \u2014 per essere pi\u00f9 precisi, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/stabilityai\/stable-diffusion-3-medium\" target=\"_blank\">Stable Diffusion 3 Medium<\/a><\/noindex> (SD3M o SD3 2B) con 2 miliardi di parametri operativi. In termini generali, ricordiamo, questo numero corrisponde al numero totale di pesi agli ingressi di tutti i percettroni del modello. Ancora prima, ad aprile, Stability AI ha perfezionato e offerto per uso commerciale la versione a 8 milioni (per numero di parametri) <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/venturebeat.com\/ai\/stability-ai-brings-new-size-to-image-generation-with-stable-diffusion-medium\/\" target=\"_blank\">Stable Diffusion 3 Large<\/a><\/noindex>, \u00e8 la SD3 8B. Ricordiamo che la SDXL 1.0 \u00e8 stata definita <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/magai.co\/stable-diffusion-xl-1-0\/\" target=\"_blank\">3,5 miliardi di parametri<\/a><\/noindex>, tuttavia SD3M, secondo i sviluppatori, \u00e8 <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/stability.ai\/news\/stable-diffusion-3-medium\" target=\"_blank\">come 'il modello pi\u00f9 sofisticato per la generazione di immagini che abbiamo creato fino ad ora'<\/a><\/noindex>. Si intendeva che, con un minore fabbisogno di memoria video rispetto all''Oversize', avrebbe dovuto produrre immagini 'con un nuovo livello di fotorealismo' anche in risposta a prompt non complessi. Tra i vantaggi della 'tre' venivano citati anche 'una qualit\u00e0 senza precedenti della tipografia dei testi generati sulle immagini' e 'una comprensione approfondita dei prompt attraverso la collaborazione di tre codificatori'.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/dd8b20b5afbbd07d5c3a11c87ecb9a6b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Sembra ovvio che la comunit\u00e0, avendo ricevuto questo nuovo e atteso strumento, avrebbe iniziato a perfezionarlo con lo stesso zelo di cui aveva dato prova per 'uno e mezzo' e 'Oversize' in passato. Tuttavia, fin dall'inizio, tutto \u00e8 andato diversamente: SD3M, poche ore dopo la pubblicazione dei file modello su Hugging Face e Civitai. <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dillyg\/distracted_boyfriend_sd3_version\/\" target=\"_blank\">il suo pubblico, e addirittura due volte. La prima volta \u2014 per una strana idiosincrasia nei confronti di suggerimenti che includevano frasi apparentemente innocue come \u00absdraiato su\/nella erba\u00bb (lying on\/in the grass); la seconda \u2014 per le formulazioni incredibilmente vaghe nel contratto utente, su cui nemmeno avvocati professionisti sono riusciti a orientarsi subito. E sebbene per il comune appassionato di arte AI l'ultimo punto possa sembrare secondario, l'aspetto legale si rifletter\u00e0 in modo diretto sullo sviluppo futuro del modello \u2014 fino al punto che potrebbe non esserci affatto sviluppo.<\/a><\/noindex> il tuo pubblico, e lo fa due volte. La prima volta \u2014 per un\u2019idiocrasia apparentemente inspiegabile nei suggerimenti, che includono frasi che sembrano innocue come &laquo;sdraiato su\/nell'erba&raquo; (lying on\/in the grass); la seconda \u2014 per le formulazioni incredibilmente vaghe nel contratto utente, che nemmeno i legali professionisti sono riusciti a comprendere al primo colpo. E sebbene per un semplice appassionato di arte IA questo possa sembrare irrilevante, lo sviluppo futuro del modello sar\u00e0 direttamente influenzato dalla questione legale \u2014 al punto che potrebbe non esserci affatto sviluppo.<\/p>\n<p>Le precedenti creazioni di Stable Diffusion con codice aperto (piuttosto, con valori di pesi di rete neurale disponibili per il download gratuito e l'esecuzione locale), come SDXL, erano accompagnate da una delle tipiche per le modelli generativi <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/stabilityai\/stable-diffusion-xl-base-1.0\/blob\/main\/LICENSE.md\" target=\"_blank\">CreativeML Open RAIL++-M License<\/a><\/noindex> con caratteristiche come &laquo;licenza perpetua, globale, non esclusiva, gratuita, irrevocabile, senza diritti d'autore al fine di riproduzione, preparazione, dimostrazione pubblica, esecuzione pubblica, sublicenziamento e distribuzione di ulteriori materiali sia del modello stesso che delle sue derivazioni&raquo;. &laquo;La Tre&raquo; prevede invece due tipi di licenza: <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/stabilityai\/stable-diffusion-3-medium\/blob\/main\/LICENSE\" target=\"_blank\">per uso non commerciale<\/a><\/noindex> &mdash; con formulazioni piuttosto disinibite come &laquo;Stability AI ti concede una licenza non esclusiva, globale, non trasferibile, non sublicenziabile, revocabile, gratuita e limitata sui diritti di propriet\u00e0 intellettuale&raquo; &mdash; e <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"\/it\/Users\/smirn\/Downloads\/Stability%20AI%20%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D1%8F%D0%B5%D1%82%20%D0%B2%D0%B0%D0%BC%20%D0%BD%D0%B5%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%83%D1%8E,%20%D0%B2%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BD%D1%83%D1%8E,%20%D0%BD%D0%B5%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%B5%D0%BC%D1%83%D1%8E,%20%D0%BD%D0%B5%20%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BB%D0%B5%D0%B6%D0%B0%D1%89%D1%83%D1%8E%20%D1%81%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8E,%20%D0%BE%D1%82%D0%B7%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D1%83%D1%8E,%20%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D0%B7%D0%B4%D0%BD%D1%83%D1%8E%20%D0%B8%20%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%83%D1%8E%20%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8E%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%83%D1%8E%20%D1%81%D0%BE%D0%B1%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%20Stability%20AI%20%D0%B8%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D1%80%D1%83%D0%B3%D0%B8%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B0,%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%B4%D0%BB%D0%B5%D0%B6%D0%B0%D1%89%D0%B8%D0%B5%20%D0%B8%D0%BB%D0%B8%20%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%80%D1%83%D0%B5%D0%BC%D1%8B%D0%B5%20Stability%20AI,%20%D0%B2%D0%BE%D0%BF%D0%BB%D0%BE%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%B2%20%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82%D0%B0%D1%85,%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F,%20%D0%B2%D0%BE%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F,%20%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%20%D0%BE%D1%82%20Stability%20AI.%20%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%8B,%20%D0%B2%20%D0%BA%D0%B0%D0%B6%D0%B4%D0%BE%D0%BC%20%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%82%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BA%D0%BE%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BD%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F\/\" target=\"_blank\">una commerciale molto pi\u00f9 gravosa<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h2><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#contents\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0412\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e\">&#8673;<\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"\u0422\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u0434\u043e \u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\" href=\"#\u0422\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u0434\u043e \u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0443\">#<\/a><\/noindex>L'erba non porta a nulla di buono<\/h2>\n<p>Dopo poco tempo, la comunit\u00e0 \u00e8 giunta alla conclusione che <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20240617011822\/https:\/medium.com\/@codingdudecom\/sd3-license-9377f5dcfe57\" target=\"_blank\">Stable Diffusion 3 &mdash; non \u00e8 Open Source<\/a><\/noindex>. E sostanzialmente ha boicottato la societ\u00e0 sviluppatrice, rifiutandosi di dedicare tempo e risorse a un\u2019ulteriore addestramento di un modello palesemente grezzo e mal rifinito &mdash; consapevole che Stability AI potrebbe, per il pi\u00f9 piccolo capriccio dei suoi manager, revocare la licenza precedentemente concessa a un certo appassionato impegnato in tale addestramento. Il contratto di licenza \u00e8 formulato in modo tale che i non professionisti del diritto che lo esaminano hanno l'impressione che, a seguito della revoca del permesso di utilizzo commerciale di SD3M, l'ex titolare sar\u00e0 obbligato a eliminare tutte le opere derivate che ha creato dalla propriet\u00e0 intellettuale licenziata, comprese le stesse modelli addestrati (LoRA, inversioni testuali, interi checkpoint), cos\u00ec come le loro derivazioni (citazione: &laquo;Upon termination of this Agreement, you shall delete and cease use of any Software Products or Derivative Works&raquo;) &mdash; ossia i frutti del lavoro di altre persone, che hanno utilizzato questi modelli come punto di partenza per la propria opera; peraltro, senza alcun compenso, realizzato solo per pura passione.<\/p>\n<p>Poco dopo che il flusso di indignazione a riguardo ha raggiunto altezze stratosferiche, hanno cominciato a comparire messaggi da avvocati professionisti, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dh9buc\/to_all_the_people_misunderstanding_the_tos\/\" target=\"_blank\">che non \u00e8 tutto cos\u00ec grave<\/a><\/noindex> e che la revoca con divieto di ulteriore utilizzo dovrebbe riguardare solo alcuni prodotti ausiliari con codice chiuso, che Stability AI fornir\u00e0 all'utente commerciale (ad esempio, per accelerare e ottimizzare proprio l\u2019addestramento di SD3M), &mdash; ma la societ\u00e0 non ha fornito finora chiarimenti finali al riguardo. E il semplice fatto di un silenzio cos\u00ec opprimente per tre settimane (al momento della scrittura di questo articolo) dalla comparsa della &laquo;Tre&raquo; in accesso pubblico danneggia la reputazione dello sviluppatore molto pi\u00f9 del fatto che l'erba sia generata dalle opere delle ragazze che crea.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/e53e339b46f64e7937a8cfda36089883.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Per quanto riguarda l'ormai celebre erba, diventata un meme in poche ore <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/stabilityai\/stable-diffusion-3-medium\/discussions\/89\" target=\"_blank\">prima su Hugging Face<\/a><\/noindex>, e poi praticamente su quasi tutte le piattaforme pi\u00f9 o meno specializzate in rete, si \u00e8 scoperto che la presenza nella richiesta di una frase come &laquo;a girl lying on the grass&raquo; porta non solo a allucinazioni, ma a terribili creazioni di una fantasia malata &mdash; nel senso medico del termine &mdash; di artisti e cineasti specializzati in body horror (siamo seri, se il tuo buon senso e la tua vita ti stanno a cuore, &mdash; stai lontano da cose simili e non provare nemmeno a digitare questa frase nella barra di ricerca immagini con il filtro di sicurezza disattivato). Tuttavia, le immagini di persone in piedi &mdash; e a un certo punto anche quelle sedute &mdash; vengono realizzate dalla &laquo;Tre&raquo; con un sicuro quattro con pi\u00f9, e i ritratti a volte risultano persino impeccabili; quantomeno, non peggiori rispetto al modello di base SDXL 1.0, &mdash; il problema qui sembra risiedere in qualche tipo di tab\u00f9 interno sulla posizione orizzontale del corpo umano.<\/p>\n<p>Stando al commento di Emad Mostaque, fondatore e ex (fino a marzo 2024) capo di Stability AI, che ha lasciato l'azienda per <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1102181\/glava-stability-ai-emad-mostak-ushyol-v-otstavku\" target=\"_blank\">&laquo;occupa progetti decentralizzati nel campo dell'intelligenza artificiale&raquo;<\/a><\/noindex>, la brutale violenza su SD3M \u00e8 avvenuta poco prima che venissero resi pubblici i suoi pesi per un utilizzo commerciale limitato (ricordiamo che l'API della versione pi\u00f9 potente SD3 8B per la generazione online \u00e8 disponibile tramite siti partner fin da aprile <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/venturebeat.com\/ai\/stable-diffusion-3-api-now-available-as-stable-assist-effort-looms\/\" target=\"_blank\">, ma i suoi pesi rimangono segreti) \u00e8 stata una conseguenza del desiderio dell'attuale gestione di garantire la sicurezza \u2014<\/a><\/noindex>, ma le sue metriche continuano a rimanere nascoste) \u00e8 il risultato della volont\u00e0 attuale della direzione di garantire sicurezza &mdash; <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dg70te\/emads_thoughts_on_stable_diffusion_3_medium\/\" target=\"_blank\">&laquo;a causa di obblighi normativi&raquo;<\/a><\/noindex>Acceptable Use Policy <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/stability.ai\/use-policy\" target=\"_blank\">. Proprio nell'ambito di questa politica, l'utilizzo del modello generativo SD3M non consente agli utenti di \u00abcompiere, promuovere, facilitare, incoraggiare, pianificare, incitare o contribuire a ulteriore violenza, terrorismo o creazione di contenuti che incitano all'odio, discriminando o minacciando gruppi di persone protetti (indipendentemente dal genere, etnia, identit\u00e0 o orientamento sessuale, religione o altro)\u00bb, quindi niente immagini di panda, in quello che madre natura li ha creati, mentre combattono draghi feroci! Solo gattini con cappelli divertenti, cagnolini in giacche carine, bottiglie con contenuti misteriosi e biscotti freschi, appena sfornati!<\/a><\/noindex>. \u00c8 proprio nell'ambito di questa politica, utilizzando il modello generativo SD3M, che agli utenti non \u00e8 consentito &laquo;compiere, promuovere, facilitare, incoraggiare, pianificare, istigare o contribuire a ulteriori atti di violenza, terrorismo o alla creazione di contenuti che incitano odio, che discriminano o minacciano gruppi protetti di persone (sia per genere, etnia, identit\u00e0 o orientamento sessuale, religione o altro).&raquo; Quindi, niente immagini di panda che combattono contro draghi furiosi! Solo gattini in cappelli buffi, cagnolini in giacche carine, bottiglie con contenuto misterioso e biscotti freschi, direttamente dal forno!<\/p>\n<p>Parlando tecnicamente, potrebbe darsi che l'addestramento del modello sia consistito semplicemente nell'escludere dal set di dati di addestramento immagini di persone sdraiate e altre immagini che in qualche modo potessero implicare un'interpretazione oscena, e perci\u00f2 ora &laquo;la terza versione&raquo; sostanzialmente &laquo;non comprende&raquo; il significato della parola &laquo;sdraiare&raquo;. Oppure l'architettura aggiornata di SD3 ha permesso di identificare con sufficiente certezza i pesi nei perceptron che si attivano durante la generazione di immagini &laquo;non sicure&raquo;, e questi pesi sono stati azzerati selettivamente poco prima del rilascio, risultando in un effetto collaterale noto come &laquo;illusione forzata&raquo;. Probabilmente, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dh73j6\/sd3_is_an_amazing_model_but_it_was_destroyed_not\/\" target=\"_blank\">: il codificatore traduce correttamente il testo in token, ma in uno spazio latente \u00abmesso in sicurezza\u00bb questi token non indicano pi\u00f9 nulla di specifico, e quindi i pixel risultanti sono disposti sull'immagine in modo piuttosto casuale.<\/a><\/noindex>: il codificatore traduce correttamente il testo in token, ma nello spazio latente &laquo;metodicamente sicuro&raquo; questi token non indicano gi\u00e0 nulla di specifico, e quindi i pixel risultanti sono disposti nell'immagine in sostanza a caso.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/1f0934d019881a277894fb149f7f5b7b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Considerando la disponibilit\u00e0 dell'API di un modello SD3 8B completo, ma chiuso, da diversi mesi e le calde rassicurazioni dei media manager di Stability AI sul fatto che la &laquo;versione compatta&raquo; 2B <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.magicflow.ai\/insights\/read\/sd3-large-vs-sd3-medium\" target=\"_blank\">, gli appassionati di disegno AI hanno accolto la pubblicazione pubblica dei pesi di SD3M il 12 giugno con grande entusiasmo:<\/a><\/noindex>nelle prime 24 ore il modello \u00e8 stato scaricato 2,7 milioni di volte <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20240627191838\/https:\/medium.com\/@kagglepro.llc\/people-are-crazy-for-stable-diffusion-3-medium-2-7m-downloads-in-24-hours-ec56ec62ab61\" target=\"_blank\">. Attualmente \u00e8 ancora possibile ottenerlo, sebbene in modo leggermente pi\u00f9 complesso rispetto ai checkpoint di SDXL e SD 1.5. Di fatto, il percorso abituale \u00e8 quello di visitare il sito Civitai, da cui la maggior parte dei modelli viene scaricata senza registrazione, ma dal 17 giugno e fino al momento della redazione di questo articolo, la pagina dedicata a \u00abtre\u00bb su questo sito<\/a><\/noindex>. Al momento \u00e8 ancora possibile ottenerla, anche se con un percorso leggermente pi\u00f9 tortuoso rispetto a quello abituale per i checkpoint SDXL e SD 1.5. La procedura abituale \u00e8 visitare il sito Civitai, da cui la maggior parte dei modelli pu\u00f2 essere scaricata senza registrazione, ma dal 17 giugno e fino al momento della redazione di questo articolo, la pagina dedicata alla &laquo;terza versione&raquo; di questo sito <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/civitai.com\/articles\/5732\" target=\"_blank\">\u00e8 in un ban temporaneo<\/a><\/noindex>. E la ragione \u00e8 una: la licenza commerciale per SD3M \u00e8 scritta in un linguaggio cos\u00ec poco chiaro che anche gli avvocati di Civitai hanno preso tempo per esaminarla pi\u00f9 attentamente. Infatti, se un entusiasta addestra sul proprio PC un modello LoRA per la &laquo;terza versione&raquo; e lo carica su Civitai, ma Stability AI decide all'improvviso che il risultato non \u00e8 appropriato e revoca la licenza a chi ne \u00e8 responsabile, come pu\u00f2 comportarsi il sito host? Non si limita a ospitare checkpoint, cicli ausiliari e modelli, ma fornisce anche agli utenti la possibilit\u00e0 di generare immagini in cloud e di addestrare gli stessi LoRA, inversioni testuali e altro. In generale, finch\u00e9 la questione non viene risolta, i file del modello e tre dei trasformatori di testo in token forniti possono essere ottenuti solo <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/stabilityai\/stable-diffusion-3-medium\" target=\"_blank\">dalla propria pagina Stability AI sul portale Hugging Face<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h2><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#contents\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0412\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e\">&#8673;<\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"\u0411\u0443\u0434\u0435\u043c\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c\" href=\"#\u0411\u0443\u0434\u0435\u043c\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0443\">#<\/a><\/noindex>Iniziamo<\/h2>\n<p>Tuttavia, c'\u00e8 un dettaglio: per ottenere accesso ai link di download, \u00e8 necessario registrarsi sul sito e quindi confermare l'accettazione del gi\u00e0 menzionato accordo di licenza di tipo draconiano, anche se questa procedura \u00e8 gratuita e facilmente accessibile dalla Russia. Sono disponibili quattro opzioni per i modelli (models) e altre quattro per i trasformatori di testo in token (encoders), oltre a tre cicli standard per l'esecuzione nell'ambiente ComfyUI, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1092347\" target=\"_blank\">di cui abbiamo gi\u00e0 parlato<\/a><\/noindex>:<\/p>\n<p>modelli:<\/p>\n<ul>\n<li>sd3_medium.safetensors<\/li>\n<li>sd3_medium_incl_clips.safetensors<\/li>\n<li>sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8.safetensors<\/li>\n<li>sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp16.safetensors<\/li>\n<\/ul>\n<p>codificatori:<\/p>\n<ul>\n<li>clip_g.safetensors<\/li>\n<li>clip_l.safetensors<\/li>\n<li>t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors<\/li>\n<li>t5xxl_fp16.safetensors<\/li>\n<\/ul>\n<p>cicli:<\/p>\n<ul>\n<li>sd3_medium_example_workflow_basic.json<\/li>\n<li>sd3_medium_example_workflow_multi_prompt.json<\/li>\n<li>sd3_medium_example_workflow_upscaling.json<\/li>\n<\/ul>\n<p>In questa &laquo;Officina&raquo;, ci limiteremo al modello di base sd3_medium.safetensors (4,2 GB), a tre codificatori &mdash; clip_g.safetensors (1,3 GB), clip_l.safetensors (234 MB) e t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors (4,7 GB), e al ciclo sd3_medium_example_workflow_multi_prompt.json. Il fatto \u00e8 che sulla nostra macchina di prova \u00e8 installata, ricordo, una scheda grafica GeForce GTX 1070 con 8 GB di VRAM, e in questa quantit\u00e0 non possono essere caricate modelli pi\u00f9 grandi con tutti i trasformatori integrati. Nei checkpoint basati su SD 1.5 e SDXL, i codificatori sono integrati nel file principale per impostazione predefinita, ma in questo caso ci sono addirittura tre trasformatori, per un totale di oltre 6 GB, e insieme al modello supera i 10 GB; e se si considera la versione a 16 bit del codificatore T5XXL, sar\u00e0 necessaria una scheda grafica ancora pi\u00f9 potente. Tuttavia, nel caso in cui prima vengano caricati in memoria i trasformatori di testo in token, e poi il modello che lavora con questi token, si pu\u00f2 facilmente fare a meno di un adattatore grafico da 6 GB. In questo senso, la &laquo;terza versione&raquo; offre senza dubbio vantaggi rispetto ai tipici checkpoint SDXL da 5-7 GB.<\/p>\n<p>SD3M \u00e8 un modello basato su trasformatori di diffuzione multimodali (<noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/encord.com\/blog\/stable-diffusion-3-text-to-image-model\/\" target=\"_blank\">Multimodal Diffusion Transformer, MMDiT<\/a><\/noindex>) \u2014 e quindi si differenzia sostanzialmente dalle versioni precedenti di Stability AI (e non solo dalla sua), che si basano su <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1505.04597\" target=\"_blank\">un'architettura U-Net, proposta nel 2015.<\/a><\/noindex> \u00abLaboratorio\u00bb \u2014 non \u00e8 un luogo per approfondire la differenza tra questi approcci nella generazione di immagini tramite IA; diciamo solo che <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dfxdgx\/be_sure_to_check_out_updated_safety_policies\/\" target=\"_blank\">MMDiT offre una maggiore prestazione del modello<\/a><\/noindex>, la sua capacit\u00e0 di lavorare con un numero maggiore di token (il che, a sua volta, consente all'operatore di formulare suggerimenti testuali piuttosto elaborati, e al sistema di seguirli in modo sufficientemente specifico), oltre a una qualit\u00e0 migliore delle immagini risultanti. La SD3 8B a piena dimensione \u00e8 in grado di generare immagini su tela a 4 Megapixel (2048\u00d72048 pixel), e inoltre <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20240624113509\/https:\/www.analyticsvidhya.com\/blog\/2024\/06\/stable-diffusion-3\/\" target=\"_blank\">superare DALL-E 3, Midjourney v6 e Ideogram v1<\/a><\/noindex> in vari aspetti come la riproduzione del testo nell'immagine, la precisione della corrispondenza tra l'immagine ottenuta e il suggerimento testuale, e l'estetica visiva generale. La trasformazione del testo in vettoriali di token avviene qui grazie a tre codificatori (<noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/15ggn9w\/sdxl_mini_study_clip_g_vs_clip_l_best_prompting\/\" target=\"_blank\">due modelli CLIP<\/a><\/noindex> una T5-XXL \u2014 \u00abT5\u00bb, peraltro, da <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/google-research\/text-to-text-transfer-transformer\" target=\"_blank\">Text-To-Text Transfer Transformer<\/a><\/noindex>) \u2014 e, in linea generale, non sono obbligati a lavorare con lo stesso suggerimento.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/a9bfa3200224f112e84866937cef853e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Ma basta con le introduzioni: passiamo a ci\u00f2 di cui tratta il \u00abLaboratorio\u00bb \u2014 alla generazione di immagini basata sul modello SD3M. Utilizzeremo, come gi\u00e0 detto, l'ambiente di lavoro ComfyUI, che pu\u00f2 essere scaricato <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/comfyanonymous\/ComfyUI\/releases\/download\/latest\/ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z\" target=\"_blank\">dal link diretto su GitHub<\/a><\/noindex>. Sottolineiamo che questa versione \u2014 \u00e8 solo per l'esecuzione su schede grafiche NVIDIA oppure direttamente su CPU AMD o Intel (il che sar\u00e0, ovviamente, molto pi\u00f9 lento): i proprietari di schede grafiche AMD <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/comfyanonymous\/ComfyUI?tab=readme-ov-file#amd-gpus-linux-only\" target=\"_blank\">viene proposto un workaround con i pacchetti <\/a><\/noindex>rocm e pytorch, che possono essere installati tramite il gestore di pacchetti pip.<\/p>\n<p>Al termine dell'installazione dell'ambiente di lavoro, \u00e8 necessario posizionare i file .safetensors precedentemente scaricati: i modelli \u2014 nella cartella ComfyUImodelscheckpoints, i convertitori di testo in token \u2014 in ComfyUImodelsclip. E \u2014 si pu\u00f2 iniziare!<\/p>\n<h2><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#contents\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0412\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e\">&#8673;<\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f\" href=\"#\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0443\">#<\/a><\/noindex>\u00c8 tempo di accelerare<\/h2>\n<p>Vale la pena menzionare che AUTOMATIC1111, ben nota ai lettori delle precedenti \u00abLaboratori\u00bb sul tema della pittura IA, alla fine di giugno ha anche <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dqm3up\/a1111_extends_sd_30_support_long_prompts_img2img\/\" target=\"_blank\">anche acquisito la capacit\u00e0 di eseguire SD3M<\/a><\/noindex>, tuttavia in ComfyUI il supporto per il nuovo modello rimane per ora il pi\u00f9 completo. Non sorprende \u2014 infatti, fino a tempi molto recenti, l'autore del \u00abmostro di pasta\u00bb, noto alla comunit\u00e0 degli appassionati con il nickname ComfyAnonimous, o semplicemente Comfy, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dhd7vz\/the_developer_of_comfy_who_also_helped_train_some\/\" target=\"_blank\">era un dipendente di Stability AI<\/a><\/noindex>, dove lavorava, tra l'altro, su un ambiente di lavoro interno utilizzato dagli stessi sviluppatori. Come vedremo tra poco, l'ultima versione di ComfyUI testimonia effettivamente che il suo autore possiede alcune conoscenze su come \u00e8 strutturato e funziona questo modello controverso \u2014 conoscenze che i creatori di altri ambienti di lavoro per l'esecuzione locale di Stable Diffusion 3 Medium ovviamente non possono vantare.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/2669896e3352c37430ebaab481906bcb.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Installare ComfyUI in versione portatile su Windows \u00e8 semplicissimo: dopo aver scaricato il corrispondente file ZIP <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/comfyanonymous\/ComfyUI\" target=\"_blank\">dalla pagina ufficiale del progetto<\/a><\/noindex> \u00e8 sufficiente estrarlo in qualsiasi cartella comoda; \u00e8 preferibile, ovviamente, su una partizione logica basata su SSD, e non su HDD \u2014 lo scambio tra l'unit\u00e0 di archiviazione e la memoria, considerando i cicli di caricamento-scaricamento dei modelli anche per la generazione di una singola immagine (l'ambiente dovr\u00e0 prima collocare in memoria video i convertitori di testo in token, quindi liberare la memoria video e caricare il SD3M) \u00e8 atteso tanto pi\u00f9 significativo, quanto meno memoria video \u00e8 disponibile su quel computer. A proposito, l'installazione portatile \u00e8 vantaggiosa anche per la sua totale indipendenza: nulla \u2014 eccetto la quantit\u00e0 di spazio libero sull'unit\u00e0 logica \u2014 ostacola il dispiegamento locale di quante pi\u00f9 copie di ComfyUI si desidera, per sperimentare liberamente con diverse estensioni, senza temere di rovinare un sistema gi\u00e0 collaudato e funzionante alla perfezione.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/0671a04c36800d157d2cfa746883ac20.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Assicurandosi che il file del modello principale SD3M senza i codificatori di testo in token (file stableDiffusion3SD3_sd3Medium.safetensors, 4,2 GB) sia posizionato nella sottocartella checkpoints (nel nostro caso di test, il percorso completo \u2014 C:Fun-n-GamesComfyUI-SD3ComfyUImodelscheckpoints), e che tutti e tre i modelli dei codificatori (file stableDiffusion3SD3_textEncoderClipG.safetensors, stableDiffusion3SD3_textEncoderClipL.safetensors e stableDiffusion3SD3_textEncoderT5E4m3fn.safetensors; 1,3 GB, 234 MB e 4,7 GB rispettivamente) \u2014 siano nella sottocartella clip (C:Fun-n-GamesComfyUI-SD3ComfyUImodelsclip), si pu\u00f2 avviare l'ambiente di lavoro facendo doppio clic sul file run_nvidia_gpu.bat nella cartella principale (nel nostro caso C:Fun-n-GamesComfyUI-SD3). Dopo l'avvio del server, nella finestra del prompt dei comandi di Windows si aprir\u00e0 automaticamente una nuova scheda nel browser predefinito (come previsto dalle impostazioni del file BAT) all'indirizzo 127.0.0.1\/8188, dove sar\u00e0 disponibile l'interfaccia web <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1092347\" target=\"_blank\">gi\u00e0 conosciuta da noi in precedenza<\/a><\/noindex> (sebbene solo in prima approssimazione) del \u00abmostro di pasta\u00bb.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/202322cae5a7c133b30b248bf563f4b4.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>In linea di principio, se hai a disposizione una scheda grafica NVIDIA pi\u00f9 moderna (di generazione RTX, anzich\u00e9 GTX, anche solo con 6 GB di video RAM), puoi immediatamente caricare nell'ambiente di lavoro il workflow di riferimento realizzato da ComfyAnonimous, di cui si \u00e8 gi\u00e0 parlato in precedenza, &mdash; il file comfy_example_workflows_sd3_medium_example_workflow_multi_prompt.json con pi\u00f9 finestre per l'inserimento dei prompt, una per ciascuno dei tre codificatori, &mdash; e lavorarci su. Tuttavia, prima dovrai allineare i nomi dei quattro file dei modelli (nelle loro nodi di caricamento) a quelli in tuo possesso. L'autore del workflow di riferimento, ovviamente, ha lavorato nel proprio spazio di lavoro (in Stability AI, come gi\u00e0 menzionato) con file locali chiamati in modo leggermente diverso, quindi, se premi il pulsante &laquo;Queue Prompt&raquo; nell'interfaccia spartana di ComfyUI subito dopo aver caricato il workflow, l'ambiente di lavoro mostrer\u00e0 un messaggio di errore.<\/p>\n<h2><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#contents\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0412\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e\">&#8673;<\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"\u0422\u0440\u0451\u0445\u043f\u043e\u043b\u044c\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0418\u0418-\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438\" href=\"#\u0422\u0440\u0451\u0445\u043f\u043e\u043b\u044c\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0418\u0418-\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0443\">#<\/a><\/noindex>Tre colonne per la generazione AI<\/h2>\n<p>Tuttavia, questo \u00e8 relativamente facile da correggere: \u00e8 molto pi\u00f9 frustrante il fatto che la nostra ormai datata GTX 1070 elabori SD3M in modo terribilmente lento &mdash; la generazione dell'immagine avviene a una velocit\u00e0 di 27-30 secondi per ogni iterazione, e considerando che il parametro &laquo;Steps&raquo; nel workflow di riferimento \u00e8 impostato su &laquo;28&raquo;, il tempo impiegato \u00e8 ingiustificatamente elevato. Quindi faremo una piccola ottimizzazione &mdash; utilizzeremo il modulo Python venv (<noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/docs.python.org\/3\/library\/venv.html\" target=\"_blank\">ambienti virtuali<\/a><\/noindex>, &laquo;ambienti virtuali&raquo;), progettato, tra l'altro, per accelerare il funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale generativa. Nella versione portatile di ComfyUI non \u00e8 incluso, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/comfyui\/comments\/1bf7aoz\/python_virtual_environments_for_comfyui\/\" target=\"_blank\">Tuttavia, ci sono molti modi per installarlo<\/a><\/noindex>, e in definitiva si tratta di implementare un ambiente Python completo sul PC locale &mdash; e attivare il modulo necessario da questo ambiente.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/c7c20df16a0c6a0ce1a459e055127fd7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Ci aspettiamo che i lettori che seguono le nostre &laquo;Officine&raquo; abbiano gi\u00e0 un'installazione di AUTOMATIC1111 attiva sui loro computer. In tal caso, tutto \u00e8 molto pi\u00f9 semplice: il modulo venv \u00e8 gi\u00e0 implementato, e tutto ci\u00f2 che deve essere fatto per attivarlo all'avvio dell'ambiente di lavoro ComfyUI \u00e8 <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/comfyanonymous\/ComfyUI\/discussions\/274\" target=\"_blank\">eseguire correttamente la chiamata<\/a><\/noindex>. Per prima cosa bisogna chiudere il server, passando alla sua finestra e premendo &laquo;Ctrl&raquo; + &laquo;C&raquo;, e poi digitando &laquo;y&raquo; per confermare; successivamente, copiare il file BAT run_nvidia_gpu.bat in un nuovo file, chiamato, ad esempio, run_with_venv.bat. Il file di avvio originale \u00e8 piuttosto conciso &mdash; chiama semplicemente una copia portatile di Python con il parametro &#8212;windows-standalone-build:<\/p>\n<p>.python_embededpython.exe -s ComfyUImain.py &#8212;windows-standalone-build<\/p>\n<p>pause<\/p>\n<p>Questo parametro di per s\u00e9 non \u00e8 molto chiaro &mdash; implica alcune ottimizzazioni, che sono probabilmente progettate proprio per le schede grafiche NVIDIA pi\u00f9 recenti e quindi potrebbero complicare la vita a coloro che sono ancora fedeli alle loro fidate GTX. Per questa ragione, rimuoveremo &mdash;windows-standalone-build dalla riga di comando, e nello stesso tempo ci disfaremo di un'altra ottimizzazione di moda &mdash; il gestore della memoria intelligente attivo per impostazione predefinita, smart memory, che <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/comfyanonymous\/ComfyUI\/discussions\/1314\" target=\"_blank\">cerca di mantenere il maggior numero possibile di informazioni nella memoria video<\/a><\/noindex>, senza scaricare la memoria. Questo accelera effettivamente la generazione delle immagini AI, ma allo stesso tempo trasforma il nostro computer ormai obsoleto in un sistema monoutente &mdash; non \u00e8 pi\u00f9 possibile navigare in rete, giocare o anche lavorare con documenti e email sul PC parallelamente all'attivit\u00e0 dell'ambiente di lavoro. Quindi, per chi non dispone di un computer dedicato per l'arte AI, un file BAT ottimale per avviare ComfyUI (non solo per generare immagini con SD3M, peraltro &mdash; andr\u00e0 bene anche per SDXL) \u00e8:<\/p>\n<p>@echo off<\/p>\n<p>call cd C:Fun-n-GamesGitstable-diffusion-webuivenvScripts<\/p>\n<p>echo %cd%<\/p>\n<p>call activate.bat<\/p>\n<p>echo venv attivato<\/p>\n<p>call cd C:Fun-n-GamesComfyUI-SD3<\/p>\n<p>echo %cd%<\/p>\n<p>call .python_embededpython.exe -s ComfyUImain.py &#8212;disable-smart-memory<\/p>\n<p>pause<\/p>\n<p>Si presume che l'installazione portatile di ComfyUI sia stata effettuata nella cartella C:Fun-n-GamesComfyUI-SD3, mentre AUTOMATIC1111 era stata precedentemente installata in C:Fun-n-GamesGitstable-diffusion-webui. I numerosi &laquo;echo&raquo; servono semplicemente per controllare visivamente che il cambio di directory avvenga correttamente e che i comandi necessari vengano eseguiti, &mdash; dopo che tutto sar\u00e0 stato collaudato, possono essere rimossi dal file BAT.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/42aa5641cb710f52b051087e8f3ae171.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Riapriamo l'ambiente di lavoro, facendo doppio clic su run_with_venv.bat. Poich\u00e9 abbiamo semplicemente chiuso il server in precedenza senza toccare l'interfaccia web, nella scheda corrispondente dovrebbe rimanere la stessa diagramma di base di ComfyUI con i nomi dei modelli corretti. Notiamo la parte destra: l\u00ec si trova il nodo &laquo;Preview Image&raquo;, che non salva l'immagine pronta su disco, ma la mostra solo. Se eseguiamo il diagramma ogni volta per generare un'immagine unica, valutandola visivamente, modificando i parametri e rilanciando il processo, \u00e8 un'opzione praticabile: l'immagine che ci piace pu\u00f2 sempre essere salvata manualmente cliccando con il tasto destro del mouse su di essa. Ma se dobbiamo generare molteplici immagini in sequenza nell'ambiente di lavoro, \u00e8 meglio che i loro risultati vengano automaticamente accumulati nella memoria permanente (nella cartella ComfyUIoutput per impostazione predefinita).<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/87e74fb75cb21ac4aa7168d298381a22.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Quindi, \u00e8 meglio cambiare subito il nodo &laquo;Preview Image&raquo; in &laquo;Save Image&raquo;. Per farlo, facciamo doppio clic su un'area vuota del diagramma e si aprir\u00e0 la finestra di selezione dei nodi con una barra di ricerca. Iniziamo a digitare &laquo;Save&hellip;&raquo; e quasi immediatamente vedremo il nome cercato. Dobbiamo solo cliccarci sopra e collegare l'input del nodo apparso all'output del nodo &laquo;IMAGE&raquo; del nodo &laquo;VAE Decode&raquo;, a cui era originariamente collegato &laquo;Preview Image&raquo;. Possiamo anche rimuovere &laquo;Preview Image&raquo;: basta selezionarlo cliccando sul titolo e premere il tasto &laquo;Del&raquo; sulla tastiera.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/5d9294cf0e257f4dc886120465f94cb9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>E ora \u00e8 il momento di avviare il diagramma di base creato da ComfyAnonimous (con le nostre modeste modifiche) per l'esecuzione. Ne risulta quanto segue:<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/04ff68dd68cd9fe42896a96a1c497927.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/> <\/p>\n<p>Un'immagine davvero impressionante, persino con un certo stile, e non diresti mai che \u00e8 stata creata con lo stesso modello che, secondo le istruzioni, rappresenta persone sdraiate sull'erba. Inoltre, il sistema funziona piuttosto bene: circa 5-6 secondi per iterazione per un'immagine di 1 megapixel su una GTX 1070 \u00e8 un risultato soddisfacente. Per fare un confronto: lo stesso PC nella stessa ComfyUI con lo stesso file BAT genera immagini SDXL di dimensioni simili, impiegando circa 6-7 secondi per ogni iterazione, quindi la &laquo;tre&raquo; pu\u00f2 essere considerata meno esigente riguardo all'hardware del PC su cui avviene la generazione AI.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/ffbb847c30505358cdedcd02cd43ce61.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/> <\/p>\n<p>Modifichiamo ora le dimensioni della tela. Non lontano dal nodo &laquo;EmptySD3LatentImage&raquo;, che le definisce, si trova un nodo utile &laquo;Note&raquo;, che non \u00e8 collegato a nulla, e contiene un'importante nota: l'area totale dell'immagine in caso di SD3M deve essere di circa 1 megapixel, quindi dobbiamo scegliere le dimensioni dei lati del rettangolo della tela di conseguenza. Impostiamole a 1344&times;768, che \u00e8 approssimativamente 1,03 megapixel.<\/p>\n<p>Notiamo che sopra si trova il nodo &laquo;Seed&raquo;, dove \u00e8 impostato il seme, in questo caso &laquo;945512652412924&raquo;, e si specifica che non deve cambiare dopo la generazione (parametro &laquo;fixed&raquo;).<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/2fcf8525333ada76213dfa060094acdf.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/> <\/p>\n<p>Eseguiamo lo stesso diagramma con il precedente seme, ma gi\u00e0 per una tela rettangolare. Diventa subito evidente che il tempo totale di esecuzione \u00e8 minore, anche se la velocit\u00e0 di rendering \u00e8 rimasta la stessa: meno di 6 secondi per iterazione. Ed \u00e8 logico: poich\u00e9 i suggerimenti testuali non sono cambiati, non \u00e8 necessario caricare nuovamente il codificatore. L'immagine risultante, ovviamente, \u00e8 leggermente diversa dalla prima, quadrata, ma non in modo significativo: la composizione generale, come previsto, \u00e8 rimasta invariata.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/678ff151fa5a115a8aef1ab9f7c5c37d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/> <\/p>\n<p>Ora poniamo attenzione sui nodi &laquo;CLIPTextEncodeSD3&raquo; e &laquo;CLIP Text Encode (Negative Prompt)&raquo;. Il primo si distingue per il fatto che contiene tre campi di input; se rimuoviamo il testo da essi, appariranno le note per quali codificatori sono destinati: dall'alto verso il basso, CLIP G, CLIP L e T5XXL. In precedenza, nodi simili in ComfyUI non esistevano per ovvi motivi. Il diagramma di base contiene suggerimenti brevi duplicati per i primi due campi di testo (per i convertitori CLIP G e CLIP L) e uno molto pi\u00f9 ampio per il terzo: T5XXL. \u00c8 evidente che il contenuto di questi campi pu\u00f2 essere cambiato in ampia misura, e studiare in che modo la modifica del testo in essi influisca sull'immagine finale rappresenta un compito intrigante e non banale. Tuttavia, per motivi che diventeranno chiari a breve, non ci concentreremo su questo per ora.<\/p>\n<p>Nella node &laquo;CLIP Text Encode (Negative Prompt)&raquo;, d'altra parte, non c'\u00e8 nulla di particolare, \u2014 tuttavia, valutate quanto sia complesso il percorso da essa all'ingresso corrispondente &laquo;conditioning&raquo; della node principale &laquo;KSampler&raquo;! Questo percorso si biforca, e una delle sue diramazioni (quella superiore in questo caso) indica che a partire dal 10% dei passi di generazione e fino al suo completamento, il sistema non prender\u00e0 in considerazione affatto il suggerimento negativo (il passaggio attraverso la node &laquo;ConditioningZeroOut&raquo; significa proprio azzerare la condizione). Mentre l'altra diramazione passa il suggerimento negativo (anch'esso condizionatamente con peso ridotto) per una successiva elaborazione senza modifiche, ma solo nei primi 10% del numero totale di passi di generazione.<\/p>\n<h2><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#contents\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0412\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e\">&#8673;<\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"\u0422\u0443\u043c\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0430\u043b\u0451\u043a\u043e\" href=\"#\u0422\u0443\u043c\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0430\u043b\u0451\u043a\u043e\" class=\"right paragraph tooltip\" data-tooltip=\"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0443\">#<\/a><\/noindex>Un lontano nebbioso<\/h2>\n<p>Ancora una volta: nei primi 10%, cio\u00e8 3 su 28 assegnati in questo caso, il suggerimento negativo viene passato alla node &laquo;KSampler&raquo;, impegnata a formare l'immagine nello spazio latente (nello spazio dei pixel, cio\u00e8 in un'immagine comprensibile per gli esseri umani, il risultato della sua emissione viene trasferito dalla node successiva, &laquo;VAE Decoder&raquo;), normalmente: la diramazione superiore (con azzeramento della condizione) \u00e8 inattiva, funziona solo quella inferiore. Tuttavia, nei restanti 90% dei passi (25 su 28 nel nostro caso), il suggerimento negativo non funziona affatto: \u00e8 attiva proprio la diramazione superiore di passaggio delle condizioni \u2014 con il loro azzeramento, \u2014 mentre il movimento verso il basso \u00e8 bloccato dal parametro limite di attivazione della corrispondente node &laquo;ConditioningSetTimestepRange&raquo;. Ora \u00e8 chiaro perch\u00e9 una serie di recensori afferma che <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/replicate.com\/blog\/get-the-best-from-stable-diffusion-3\" target=\"_blank\">le indicazioni negative per SD3M non possono essere utilizzate in linea di principio<\/a><\/noindex>, \u2014 l'effetto derivante da esse (se consideriamo proprio questo, il ciclo fondamentale, e supponiamo che su siti di generazione online secondo il modello SD3 Medium agiscano regole analoghe) \u00e8 minimo.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/fd6aa920a4ee205e188fbbbcec27dc32.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Eppure esiste: se si collega semplicemente direttamente l'uscita della node &laquo;CLIP Text Encode (Negative Prompt)&raquo; all'ingresso corrispondente della node &laquo;KSampler&raquo; (oppure si contrassegnano tutte le nodes intermedie con condizioni su questo percorso come &laquo;bypassabili&raquo;, &laquo;Bypass&raquo;, il che porter\u00e0 allo stesso effetto), la qualit\u00e0 dell'immagine finale peggiora notevolmente. Questo, per inciso, pu\u00f2 essere considerato una prova indiretta della &laquo;non maturit\u00e0&raquo; di SD3M, poich\u00e9 regolare la forza e l'importanza del suggerimento negativo, in effetti, i progettisti dovrebbero avere la possibilit\u00e0 di farlo gi\u00e0 prima della pubblicazione dei pesi del modello al pubblico. Le due diramazioni con condizioni di applicazione del suggerimento negativo sono una sorta di patch, e in questo senso <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1drbecj\/the_current_version_of_sd3_is_not_consistent_with\/\" target=\"_blank\">le lamentele degli appassionati sul fatto che &laquo;la tre&raquo; non arrivi chiaramente alla sufficienza<\/a><\/noindex> le aspettative create dal dipartimento marketing di Stability AI su di essa, appaiono tutto sommato fondate.<\/p>\n<p>La mancanza di una breve guida ufficiale su come lavorare con SD3M ha portato al fatto che in rete circolano gi\u00e0 voci secondo cui questo modello <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/replicate.com\/blog\/get-the-best-from-stable-diffusion-3\" target=\"_blank\">non \u00e8 stato affatto addestrato per utilizzare i prompt negativi<\/a><\/noindex>. Cosa che, ovviamente, non \u00e8 vera, ma in ogni caso \u00e8 necessario applicare questi prompt in modo chiaramente diverso <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/blog.segmind.com\/beginners-guide-to-understanding-negative-prompts-in-stable-diffusion\/\" target=\"_blank\">rispetto a quanto fatto dagli operatori di SD 1.5 e SDXL<\/a><\/noindex>. In particolare, gli appassionati sostengono seriamente che aggiungere nel campo negativo descrizioni dettagliate di quante pi\u00f9 oscenit\u00e0 possibile (s\u00ec, s\u00ec, il vecchio e caro &laquo;nsfw, nude&raquo; non \u00e8 sufficiente \u2014 \u00e8 necessario faticare seriamente con la fantasia) <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/old.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1dhe4dq\/everything_improves_considerably_when_you_throw\/?cache-bust=1719091900238\" target=\"_blank\">porta a un miglioramento notevole dell'aspetto<\/a><\/noindex> anche della famosa ragazza sdraiata sull'erba. Che sia vero o meno \u2014 non si pu\u00f2 scoprire senza un attento esame (e non \u00e8 affatto certo che nemmeno la marcatura &laquo;18+&raquo; nella parte superiore del nostro sito protegga la pubblicazione da cause da parte di infuriati difensori della morale, se rischiamo di pubblicare il &laquo;suggerimento miracoloso&raquo; assemblato dagli appassionati \u2014 anche se \u00e8 in inglese). Questa divertente situazione ricorda il caso con <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/azbyka.ru\/otechnik\/Aleksandr_Ponomarev\/pamjatniki-drevnerusskoj-tserkovno-uchitelnoj-literatury-vypusk-3-pouchenija-o-raznyh-istinah-very-blagochestija-i-hristianskoj-zhizni\/3\" target=\"_blank\">insegnamenti antichi contro il paganesimo<\/a><\/noindex>, grazie ai quali \u2014 proprio perch\u00e9 contenevano descrizioni abbastanza dettagliate di ci\u00f2 che e come non bisogna fare ai buoni cristiani \u2014 sono giunti fino a noi almeno frammenti di testimonianze scritte sulle credenze e i costumi della Rus' precristiana.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/70500319ae959290d666bfa167125ad3.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Ora, ci si augura, \u00e8 pi\u00f9 chiaro perch\u00e9 approfondire ulteriormente lo studio di SD3M, a questo punto, sembra non essere il miglior uso di energie e tempo. Ci sono davvero molte cose da discutere e da esplorare: e parametri di generazione piuttosto rigidi raccomandati nella node &laquo;KSampler&raquo; (CFG \u2014 4,5-5,0; numero di passi \u2014 circa 28; coppia sampler\/scheduler \u2014 esclusivamente dpmpp_2m\/sgm_uniform, altrimenti la qualit\u00e0 dell'emissione diminuisce notevolmente); e un'ampia variabilit\u00e0 della qualit\u00e0 soggettiva delle generazioni con esattamente gli stessi parametri iniziali, ma con diversi spunti; e la liberazione dalla tanto criticata &laquo;maledizione di sdraiarsi in\/su dell'erba&raquo; (per la quale gi\u00e0 <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/civitai.com\/models\/512696\/woman-laying-in-grass-sd3-workflow\" target=\"_blank\">proposte soluzioni piuttosto straordinarie<\/a><\/noindex>); e, sostanzialmente, la chiarificazione di quali parametri di generazione influenzano ciascuno dei tre trasformatori di testo in token \u2014 e come, utilizzandoli, raggiungere opere d'arte autentiche di AI (se questo \u00e8 possibile con &laquo;la tre&raquo; in linea di principio, ovviamente).<\/p>\n<p>Soprattutto considerando che il licenziamento di Emad Mostaque a marzo e di ComfyAnonimous a giugno, <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1c759po\/ai_startup_stability_lays_off_10_of_staff_after\/\" target=\"_blank\">e non solo loro<\/a><\/noindex>, \u2014 non sono le uniche disavventure che hanno colpito Stability AI. Come riporta Reuters citando The Information, questa startup britannica ha letteralmente appena (al momento della scrittura di questo articolo) di nuovo <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reuters.com\/technology\/artificial-intelligence\/stability-ai-appoints-new-ceo-information-reports-2024-06-21\/\" target=\"_blank\">cambiato nuovamente amministratore delegato<\/a><\/noindex> che \u00e8 diventato Prem Akkaraju, un rappresentante di un noto gruppo globale di investitori IT, pronto a iniettare una somma considerevole di capitale nell'azienda,<noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1107097\" target=\"_blank\">si parla di 80 milioni di dollari USA<\/a><\/noindex>). La posizione di Stability AI come struttura aziendale \u00e8 oggi apertamente instabile; molti appassionati delusi prevedono una sua imminente fine <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1df09ya\/guys_i_think_its_time_for_stability_ai_to_die\/\" target=\"_blank\">\u2014 e in questa situazione \u00e8 difficile aspettarsi da parte dell'azienda un lavoro attento anche su errori cos\u00ec evidenti.<\/a><\/noindex> \u2014 e in questa situazione \u00e8 difficile aspettarsi un approccio riflessivo da parte dell'azienda anche su errori cos\u00ec evidenti.<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/334c18810c33bea5e5514d6aa1fa825e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p>Una politica di licenza poco ponderata, purtroppo, frena la comunit\u00e0 dal portare autonomamente SD3M a uno stato migliore, come avvenne per SD 1.5 e SDXL. Almeno, i checkpoint derivati e strumenti come LoRA per gli ultimi due modelli rimarranno garantiti per l'esecuzione locale, anche quando (e se) Stability AI concluder\u00e0 il suo percorso come struttura commerciale. Subito dopo il clamoroso fiasco della 'trio' sui forum specializzati, le voci a favore della creazione di un progetto non profit per sviluppare un modello generativo per la trasformazione di testo in immagini basato sul crowdfunding si sono fatte sempre pi\u00f9 forti, \u2014 e attualmente questo movimento sta iniziando a organizzarsi sotto il nome di <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/StableDiffusion\/comments\/1do5gvz\/the_open_model_initiative_invoke_comfy_org\/\" target=\"_blank\">Open Model Initiative<\/a><\/noindex>. Hanno gi\u00e0 dichiarato la loro disponibilit\u00e0 a unirsi a questo progetto Invoke (una delle piattaforme per la generazione online di IA, focalizzata su studi professionali), Comfy Org (il team dedicato al supporto e allo sviluppo di ComfyUI), Civitai (autorevole e ben nota) e il team dietro LAION (una base di immagini annotate, sulla quale sono addestrati per lo pi\u00f9 questi modelli).<\/p>\n<p>Quindi, nel prossimo futuro, i nuovi rilasci della 'Fabbrica' saranno probabilmente orientati a lavorare con quei modelli per i quali la comunit\u00e0 ha gi\u00e0 creato un ampio set di miglioramenti e strumenti aggiuntivi, \u2014 con la '1.5' e 'Oversize'. \u00c8 possibile che il momento di gloria di SD3M debba ancora arrivare, \u2014 ma oggi \u00e8 difficile persino ipotizzare quando. Nel frattempo, coloro che sono interessati possono scaricare l'archivio con le generazioni SD3M presentate in questo articolo (i cicloagrammi sono integrati direttamente nei file PNG; \u00e8 sufficiente trascinare l'immagine nell'area di lavoro di ComfyUI dall' 'Esplora' di Windows per riprodurre l'intero ordine e i parametri di generazione) <noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/cloud.mail.ru\/public\/fWXA\/kyjhawqsN\" target=\"_blank\">qui<\/a><\/noindex>. Magari qualcuno dei nostri lettori riuscir\u00e0 prima degli habitu\u00e9 di Reddit e Hugging Face a scoprire il modo ottimale di distribuire il testo su tre campi di suggerimento, per esempio?<\/p>\n<p> <img decoding=\"async\" alt=\"Nuovo articolo: Pratica di disegno AI, parte nove: SD3M \u2014 il &#039;tre&#039; per un &#039;tre&#039;.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/2437b05814846a81a6fb4eb1b12cef5b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/>   <\/p>\n<p><strong>Materiali relativi all'argomento:<\/strong><\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1107097\" target=\"_blank\">Stability AI ha cambiato la dirigenza e ha raccolto 80 milioni di dollari in investimenti<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1106387\" target=\"_blank\">Introdotto il generatore di immagini IA Stable Diffusion Medium, che richiede solo una scheda video con 5 GB di memoria<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1104907\" target=\"_blank\">Stability AI \u00e8 in difficolt\u00e0 finanziarie e ora cerca un acquirente<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1103556\" target=\"_blank\">La startup di IA Stability AI ridurr\u00e0 il personale del 10% a causa dell'aumento della concorrenza<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1100686\" target=\"_blank\">Annunciata Stable Diffusion 3.0 \u2014 l'IA per il disegno ha cambiato architettura e ha imparato a scrivere<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/1107325\">3dnews.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0417\u0430\u0431\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Stability AI, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0432\u0437\u043b\u0451\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u041e\u0421 Microsoft. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 XP, \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043d\u0430\u044f Vista; \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043b\u0435\u043f\u043d\u0430\u044f &laquo;\u0441\u0435\u043c\u0451\u0440\u043a\u0430&raquo; &mdash; \u0430 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437\u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f Windows 8. \u0423 Stable Diffusion \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043a\u0430\u0437\u0438\u0441\u0442\u043e\u0439, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":117782,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-117781","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-novosti-interneta"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0417\u0430\u0431\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Stability AI, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0432\u0437\u043b\u0451\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u041e\u0421 Microsoft. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 XP, \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043d\u0430\u044f Vista; 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Dopo il leggendario successo di XP, ricordiamo, \u00e8 arrivata la problematica Vista; poi l'eccellente \u201csette\u201d \u2014 seguita dalla sterile Windows 8. 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