Бото-новости + вело-приятности (18+)

Спустя почти две недели простоя в развитии бота наконец-то сел за компьютер... и покодил 15 минут. Столько потребовалось на внедрении одной небольшой фичи под кодовым названием «adaptive». Хотя даже фичей такое особо не назовёшь...

Сэмплер DMP adaptive «открыл» для себя случайно. Ну как открыл... то что он есть в комплекте webui — это я знал. Но в генерациях я обычно использую пару сэмплеров, не больше. Несколько месяцев назад проводил пару экспериментов из разряда «посмотреть какой сэмплер как генерирует», но тогда была оч маленькая выборка, специфический промпт... в общем особо ничего тогда не показало.

Ну и собственно по сути. Периодически прогоняю через стаблу запросы найденные в интернете, в рамках изучения «промптостроения». И несколько дней назад обратил внимание что один такой найденный запрос:

    1. Выполняется заметно медленнее

    2. Даже после прохождения обозначенного количества шагов продолжает работу

Фокус был как раз в сэмплере DMP adaptive. Как понял из гугла, этот сэмплер не смотрит на заданное количество шагов, а пытается сам определить нужное количество для лучшего результата. В результате генерация происходит в несколько раз медленнее чем на любимом мною DPM++ 2M SDE Karras, но при этом увеличивается шанс на получение более качественной генерации.

Экспериментирую с данным сэмплером всего пару-тройку дней и однозначного вердикта пока дать не могу. Для экспериментов вкрутил в бота два новых метода — чебокс для выставления рабочим сэмплером того самого DMP adaptive, и метод test best ad:

Если с чекбоксом всё понятно, то про test best ad чутка поясню. В боте есть метод test best (названия умнее пока не придумал), который проходит по всем моделям и на каждой генерирует два изображения — по введенному запросу и по введенному запросу с улучшательным стилем. Метод test best ad делает в принципе то же самое, но генерирует на каждой модели по четыре изображения — два как test best и два таких же но с использованием сэмплера DMP adaptive. Метод работает медленно за счет долгой генерации, но позволяет наглядно смотреть как происходит генерация на разных запросах с разными параметрами.

На данный момент могу отметить что сэмплер DMP adaptive хорошо себя проявляет в запросах с использованием LorA, позволяя получить приемлемое качество и сохранить те черты ради которых LorA и применяется. Если например использую свой стиль-улучшалку — это повышает качество генерации, но в то же время часто затирает те детали, которые как раз и создаются с помощью Lora. Без него часто выходит кракозябра. С новым же сэмплером получается как-то получше.

Так что если кто юзает стаблу - берите на заметку, вдруг пригодится...