惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
WordPress大学
WordPress大学
美团技术团队
Last Week in AI
Last Week in AI
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
D
DataBreaches.Net
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
腾讯CDC
B
Blog RSS Feed
J
Java Code Geeks
The GitHub Blog
The GitHub Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Recorded Future
Recorded Future
The Register - Security
The Register - Security
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Recent Announcements
Recent Announcements
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
V
Vulnerabilities – Threatpost
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
博客园 - 【当耐特】
C
Check Point Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
T
Troy Hunt's Blog
P
Privacy International News Feed
S
Security Affairs
The Cloudflare Blog
P
Proofpoint News Feed
G
GRAHAM CLULEY
Engineering at Meta
Engineering at Meta
A
Arctic Wolf
博客园_首页
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
D
Docker
S
SegmentFault 最新的问题
N
News | PayPal Newsroom
Cyberwarzone
Cyberwarzone
H
Help Net Security
T
Threatpost
A
About on SuperTechFans
L
LINUX DO - 热门话题
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
N
News and Events Feed by Topic
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
M
MIT News - Artificial intelligence
Schneier on Security
Schneier on Security
月光博客
月光博客
F
Fortinet All Blogs
L
Lohrmann on Cybersecurity

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
SD Studio: свой Midjourney на своей видеокарте с LLM-помощником
Zazza · 2026-05-02 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели463

Сперва — откуда взялась идея?

Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны.

Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте.

Первые шаги с Stable Diffusion

Для работы с локальным SD есть несколько инструментов. Взял первый и, наверное, самый популярный — Automatic1111. Сгенерировал — получил полную фигню. Начал читать, что пишут. Оказывается, уже создано огромное количество предобученных моделей и LoRA для добавления тех функций, что модель не умеет. Результат стал сильно лучше.

Дальше — промпты, то есть текстовое описание того, что мы должны получить на итоговом изображении. Там тоже есть свои рекомендации. Модель не читает мысли пользователя, ей нужно более точно и в понятном ей виде предоставить описание. Дополнительно разбираемся с настройками генерации — samplers, steps и т.д. Всё осуществимо, но получаем другую проблему: для генерации одной картинки мы очень долго подбираем все эти значения и тексты.

Первая автоматизация

Чтобы упростить процесс, я сделал следующее. Для наполнения контента в игре есть админка — обычный CRUD на Symfony. Дополнительно в отдельной папке лежат файлы со всем лором книги/игры.

В итоге я создал два провайдера. Первый — для общения с локальной LLM, которая по нужному запросу берёт необходимый контент из папки с лором и составляет корректный промпт для SD. Второй — для SD, где заданы предварительные настройки: используемая модель, LoRA и вместе с промптом всё это отправляется в SD, и мы получаем итоговую картинку. Несколько попыток, потому что с первого раза вряд ли получим нужное. Получаем более-менее адекватный результат и идём в Photoshop — убрать лишнее, сжать и т.п.

Уже лучше, но не идеально.

В определённый момент я захотел подобное, но для другого контекста, с другой моделью и прочим. Можно переписать под нужды. А если опять захочу что-то другое? Снова переписывать?

Тут я, как довольно ленивый человек, написал свою проблему ИИ. И в ходе брейншторма мы решили: вынести уже готовый код, чтобы переиспользовать, и написать новый инструмент, решающий эту задачу раз и навсегда.

Почему десктоп и почему Go

Что мне было важно: работаю я на Linux, жена на Windows, на диване я лежу с макбуком. LLM и SD запущены на игровом ПК с Windows.

Можно было сделать проект на Symfony, но мне захотелось десктоп-приложение. В C или Rust я не то чтобы силён, поэтому вариант по сути один — Go для бэкенда и Vue для фронтенда. Обернуть это всё ИИ предложил с помощью Wails.

Кстати, Wails мне очень понравился. До того работал в Electron и думал, что это будет чем-то подобным, но нет. Исполняемый файл получается довольно компактным, работает везде и быстро.

В итоге получилась SD Studio.

Как это выглядит и работает

Генерация по тексту

На странице Generate выбрали пресет (ниже напишу подробнее), пишем текст, жмём Generate, ждём и получаем результат.

Наш кот

Наш кот

Что такое пресеты? По сути, это сгруппированные настройки с предустановками: какие модели, LoRA-файлы и параметры использовать для генерации картинки. Плюс там есть свой промпт, на основе которого LLM дорабатывает ваше текстовое описание, чтобы получить итоговое изображение в стиле пресета — аниме, кино, реалистичное и прочее.

Если не знаете, какой пресет выбрать — на вкладке Generate есть кнопка для рекомендации. LLM знает все ваши пресеты и советует лучший.

И ещё: на странице с пресетами отдельной вкладкой можно объединять несколько пресетов для генерации итогового изображения — Pipeline. Проще говоря, формируем картинку первым пресетом и дорабатываем другим.

Какой в этом смысл? Модели обучены по-разному, и фантазия у них сильно отличается. Очень много моделей, которые обучались на корейских девушках — умеют идеально рисовать кожу, людей, объекты, но с фантазией у них беда. А есть более простые в плане картинки, но с богатой фантазией. Pony, к примеру, очень хорошо придумывает, но результат сильно анимешный. Поэтому такую модель можно объединить в пайплайн и получить богатую на детали и красивую по реализации картинку.

Интеграция с локальной LLM

Есть провайдеры для работы с:

  • LM Studio — я начинал работу именно с этим инструментом

  • Ollama — сейчас использую, так как работает демоном, меняет модели по запросу и имеет удобный CLI

  • llama.cpp — самый шустрый инструмент, но с критичным для меня минусом: не меняет модели запросом через API

Зачем менять модели? В настройках SD Studio надо указать две: для генерации промптов из описания и для анализа изображений.

Generate From Image

Получили картинку, всё хорошо, но хочу другого кота. Открываем From Image.

Наши коты

Наши коты

Главные возможности:

  • Перерисовать картинку нужным пресетом

  • Inpaint — изменить часть изображения

  • Smart Remove — по сути тот же inpaint, но отправляет выделенную часть в LLM. LLM пытается понять, что там и какой фон вокруг, составляет промпт для inpaint и отправляет его в SD. В целом работает, но иногда лучше сделать inpaint руками.

Сессии

В процессе использования натолкнулся на проблему: добавил фото, изменил определённые части, нажал Export для сохранения. А там последняя генерация с кривой картинкой. И никакой отмены, нет возможности откатить последнее действие.

Поэтому добавил сессии. Можно создавать сколько угодно сессий и называть их, чтобы было понятно, что там делаем. В сессии хранятся все шаги обработки изображения. То есть можно вернуться к любому шагу и продолжить работу с ним. Ненужные — удаляем.

Multi-Scene

Проблема возникла из-за того же пет-проекта. Требовалось создать изображение, на котором были, к примеру, три персонажа: девушка-маг, воин и медведь. SD создавала что угодно, кроме нужного: женщина-медведь, три медведя, один воин, медведь с топором и т.д. Проблема в том, что SD пытается уместить всё описанное в одной сцене.

Я перебирал различные варианты из интернета для составления правильных промптов. Но реально работающим вариантом оказалось создание сцен генерацией нескольких элементов. Пишем текстовое описание сцены, LLM находит описание фона и всех персонажей и на форме предлагает разместить найденных персонажей — дополнительно можно поправить промпты для каждого.

Мульти-сцена

Мульти-сцена

Потом генерируется несколько изображений: для фона, для каждого персонажа отдельно в заданном пресете. Дальше появляется ещё один инструмент — Rembg (если мультисцены не нужны, можно его не использовать). Rembg аккуратно вырезает персонажа и вставляет на фон. И ещё один шаг — обрабатываем итоговое изображение нужным пресетом ещё раз, иначе видно, что персонажи «вклеены» в картинку.

Остальные инструменты

Batch — генерация картинок кучей. Иначе приходится долго тыкать Regenerate, пока не получим нужное. А так будет 10 картинок, из которых выбираем лучшую. И главное: работа с локальным GPU — это не очень быстро. Можно настроить Batch и пойти заниматься своими делами.

Compare — генерация промпта выбранными моделями, пресетами или пайплайнами. Видим превьюшки и можем подобрать нужный стиль.

Стильные коты

Стильные коты

File Browser — чаще всего требуется работать с одной папкой, например, в пет-проекте, где мы храним изображения. Из File Browser можно сразу загрузить картинку, к примеру, в Generate From Image.

SD Studio — open-source проект под лицензией AGPL v3. Все данные остаются на вашей машине, облако не используется.

Для чего еще использую SD Studio?

К примеру, жена занимается хенд-мейдом, делает косметику и гидролаты. Пофоткал баночки на столе, обработали в программе:

Гидролаты

Гидролаты