➡️ Шаблон ⬅️ 🌟

Чтобы научиться превращать шум в красивые и осмысленные изображения, модель Stable Diffusion сначала долго училась — как ученик, который сначала ничего не понимает, а потом начинает разбираться. Обучение происходило на миллионах пар изображений и описаний к ним. Например: ➖картинка с собакой на пляже → подпись: "собака на песчаном пляже у океана". ➖портрет девушки в шляпе → подпись: "женщина в красной шляпе, реалистичный стиль". Теперь главное: модель не училась рисовать с нуля, а делала наоборот — брала уже готовые изображения и добавляла к ним шум, превращая их в "грязную кашу". А потом училась этот шум обратно убирать, шаг за шагом. Она знала, сколько и какого шума было добавлено, и училась его точно предсказывать и удалять. На каждом шаге она пыталась угадать: «А каким было изображение до того, как я испортила его шумом?» Если модель ошибалась — ей показывали, где именно. Так она постепенно училась всё лучше восстанавливать изображения из шума. А заодно запоминала, как в реальных картинках выглядят собаки, города, свет, одежда, лица и многое другое. Также модель обучалась учитывать текст — подсказки (промпты). Она училась понимать, как связаны слова и картинки: что "кот в шляпе" — это не просто кот и не просто шляпа, а конкретный образ. В итоге — после длительного обучения на огромных наборах данных — модель научилась делать следующее: ➖брать случайный шум. ➖читать ваш текст. ➖превращать шум в изображение, которое точно отражает суть промпта. ➕ Почему это круто? ➖Универсальность: можно нарисовать что угодно — от реализма до сказки. ➖Гибкость: можно менять стиль, добавлять или убирать детали, использовать дополнительные параметры (например, угол камеры или тип освещения). ➖Контроль: можно использовать референсы или даже маски, чтобы управлять композицией. Возможности и преимущества ➕ Гибкость и разнообразие стилей Stable Diffusion способна создавать изображения в различных стилях — от фотореализма до абстракции, имитируя техники известных художников или создавая уникальные визуальные эффекты. ➕ Высокое качество изображений Благодаря использованию диффузионных процессов и глубоких нейронных сетей, модель генерирует изображения с высоким уровнем детализации, включая реалистичные текстуры, освещение и тени. ➕ Доступность и открытость Stable Diffusion является открытым проектом, предоставляя доступ к исходному коду и предобученным моделям. Это позволяет разработчикам и исследователям использовать модель в своих проектах, адаптировать её под специфические задачи и вносить улучшения. ➕ Интерактивность и контроль над результатом Пользователи могут влиять на процесс генерации, изменяя текстовые описания, стили, композицию и другие параметры, добиваясь желаемого результата. Применение Stable Diffusion ➕ Концепт-арт и дизайн Stable Diffusion активно используется для создания концепт-артов для видеоигр, фильмов и других творческих проектов. Художники могут быстро генерировать пейзажи, персонажей и другие элементы, чтобы сэкономить время на предварительном проектировании и проверить различные идеи. ➕ Маркетинг и реклама В рекламе и маркетинге модели вроде Stable Diffusion находят своё применение в создании визуальных материалов для брендов, рекламы и социальных сетей. Модели могут быстро адаптировать изображения под запросы рекламных кампаний, создавая уникальные и привлекательные визуалы. ➕ Видеоигры и виртуальные миры В индустрии видеоигр и виртуальных миров Stable Diffusion может использоваться для генерации окружений или персонажей, что ускоряет процесс разработки. Это позволяет разработчикам быстро тестировать визуальные концепты и создавать уникальные, персонализированные игровые миры. ➕ Мультимедийное искусство и образовательные проекты Модель также используется для создания мультимедийных проектов, например, в образовательных целях. Студенты могут использовать Stable Diffusion для генерации визуальных материалов, изучая основы композиции, художественного стиля и цифрового искусства.

Pixel Repeat зацикливает пиксели! Идеально подходит для глитч-арта, стилизованных полос и других уникальных визуальных эффектов. Создано Максом ван Леувеном. 📂 Скачать / #️⃣ #AfterEffects #Plugin Добавляй папку с — «Программами» 📂

На этот раз гостем стала дизайнер мирового уровня и арт-директор семейного ателье кухни SilverHome — Ольга Петрова-Подольская Она, будучи выпускницей школы, вернулась в родные стены не только как успешный профессионал, но и как вдохновляющий спикер ☀️ Встреча с Ольгой была не только вдохновляющей, но и невероятно полезной для всех участников Такие события позволяют студентам получить уникальные инсайты от профессионалов высочайшего уровня и вдохновляют на новые достижения в мире дизайна 🤍

Миджорни бот: @midjorobot

В последние годы генеративные модели искусственного интеллекта (ИИ) стали неотъемлемой частью различных сфер, включая искусство, дизайн, кино и игры. Одной из самых впечатляющих и популярных таких моделей является Stable Diffusion — передовая технология для генерации изображений, основанная на принципах диффузионных процессов и использующая глубокое обучение для преобразования текста в изображения. ⭐️Что такое Stable Diffusion? Stable Diffusion — это диффузионная модель, которая генерирует изображения, начиная с случайного шума и постепенно восстанавливая его в соответствии с заданным запросом, например, текстом. Это один из типов генеративных моделей, использующих подход диффузии, который отличается от более традиционных генеративно-состязательных сетей (GAN). Главной особенностью Stable Diffusion является её способность создавать изображения на основе текстовых описаний с высокой степенью детализации и фотореалистичности. Модель была разработана таким образом, чтобы быть открытой и доступной, что позволяет всем желающим экспериментировать с её возможностями. ⭐️Как работает Stable Diffusion? Stable Diffusion — это искусственный интеллект или генеративная модель, которая использует алгоритмы машинного обучения для создания изображений на основе текстовых описаний. Например, вы пишете: "Закат в горах, розовое небо, силуэты сосен", а она берёт и рисует именно это. Но делает она это не так, как обычный человек. Вместо того чтобы начать с пустого холста и добавлять детали, она начинает с шума — буквально с хаотичного пятна. И потихоньку превращает этот шум в изображение. Давайте разберём, как это работает, по шагам. ➕ Шаг 1. Модель начинает с «шума» Представьте, что вы открываете повреждённый фотофайл: на экране только серый фон и пиксели, смешанные в беспорядке. Это и есть шум — случайное распределение точек. Именно с такого состояния начинается работа модели. Почему именно так? Потому что она использует процесс, называемый диффузией, который позволяет преобразовать этот хаос в чёткое и осмысленное изображение — от "шумного" к "понятному". ➕ Шаг 2. Текстовая подсказка Перед тем как начать рисовать, вы даёте модели подсказку, которая в мире ИИ называется промтом. Например: "Фантастический космический корабль над пустынной планетой". Эта фраза преобразуется в специальный вектор — набор чисел, который отражает суть вашего запроса. Модель как бы «понимает», что вам нужно: звезды, корабль, планета и пустыня, и начинает создавать изображение, опираясь на эти образы. ➕ Шаг 3. Внутренний «умный» формат — латентное пространство Stable Diffusion не работает напрямую с изображением. Она сначала переводит его в упрощённое представление — так называемое латентное пространство. Это как если бы вы объясняли кому-то картину по памяти: "там гора, тут человек, в углу солнце" — не все детали, но общая суть. Такой подход позволяет работать быстрее и экономнее, чем если бы рисовать прямо в пикселях. ➕ Шаг 4. Постепенное «проявление» изображения Теперь начинается магия. Модель берет этот шум и по шагам убирает его, добавляя смысл и формы. Это как проявлять старую фотоплёнку: сначала видно тени, потом контуры, потом детали. На каждом шаге она думает: "А как должен выглядеть корабль?" "Какой у пустыни цвет?" "Как расположить тени, если свет падает справа?" Каждый такой шаг — это одна итерация. Обычно их 20–50. На выходе — готовое изображение. ➕ Шаг 5. Возврат к картинке Когда картинка в латентном виде готова, модель переводит её обратно в обычное изображение, которое можно посмотреть, сохранить или доработать. Это делает специальный модуль — автокодировщик (VAE).

Набор иконок с силуэтом головы в формате .SVG, .AI, .PNG 🎚️ Download / #️⃣#Icon Texture 4 Photoshop 🔠

Stable Diffusion становится мощным помощником для архитекторов, 3D-художников и визуализаторов. Вот как его можно использовать: 🟣Быстрое создание концептов. ⭐️Генерация вариантов фасадов, окон, крыш, террас по короткому описанию. ⭐️Прототипирование идей для жилых домов, общественных зданий, интерьеров. ⭐️Проверка атмосферы — как будет ощущаться объект в разное время суток, в разной погоде, с разным освещением. 🟣Улучшение и доработка деталей. ⭐️Позволяет значительно улучшить визуализацию людей на рендерах — изображения становятся менее «компьютерными» и приобретают более реалистичный и естественный вид. ⭐️Дорисовка элементов (озеленение, мебель, текстуры фасадов). ⭐️Быстрая генерация заднего плана или окружения (горы, лес, город, небо и т.п.). 🟣Атмосферные референсы и moodboard'ы. ⭐️Создание множества визуальных вариантов по теме (например, "современный скандинавский дом в лесу утром"). ⭐️Помощь в создании коллажей и визуальных исследований. Инструменты и экосистема Stable Diffusion — это не просто одна модель, а целая экосистема инструментов, с помощью которой можно генерировать, редактировать и дорабатывать изображения. Эти инструменты делают работу с моделью удобной, настраиваемой и эффективной — как для художников, так и для дизайнеров, архитекторов, маркетологов или разработчиков. ➕ Web-интерфейсы и приложения Существует множество веб-платформ, где можно использовать Stable Diffusion без необходимости устанавливать что-либо: ➖Hugging Face Spaces, Replicate, PlaygroundAI — позволяют быстро протестировать идеи. ➖InvokeAI, AUTOMATIC1111 WebUI — локальные графические интерфейсы с тонкой настройкой и поддержкой плагинов. ➖DiffusionBee — простое и удобное десктоп-приложение для macOS и Windows. ➕ Расширенные возможности Модель можно использовать не только для генерации с нуля, но и для доработки и редактирования: ➖img2img — загрузка начального изображения (эскиз, рендер, фото) и генерация на его основе. Очень полезно, если у вас уже есть базовая сцена. ➖inpainting — замена/дорисовка части изображения (например, убрать объект или изменить фасад здания). ➖ControlNet — инструмент, позволяющий управлять композицией, перспективой, позами и формой объектов (через скетчи, карты глубины, карты освещения и т.п.). ➖LoRA и Custom Models — можно обучать или использовать уже готовые стили (например, под архитектурный скетч, японский минимализм или брутализм). ➕Интеграции и плагины ➖Blender + Stable Diffusion: существуют плагины для генерации текстур и фонов прямо из 3D-сцены. ➖Photoshop + SD (через API или плагин ComfyUI): можно быстро обрабатывать изображения, не выходя из графического редактора. ➖TouchDesigner / Unreal Engine / Unity — интеграции для интерактивных и VR-проектов. ➕ Комьюнити и модели под конкретные задачи ➖Существуют модели, заточенные специально под архитектуру (например, [archiStyleXL], [interiorDiffusion], [archisketch-style]). ➖Комьюнити на Hugging Face, Civitai и Reddit активно делится наработками и примерами. Будущее Stable Diffusion Stable Diffusion продолжает формироваться под влиянием значительных технологических достижений и стратегических инициатив компании Stability AI. С акцентом на доступность, кастомизацию и мультимодальность, платформа уверенно движется к созданию более мощных и универсальных инструментов генеративного ИИ. Ожидаемые направления развития Stable Diffusion включают: ➕ Мультимодальность: интеграция генерации текста, изображений, видео и 3D-контента для создания более богатых и интерактивных медиа-продуктов. ➕ Улучшение анатомической точности: повышение реалистичности изображений, особенно в отображении человеческих фигур и лиц. ➕ Оптимизация для мобильных устройств: разработка более лёгких моделей и интерфейсов для использования на мобильных платформах и в облачных сервисах. ➕ Расширение образовательных ресурсов: создание обучающих материалов и инструментов для упрощения освоения технологий генеративного ИИ широким кругом пользователей.

Person Introducing Lower Thirds - Набор классных плашек с фото для After Effects #материалы

Шаблон для создания 3D-карусели из фото 🏷 #Слайдшоу 🪙 КУПИТЬ | 📥 СКАЧАТЬ 🤖 @HiStockBot - бот для заказа файлов с Envato Elements, Motion Array, Artlist и Freepik