admin

Минорные изменения в @yes_ai_bot от 12 апреля 2025 [+] Yes Ai - Реализовано сбалансированное распределение нагрузки на систему, благодаря чему скорость выполнения всех типов генераций нейросетями увеличилась на 2-5%. [+] Нейросети для генерации видео - Добавлена возможность продления видеороликов, увеличения FPS и апскейла для тех видео, которые отображаются в виде ссылки (это происходит, если размер сгенерированного файла превышает 20 МБ). [⚡️] KLING Ai - Восстановлена функция продления видеороликов, созданных в Kling Ai. Каждое продление увеличивает длительность ролика на 5 секунд. Соответствующая кнопка теперь доступна под каждым видео, созданным в Kling. [+] KLING Ai - Возможность продления видео теперь доступна во всех версиях Kling Ai (1.0, 1.5, 1.6). Стоимость продления равна стоимости базовой генерации 5-секундного ролика в соответствующей версии Kling. ⚠️ Если вы ранее интегрировали Kling через наш API, пожалуйста, внесите необходимые изменения в проверку версии. [+] KLING Ai - Максимальная продолжительность видеороликов с учетом всех продлений увеличена до 3 минут. [-] SORA - Исправлена ошибка, из-за которой иногда не применялось выбранное пользователем соотношение сторон. Yes Ai Midjourney Core v.8.1 [+] MJ - Добавлено автоматическое исправление ошибок в промтах с помощью нейросети (смысл промтов при этом не изменяется). [+] MJ - Оптимизирован алгоритм обработки задач при высокой нагрузке, что снижает вероятность задержек. [+] MJ - Улучшен механизм выявления ошибок, приводящих к сбоям генераций. Теперь пользователи быстрее получают подробное описание возникших ошибок. [+] MJ - Добавлен алгоритм автоматического удаления неподдерживаемых команд из промтов для Midjourney v.7 (команды --cref, --q). Если вы используете MJ v.7, избегайте указанных команд, так как они пока не поддерживаются новой версией. В Midjourney v.6 эти команды продолжают работать в штатном режиме.

Если вы разрабатываете проект или бота и хотите интегрировать в него функционал генерации изображений с использованием модели нейросети Dalle-3, рекомендуем ознакомиться с документацией по следующим ссылкам: Документация на русском языке: https://yesai.su/ru/docs/dalle3 Документация на английском языке: https://yesai.su/en/docs/dalle3 Основные характеристики и требования API: Все изображения, сгенерированные моделью Dalle-3 от Bing, имеют разрешение 1024x1024 пикселей. По одному запросу, как правило, формируется набор из 4 изображений (изменить количество изображений в одном запросе невозможно). Запрос (промт) должен содержать минимум 15 символов (доступен ввод на любых языках) и включать в себя как минимум два пробела. Стоимость генерации одной картинки составляет 🔅0.15 монет (подробности о разнице между монетами и баллами см. в разделе "Чем отличаются монеты от баллов в системе Yes Ai"). При использовании нашего API изображения создаются без водяных знаков. 👉 Перед интеграцией API Dalle-3 в проект рекомендуем протестировать возможности модели [в нашем боте].

Новая модель от команды Midjourney вызвала неоднозначные впечатления — она не стала прорывом и, напротив, получила достаточно сдержанные оценки. Тем не менее, нельзя не отметить улучшения в области реалистичности генерируемых изображений, а также улучшенное распознавание промтов, написанных в формате прямой речи. Наш предварительный вывод: версия v.7 не заменит v.6.1, поскольку обе версии обладают своими сильными сторонами и подходят для разных задач. Именно поэтому в @yes_ai_bot мы продолжаем поддерживать обе модели. Выбрать нужную версию можно двумя способами: 1️⃣ Через меню ⚙️ настроек MJ, нажав соответствующую кнопку (v.6.1 или v.7). 2️⃣ Добавив к промту ключ --v 7 (если ключ не указан, будет задействована версия, выбранная в настройках). ⚡️ Midjourney Core API версии 8.1 теперь также поддерживает промты с ключом --v 7. Сообщите об этом вашим клиентам. 📖 Все команды и инструкции остаются актуальными.

Так как ваш преподаватель не совсем корректно сформулировал вопрос, могу предположить еще вот что... Поверхностные нейросети (shallow neural networks) — это нейронные сети с небольшим количеством скрытых слоев (обычно один-два скрытых слоя или даже вообще без скрытых слоев). Они считаются «простыми» или «неглубокими» и хорошо подходят для решения относительно несложных задач или задач, где данных немного, а глубокие сети избыточны. Вот несколько примеров поверхностных нейронных сетей и моделей на их основе: 1. **Перцептрон (Perceptron)** - Самая простая модель, состоящая всего из одного слоя нейронов. - Используется для решения задач бинарной классификации. - Очень ограничен в возможностях и не способен моделировать сложные нелинейные функции. 2. **Многослойный перцептрон (MLP, Multilayer Perceptron)** с одним скрытым слоем - Имеет входной слой, один скрытый слой и выходной слой. - Способен решать задачи классификации и регрессии средней сложности, но ограничен в моделировании сложных зависимостей. 3. **Сеть радиально-базисных функций (RBF-сеть, Radial Basis Function network)** - Состоит из одного скрытого слоя нейронов с радиально-базисной функцией активации и выходного слоя. - Часто используется для аппроксимации функций, классификации и регрессии. 4. **Сеть Хопфилда (Hopfield network)** - Рекуррентная нейронная сеть с одним слоем нейронов, соединённых между собой обратной связью. - Используется для ассоциативной памяти и решения задач оптимизации. 5. **Адаптивная линейная сеть (Adaline)** - Простая сеть с одним слоем нейронов с линейной активацией. - Используется для задач линейной регрессии и классификации. Применение поверхностных нейросетей оправдано в следующих ситуациях: - когда набор данных небольшой и глубокие сети склонны к переобучению; - когда задача проста и не требует извлечения сложных признаков; - для обучения базовым принципам машинного обучения и нейросетей. Однако для сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка или временных рядов, глубокие нейронные сети обычно дают лучшие результаты.

проблема в том, что вы эти нейросети уже вряд ли найдете где-то в открытом доступе, они сильно устарели... По Stable Video Diffusion примеры генераций можно вот тут найти: https://t.me/yes_ai_chat/27759

Нейросети какой категории имеются ввиду ? Их очень много: генерация текста генерация видео генерация картинок оживление фото ...и так далее. Но, если коротко, то самыми слабыми можно считать первые версии всех нейронок: Stable Video Diffusion (генерация видео по промту), Stable Diffusion до 1.5, Dalle-2 и пр.

А это разве не ветка для других нейросетей ? https://forum.yesai.su/forum/15-drugie-neyroseti/

лучше попробуйте для этой цели нейросеть Flux.1 - она стабильнее с логотипами работает

В @yes_ai_bot открыт доступ к передовой нейросети от Google — Gemma 3. Возможности современных нейросетей для работы с текстом вышли на уровень, позволяющий отказаться от копирайтеров и редакторов. Ярким примером является ChatGPT 4.5. Казалось бы, а что нам еще может быть нужно? Google решил нас порадовать: буквально на днях вышла обновленная открытая модель Gemma 3 с 1B, 4B, 12B и 27B параметров. На первый взгляд, все как обычно, но есть нюансы... Google, как всегда, выложил веса в открытый доступ, поэтому модель можно установить на собственное железо, если позволяют средства (она влезет даже на 3090 и 4090, вопрос лишь в наличии нескольких сотен тысяч рублей). На более слабые GPU можно установить и "легкие" версии Gemma 3, например, 4B, но качество ответов будет ниже. Объем ответов "из коробки" увеличился в среднем на 60–300%, теперь вы будете получать развернутые пояснения при решении сложных задач. G3 поддерживает мультимодальность: она способна обрабатывать не только текст, но и медиа. Качество генерируемых текстов на разных языках достаточно высоко, в частности, модель хорошо работает с русским. G3 поддерживает 140 языков. DeepSeek глотает пыль. Контекстное окно увеличено до 128K токенов, что позволяет обрабатывать очень большой объем входных данных. 3-я версия "думает" на 30–400% дольше, чем 2-я (зависит от поставленной задачи, в среднем ожидание ответов увеличилось в два раза). Если использовать ее для получения ответов на вопросы, то разницы вы не заметите, а вот при генерации объемных текстов придется немного подождать. Уникальность рерайтов текста составляет 90–100%, что очень хорошо для открытой модели. Мы часто обращаем внимание именно на этот показатель, так как он позволяет оценить способность модели создавать более вариативный (менее предсказуемый) текст. Фильтрация запрещенного контента улучшилась, используйте нейросети во благо! Gemma 3, как и ее предшественница, является нерассуждающей моделью, при этом сохраняя достаточно высокое качество ответов и оставляя возможность использовать системные роли (доступ к +WEB и другим функциям работает в штатном режиме). Теперь рассмотрим это обновление в контексте проекта Yes Ai Многие функции стали работать гораздо лучше, например, генератор случайных промтов для Midjourney, Dalle-3 и Stable Diffusion. Теперь вы будете получать более развернутые ответы при использовании функции доступа к сети интернет (+WEB ), а также с включенной опцией "Диалог", так как G3 лучше обрабатывает контекст. Ответы на запросы могут занимать больше времени, но оно того стоит. [Бесплатный доступ к Gemma 3]

Вам просто нужна другая сборка SD, это решит проблему

Я бы на вашем месте попробовал другую сборку SD поставить, но перед этим следует пропушить обновление SD - это можно сделать добавив в конфиг, с которого запускаетесь, строку "git pull origin master". Возможно это поможет. Такие проблемы могут возникать если какие-то из скриптов JS битые, либо битый CSS.