- 20.06.2022
- 23 868
- 218
- 36
- Награды
- 10
- Пол
- Муж.
- Автор темы
- Администратор
- Модератор
- Команда форума
-
- #1
Сегодня расскажем, как создать собственную AI модель (LoRA), способную на основе изменений Stable Diffusion генерировать изображения людей с максимально реалистичной внешностью.
Потенциал применения таких изображений поистине огромный. Их можно использовать как для фарминга аккаунтов, залива дейтинг и адалт-офферов, а также других вертикалей, так и банального заработка на таких платформах, как Onlyfans.
Как создать LoRA для Stable Diffusion
Прежде, чем приступить к созданию LoRA, необходимо локально установить на ПК версию Stable Diffusion Automatic1111. Скачать файлы и ознакомиться с пошаговым мануал по установке можно по . Кроме того, на компьютере должен быть установлен Python версии не ниже 3.10 с Add to PATH.Также нужно заранее собрать 7-10 фото человека, внешности которого планируем обучить ИИ-модель. Снимки не должны содержать лишних элементов и посторонних людей, взгляд человека направлен в камеру, а качество изображения должно быть не ниже среднего (фото из Instagram тоже подходят). Для примера возьмем фото из социальных сетей популярной актрисы фильмов категории 18+.
Кроме снимков и локальной версии Stable Diffusion понадобится Google Drive. Так как часть ПО и скриптов, приведенных ниже не гарантируют отсутствие утечки данных, рекомендуется использовать для этих целей любой покупной фарм-аккаунт Google, который не жалко потерять.
Создание датасета в Colab
Когда необходимый софт установлен, а фото собраны, переходим к созданию датасета с помощью .На первом шаге присваиваем имя проекту и запускаем процесс создания репозитория на Google Drive, дав сервису все права доступа к данным на нем.
Затем в автоматически созданную папку (Loras -> Название проекта -> dataset) на Google Drive загружаем исходники фото.
Загрузив фото, нужно вернуться в Dataset Maker на шаг “Tag your images”. В строке “method” из выпадающего меню выбираем “Photo captions”, а в строке “Blacklist tags” удаляем все символы и запускаем скрипт.
Ждем, пока скрипт сгенерирует варианты изображений.
Также, чтобы облегчить и ускорить работу с LoRA в Stable Defusion, в пункте “Curate your tags” можно задать значение, по которому в будущих генерациях можно будет получать результаты, схожие с приведенными в датасете изображениями.
На этом работа с изображениями заканчена.
Обучение модели
Настройка процесса обучения проводится во вкладке .Для начала обучения достаточно ввести имя проекта, которое использовалось на этапе добавления изображений-исходников, и выбрать тренировочную модель Stable Deffusion.
Также необходимо указать желаемое разрешение будущих изображений и количество итераций процесса обучения и запустить скрипт.
В итоге скрипт должен создать в Google Drive папку “output”, в которой будут находиться несколько вариантов изображений. Каждый последующий вариант имеет свой порядковый номер, и чем это значение больше, тем качественнее будет изображение. Поэтому лучше брать в работу последние 2-3 изображения.
Дальше эти несколько вариантов следует скачать и загрузить в локальную папку на ПК: stable-diffusion-webui\models\Lora и запусить исполняемый файл webui-user.bat.
В открывшемся интерфейсе остается ввести positive-промпт: “photo of a woman, full body, looking at viewer”. Затем во вкладке “Lora” в поисковой строке вводим название проекта и кликаем на него.
В итоге должен получиться промпт такого вида: photo of a woman, full body, looking at viewer <lora:TestSZ-07:1>. При необходимости также можно задать и негативный промпт, в котором указать нежелательные эффекты и характеристики итогового изображения, например “low quality” и т.п. Остается указать высоту и ширину изображения и, если есть такая необходимость, добавить более точные настройки.
Сгенерировав и выбрав несколько подходящих изображений, можно их довести практически до совершенства с помощью Photoshop, но на практике мало кто этим заморачивается, так как хорошо обученная модель генерирует и без того качественные картинки.
Выбор лучшей версии LoRA
Выбрать лучшие варианты изображений можно как вручную, так и воспользовавшись скриптом “X/Y/Z plot” в Stable Diffusion. Во втором случае нужно лишь прописать названия LoRA, которые нужно сравнить, а также задать позитивный промпт, с помощью которого они были получены, после чего запустить генерацию.В итоге ИИ соберет коллаж, разместив все изображения рядом, чтобы автор мог их быстро сравнить и выбрать лучший экземпляр.
Способы монетизации контента, созданного на основе AI моделей
Вариантов заработка на таком контенте существует огромное множество. Например, арбитражники видят в применении такого подхода бесплатную генерацию огромного количества креативов для залива трафика в вертикалях адалта и дейтинга. На самом деле, опытные юзеры SD создают крео с высокими CTR и CR и для других ниш.Но чтобы зарабатывать на AI-моделях, не обязательно только лить платный трафик на партнерки. Например, опубликовав в чуть больше 100 изображений несуществующей привлекательной блондинки, созданных на основе LoRA, создатель Саманты Эверли смог меньше, чем за 40 недель привлечь более 120 тысяч подписчиков. Более того, фото ИИ-девушки недавно украсило обложку Playboy в Мексике.
Такая реалистичность моделей, созданных с помощью искусственного интеллекта открывает возможность публикации контента с целью органического привлечения платежеспособных подписчиков на профили в таких популярных социальных сетях и мессенджерах, как TikTok, X, Instagram, VK, Telegram и др. Такие прокаченные аккаунты в итоге можно продавать за десятки и сотни тысяч долларов. Но лучше монетизировать их самостоятельно с помощью платной подписки на контент или систему донатов (например, можно подключить Patreon или BuyMeACoffee).
Кроме того, такие изображения можно “оживлять” с помощью других нейросетей и создавать короткие видео, которые можно размещать на YouTube, монетизируя контент.
Привлекать можно не только мужскую аудиторию, но и женщин. Например, публиковать изображения и видео с ИИ-моделями мужского пола можно в Pinterest, где более 80% пользователей – это женщины.
Также никто не отменял заработок на платформах фриланса, где с каждым днем количество заказов на экспертную генерацию ИИ контента только увеличивается.
Способы получения выгоды в данном случае ограничены лишь вашей фантазией.
Вывод
Контент созданный с помощью ИИ даже не достигнув пика своего развития, уже пользуется огромной популярностью не только у креаторов, SMM-специалистов, арбитражников и представителей других digital-специальностей. Аудитория также проявляет неподдельный интерес к AI-моделям, даже не всегда осознавая, что такие модели не существуют в реальном мире. И не воспользоваться этим интересом, чтобы заработать на безбедную старость уже сегодня было бы глупо.Последние темы в этом разделе:
- Обход captchaV2
- Как стать специалистом по кибербезопасности «с нуля»
- Тренировочная мишень. Сравниваем ратники с NjRat
- Ddos и Dos атаки. В чём их различие и чем опасны!
- Слив трафика из Ютуб Шортс + Выводим Shorts ролики и каналы в топ
- Пособие по финансовой грамотности от А до Я
- Поднимаем Веб-скрапер на основе ИИ
- Как сделать свой Discord бот на основе Chat GPT
- Получаем BYBIT MasterCard карту для граждан РФ и Беларуси - Оплата зарубежных сервисов
- Бесплатно пользуемся нейросетью без цензуры