Stable Diffusion иногда может давать неожиданные результаты. Часто – очень хорошие, в других случаях — очень плохие. Ведь SD использует различные алгоритмы обработки и генерации фотографий, часто эти алгоритмы могут давать не те результаты, на которые мы рассчитываем. Да и навык составления промтов прокачать не так просто.
Еще одна проблема — нейросети для работы на компьютере нужны значительные ресурсы. На старом компьютере установить Stable Diffusion будет сложно, она может вообще не работать. Для применения фильтров и эффектов к фотографиям, для самой генерации нужен хороший процессор, оперативная память и видеокарта.
При локальной работе (когда нейросеть установлена у вас на компьютере) генерация изображений занимает некоторое время. Если машина слабая или вам нужно генерировать картинки быстрее, можете уменьшить размер пакета, снизить разрешение изображения или снизить количество шагов вывода.
Начнем с трудностей. При обработке и генерации фотографий в Stable Diffusion они обязательно возникнут. Главная сложность — правильное формулирование промтов. Тут нужно будет набить руку. Ну и сама установка, как вы уже поняли, также может вызвать трудности, если вы не работали с GitHub и Python ранее.
SD-модели обучаются на изображениях низкого разрешения: обычно — это квадрат 256×256 пикселей или 512×512 пикселей. Если вы захотите генерировать изображение высокого разрешения, то готовьтесь к артефактам или общему снижению качества изображения и потери детализации. Чтобы этого избежать, перед отправкой исходного изображения уменьшите его размер.
Эти сложности связаны с тем, что нейросети рассчитаны на работу с синтетическими изображениями, которые создаются на компьютере. Они чистые, без шумов, водяных знаков и других артефактов. Но реальные фотографии — несовершенны, на них есть и искажения и свои артефакты, получающиеся при съемке. Все это затрудняет получение фотореалистичных изображений через нейросеть.
