Ошибки в промптинге
Ох, сколько же шикарных кадров было загублено из-за скудных описаний! Многие новички полагают, что ИИ — телепат, и пишут что-то вроде «красивая девушка». Увы, результат получается безликим. Секрет в деталях: «атласное платье изумрудного цвета» или «задумчивый взгляд в лучах заката» творят чудеса. Не жалейте слов, но и не превращайте промпт в роман — находите баланс.
Слишком краткие или абстрактные описания
Одна из самых досадных ошибок — это полагать, что модель сама «додумает» за вас. Фраза вроде «красивый пейзаж» породит безликую картинку из тренировочных данных. Конкретика — ваш главный союзник. Вместо «футуристический город» попробуйте «город с неоновыми витринами и парящими такси под свинцовым небом». Разница, как вы понимаете, будет колоссальной.
Игнорирование негативного промпта
Одна из самых досадных оплошностей — пренебрегать полем для негативного промпта. Кажется, что можно просто описать желаемое, но без указания, чего не должно быть на изображении, модель начинает «додумывать» и часто добавляет типичные артефакты: лишние пальцы, странные тени или нелогичные объекты на заднем плане. Это своеобразный способ сказать системе: «А вот этого, пожалуйста, избегай». Игнорируя эту возможность, вы существенно усложняете себе жизнь.
Технические просчеты
Одна из ключевых ошибок — пренебрежение правильным подбором CFG Scale. Слишком высокое значение буквально «зажаривает» изображение, делая его кислотным и перенасыщенным. А ведь иногда достаточно чуть снизить параметр, чтобы картинка зазвучала по-новому! Другая напасть — неоптимальное количество шагов сэмплинга. Гнаться за максимумом (50+ шагов) часто бессмысленно: после 30-го шага визуальное качество уже почти не растет, а ресурсы съедаются колоссальные.
Неправильный подбор шагов инференса (Sampling Steps)
Одна из самых досадных ошибок — это слепая вера в то, что больше шагов всегда означают лучшее качество. На деле, после определённого порога (часто 30-50 шагов для многих моделей) вы просто тратите вычислительные ресурсы впустую, получая микроскопическое, почти незаметное глазу улучшение. А вот время генерации растёт линейно. С другой стороны, слишком мало шагов (меньше 10-15) приводит к недосмотренным, сырым артефактам и кашеобразной композиции. Нужно искать золотую середину экспериментальным путём для каждой конкретной модели и задачи.
Пренебрежение кастомными моделями и лорами
Ох, какая же это частая ошибка — упорно генерировать всё на одной базовой модели, словно она панацея. Между тем, именно кастомные модели и, что особенно важно, компактные LoRA-адаптеры открывают путь к уникальным стилям и персонажам. Игнорируя их, вы сознательно ограничиваете свой творческий арсенал, довольствуясь посредственными, шаблонными результатами, которые уже у всех на слуху.
Работа с изображением
Одна из ключевых ошибок — игнорирование исходного разрешения картинки. Загружают скриншот с низким DPI, а потом удивляются, почему нейросеть выдаёт мутное нечто. И наоборот, подача на вход огромного полотна в 4000 пикселей способна привести к артефактам в самых неожиданных местах. Здесь важно найти золотую середину и, возможно, предварительно подготовить изображение в графическом редакторе.
Другая распространённая проблема — непонимание влияния веса (weight) в промпте. Новички часто либо не используют его вовсе, либо перегружают запрос скобками, добиваясь совершенно противоестественного результата. Стоит помнить, что умеренность — наш главный союзник.
Низкое качество исходных изображений для img2img
Ох, какая это частая проблема! Новички частенько пытаются «реанимировать» крошечные, зашумлённые или сжатые в JPEG картинки. Увы, диффузионная модель — не волшебник. Она не создаёт детали из ничего, а скорее интерпретирует и преобразует имеющиеся. Если на входе — пиксельная каша, то и результат будет, простите, с артефактами и странными искажениями. Всё равно что пытаться испечь торт из испорченных ингредиентов.
Ошибки в настройках денаойзинга (Denoising Strength)
Одна из самых частых и досадных ошибок — непонимание этой «магии шума». Новички часто выкручивают значение до 0.9, надеясь на «максимальную детализацию», но получают лишь хаотичный набор пикселей. С другой стороны, слишком низкий показатель (например, 0.2) для изображения-затравки (img2img) практически ничего не меняет в исходнике. Нужно искать баланс, и он всегда зависит от вашей конкретной задачи.
