НЕЙРОСЕТИ – БЫСТРОЕ ПОГРУЖЕНИЕ – Stable Diffusion

Расшифровка видео

0:00
Всем привет в этом видео Я хочу познакомить всех новичков с такой замечательной вещью как не сети в
0:05
принципе поэтому это видео называется быстрое погружение почему она называется stable diffusion быстрое погружение
0:11
потому что мы будем делать пример на одной из моих любимых нейронокс всех Мне
0:16
нравится именно тем что она бесплатная быстро развивающаяся благодаря которой произошёл
0:28
хайпкемп Как устроен россети потому что они сегодня решают большинство задач ещё раз есть нейросети которые генерируют
0:36
изображение то есть из ничего Казалось бы вот вы видите на экране картинка хоп её не существовала вы впервые в жизни
0:41
видите вы её нигде не найдёте кроме как в этом видео всё и второй раз её никто не повторит не сделат об этом расскажу
0:47
Вы можете заменять голос и говорить совершенно другим человеком как слышите Сейчас вы можете изменить внешность
0:53
совершенно изменив и голос при этом и внешность То есть вы слышите видите совершенно друго человека это всё делают
1:00
нейросети всё это локально всё это доступно на моём канале всё это рассказывается показывается я буду делать пример на одной нейросети Чтобы
1:06
сильно не вскружить вам голову чтобы вам было проще потому что вы поймёте Как устроена в принципе stable diffus и Как
1:13
устроены сразу все в принципе ещё раз повторю Наро сети как правило эта папка локальная на вашем компьютере в моём
1:20
случае вот она лежит на диске E а Soft я создал SD diffusion и у меня здесь лежит
1:25
папка она портативная То есть я сам сделал так чтобы она никуда не разбрасывал свой мусор никуда не
1:30
запоминал настройки Кроме того каталога в котором она сама находится То есть если я перес на систему У меня всё та Останется все мои настройки всё-всё-всё
1:36
я точно удобно эта папка весит довольно много потому что здесь есть так называемые Модели Модели – это такие
1:43
большие файлики двух гиговые трёх-четырёх разных размеров в которых и находится сама нейронка в которой она
1:49
там думает как она устроена как она работает и Об этом я подробнее Сейчас расскажу я себе вывел ярлык на Запуск
1:54
этого сервера чтобы нейронка запустилась вме на рабочем столе Вот это тот же самый батник я его запу пуска и пока он
2:00
загружается запускается Я просто могу либо свернуть это окно либо просто ждать у меня сейчас в браузере откроется новая
2:07
вкладка в которой и будет запущен этот самый stable diffusion он называется stable diffusion Как видите на вкладке
2:12
написано и открыт У меня сейчас не какой-то там веб-сайт вам может показаться раз у меня браузер и вкладка
2:18
нет открыт локальный сервер локальный То есть это у вас на компьютере вот эти Циферки которые вы видите Наверху не 3w
2:24
какой-то там ru.com да а именно 12700 вам прямо говорят о том что это локальный адрес это у вас на компьютере
2:30
То есть вы можете быть полностью отключены от интернета и прекрасно использовать нар сеть абсолютно любую за
2:36
исключением конечно же тех которые захотят там обновиться или вы захотите что-то там скачать загрузить Там и так далее Это уже Я думаю логично да То есть
2:43
вы можете перекрыть кислород и доступ в Интернет любой программе у себя на компьютере точно так же Нейрон ком и она
2:49
будет от этого работать за исключением ещё раз тех случаев Где вы сознательно явно хотите что-то там скачать и
2:54
обновить это видео будет разделено на несколько частей и я сейчас вам расскажу сразу же быстро про многих самая большая
3:00
часть у нас будет первая Что такое stable diffusion Кому принадлежит Кто как развивает нужно погружаться заходить
3:06
издалека Без этого никак не разобраться Ребята это факт вам придётся понимать некоторые основу Потому что есть
3:11
проблемы которые многие люди решают неправильно неправильное понимание проблемы неправильно приводит к вас к
3:18
путям и дорогам То есть вы неправильно решаете то есть правильное понимание проблемы помогает вам правильно найти
3:24
инструмент или решение к этой проблеме но часто люди делают всё очень тяжело и сложно мы Ходим целый год это видео
3:31
может быть Вам покажется даже где-то сумбурно Я очень быстро тотори говорю потому что ребята целый год просто
3:36
нахлебник и тех же проблем где люди просто прохо поют ушами где-то там пропускают видео и так далее И это как
3:42
раз касается третьего пункта где я тоже буду рассказывать вот я Как видите сейчас говорю прямо получается прямо
3:48
подряд то что вам необходимо смотреть если интересен стейбл и то что вы сегодня увидите вам необходимо будет
3:53
посмотреть все видео на канале которые находятся в плейлисте stable diffusion если какие-то вам кажется те ря эту
4:00
актуальность поверьте Я к ним не возвращаюсь если какая-то кнопочка здесь пропадает я не буду говорить что Ой вы
4:05
знаете сейчас вот она пропала в телеграме об этом сообщу или в дискорде и Подписывайтесь там всё понятно и
4:10
написано и рассказано Но если она будет постоянно перекачки из одного места в другое естественно не буду на Ютюбе
4:16
каждый день переснимать ролик потому что обновление выходит довольно часто поэтому говорю актуальны все видео даже если вы будете делать что-то Что не
4:22
работает поверите в дискорде вам подскажут Приходите в голосовой канал вам всё объяснят и покажут расскажет направление вы за 5 минут решите вообще
4:29
все вопросы где скачать stable об этом могу сразу же сказать существует версия от автоматика та которую вы видите
4:35
сейчас на экране Об этом я расскажу либо портативную которая на основе этого автоматика собираю Я лично который
4:40
следит просто за тем как оно вот сидит вот сейчас вот нажмите паузу в этом видео и внимательно Прочтите в дискорде
4:46
Я очень подробно Расписал Чем отличается портативная версия от версии которая вот
4:52
официальная как в кавычках так скажем Да вот авто автоматика нечи никаких там официальных не официальных просто есть
4:58
человек который это всё собирает про тоже расскажу правовые аспекты связаные со stus легальность использования
5:04
коммерческое использования про это также расскажу схватит ли вас кто-то за жопу Если вы будете что-то там делать на коммерческой основе и так далее об этом
5:09
конечно расскажу как монетизировать свои знания заработать естественно когда вы полностью погрузитесь во всё это естественно тоже нужно об этом сказать
5:16
другие интерфейсы для генерации и так далее То есть если вы сидите сейчас смотрите с планшета с Мака там с калаба
5:21
у вас нет видеокарты ещё что-то то есть услышали не расстраивается везде есть какие-то варианты решения Итак погнали
5:27
первое что мы видим сейчас на и это мы как правило и называем stable diffus на самом деле строго говоря
5:34
stable diffusion это так называемая модель Как видите SD 1.5 1.4 существуют
5:39
разные версии Ну и чем выше тем Казалось бы лучше но про это отдельно буду говорить Не факт что лучше это файл в
5:45
котором сидит мозг Наро Сити так называемая unet я сейчас даже это напишу
5:51
запоминать повторять за мной ничего не надо запаривать просто можете чилить пить чай кофе там не знаю кушать чипсы
5:57
там смотреть меня вообще мозг не напрягай в этом видео вам даже не надо ничего Вообще запоминать вы просто врубается то как это устроено но мы как
6:04
правило стеблом называем вообще этот интерфейс То есть stable diffusion – это весь UI который вы сейчас видите на
6:10
экране UI – это User Interface Но вообще строго говоря это опять же какая-то модель stable diffus
6:17
которая подходит только к stable Дину существуют разные UI например confi uui вы сейчас видите на экране который тоже
6:22
отличается очень сильно визуально Как видите от того что вот сейчас вот здесь вот есть invoke ai тоже вроде
6:27
симпатичный Как видите Нормально неплохо смотрится красивый клёвый стильный мод Молодёжный но самый мощной прокаченный
6:35
является этот существует много разных но я буду показывать пример на самом прокаченный самом актуальном котором Вам
6:40
нужно понимать и знать если вы хотите вообще погружаться в мир всех нейронов конкретно данный stable diffusion это
6:46
ner сеть занимается как правило генерацией изображений первый вклад который вы видите здесь txt to IMG с
6:51
английского будет означать тек to Image То есть это сокращение Да чтобы вкладки не раздувай это у нас Text to Image это
6:58
означает Что вы хотите конвертировать текст некий в изображение то есть мы например пишем здесь что-то типа Dog и
7:05
нажимаем кнопку generate больше ничего не меняем и получаем Как видите дог очень легко и просто эту собаку вы
7:13
никогда не видели нигде и она была сгенерирована только что на ваших глазах у этой собаки есть свой идентификатор
7:19
это так называемый сит в интерфейсе но про это отдельно буду говорить про это отдельное видео буду ссылаться пока вам
7:25
нужно знать что всё что мы здесь вводим оно генерируется вообще совершенно чуть ли не случайным образом как эта магия устроена Сейчас расскажу и почему
7:31
Например есть такая проблема как например мы пишем собака и очень сложно В отличие от дог догадаться какую часть
7:38
четвероного друга нам сюда засунул Нейрон то есть непонятно почему когда мы пишем дог у нас работает а почему-то
7:44
когда пишем собака не работает Что это за закон такой да вот бац собака опять работает и глаза странные собака удивляй
7:50
только что была собака на тарелке сейчас я про всё это про это расскажу нужно заходить издалека Итак Чтобы понимать
7:57
что это такое как с этим работать сто много титоров и так далее нужно зайти издалека этот интерфейс придумал китаец
8:04
некий чувак который взял некие наработки от некой компании если идти Прям
8:10
исторически то очень коротко расскажу так существует компания кос Вот вы сейчас видите на экране вот здесь
8:15
существует компания Кови это группа компаний на самом деле из мюнхенского университета Людвига и максимилиана в её
8:21
состав входит UT это математики Runway – это нейронки которые занимаются исследованием моз и так далее и L
8:27
компания которая держит самое большое количество по в мире на самом деле не просто порно вообще всех изображений которые только есть У них даже есть
8:33
собственная коллекция называется lon 5b от слова F B и как-то они собрались в баре Один говорит А давай создадим
8:39
Нейрон которая научится запоминать картинки чтобы потом их воспроизводить и такие сделали у них это получилось они
8:46
сделали Нейрон Как они это делали они берут собаку и говорят вообще пока сидели в баре и рассуждали А давай
8:52
сделаем вот таким вот образом короче берём собаку и сделаем так что нейронка запомнит так как мы её сейчас зашумим
8:59
захми изображение чтобы Из этого говна и палок собрать наоборот Давай попробуем и что они попробовали и реально ребят
9:05
получилось это не магия это реально так работает смотрите как примерно я сейчас просто в Фотошопе воспроизвели примерно
9:11
как бы это выглядело добавить шум давайте сейчас на ном слой создам фильтр
9:16
шум добавить шум Окей Ну и размытие по гаус чтобы было понятно как это на самом деле более Так похоже выглядит если мы
9:24
захми эту картинку вот таким вот образом и с кормим нейронки чтобы она это то есть э процедура обучения моделе вообще
9:31
на она запомнит как Херо всё это выглядит и каждое изображение как Вы наверно догадываетесь если мы будем так
9:37
вот захро Вот так вот страшно зашумленные
9:42
[музыка] процесс Нон то есть от слова шумно – это
9:49
как раз то как мы из этого шума извлекаем обратно качественно изображение это то чем занимается нейронка у нас уже в юзер интерфейсе то
9:56
есть мы сначала обучаем Нейрон тому чтобы она из 5 млр же сделала ВС в и палки превратила а потом благодаря
10:03
тому что она знает как это всё
10:09
расчехлил зашумим Тем больше она будет понимать С какими вариациями делать этих собачек То есть если я сейчас ещё раз
10:14
нане у меня будет совершенно другая собака если я ещё особенно не забуду написать это обратно сюда в поли промт
10:21
Итак пишем собака получается другая собака пишем ещ получается Трей таких очень много интересный момент проблема
10:27
которых стоит сечас м сразу сказать при работе со стеблом чтобы вы понимали изображения на которых обучалась Нора
10:33
сеть как правило 512 на 512 То есть это не просто вот как как правило типа большинство ли Нет это именно 512 512
10:40
это именно бралось за основу как правило 512 на 512 выглядит следующим
10:46
образом я вот сейчас в интерфейсе поправил и допустим сейчас напишем какой-нибудь там бич например пляж и вот
10:51
мы получаем пляж Вот таких пляжей были миллионы закинута когда-то в нар сеть она почти месяц случилась этому всему и
10:58
так вот вышла модель называющийся stable diffusion потом появился интерфейс который также мы называем сейчас сегодня stable diffusion об этом чуть позже так
11:04
вот мы захолод вторую третью и таких всех вариациях картинок в и палки
11:10
превратили можно сказать там в шум и потом мы Деном То есть расшумелись
11:17
у нас в интерфейсе есть такая крути Тор sampling steps То есть как много сэмплов
11:22
из мозгов нейронки надо достать чтобы попробовать сделать и извлечь нам этот
11:28
пляж то есть это поле промт Как видите вот оно переводится как подсказка с английского но мы все называем ещё раз
11:33
это промто то есть мы только подсказываю это не приказка и не указка типа будеь добра нейронка Сделай мне точно
11:39
охеренный пляж охеренный собаку с правильными лапами Нет это это нейронка это никогда не будет идеально как
11:45
калькулятор как математика Да это нейронка это будет максимально стараться соответствовать потому что нейронной связи у человека тоже не совершенной это
11:52
вот человеки думают что они там совершенны всё там понимают знают лучше чем что-то на самом деле это некий опыт
11:57
который о приобретают основывается на этом на ошибочном порой опыте А потом делают вывод точно так же нейронка она
12:03
построена не на калькуляции не на точных вещах А пытается сымитировать именно мышление и память человека Вот так это
12:10
работает то есть мы е захми и таким вот образом мы расчехлили обратно картинку так вот я делаю один Селин СТП и нажимаю
12:17
generate и на Первом шаге Всё я дальше не могу давайте сделаем два Селин steps
12:23
Что получиш лучше Ну тоже не особо Давайте три Ну три
12:29
начинает что-то там подглядывать Лучше давайте бич верну ещё раз на трёх Э вроде как пляж но плохо он не очень
12:34
уверен и во уже похоже четыре давайте сделаем где-нибудь семь нажимаем generate и оп Вот это уже что-то похожее
12:41
на пляж то есть вот мы дали возможность сейчас нейронки только вот столько раз подсмотреть себе в мозги Попробовать там
12:48
вспомнить и бы такие хороши у тебя 7 секунд было типа вот Представь что это семь это не семплинг сп Да количество
12:54
этих подгляд а секунд Всё забудь А теперь показывать что вспомнил то есть так вот это Это примерно работает
13:00
возвращаемся к собачке которую нейронка решила накрыть на стол Я уверен многих сейчас не оставляют в покое этот вопрос
13:05
всё-таки почему так произошло Давайте всё-таки Четвероногий друг будет нормально не будет приготовлен где-то
13:11
там в чебуреке Давайте объясню как это устро сейчас обновлю вкладку чтобы вас никакой пляж не смущал чтобы вы сильно
13:16
не расслаблялись потому что видео сложное Итак выше упомянутая компания L
13:22
про которую говорил обладает большим количеством изображений L 5b 5 то есть очень много картинок когда вы в
13:28
интернете допустим на каком-то сайте собачек или котиков находите что-то вот дог Вы можете обратить внимание что если
13:35
у вас интернет не грузится или сайт поломался Вы можете правой кнопкой нажать любо Есть страница
13:40
проинспектировали посмотреть код там по-разному в браузерах это постояно называется нажать на стрелочку навести
13:45
на тот элемент который Вас интересует и если он у вас не загрузился как правило изображение у него есть такой атрибут
13:50
как Alt в этом Аль атрибуте должно быть прописано как правило не пишется там
13:56
собака Ну как правило то есть бо часть изображения в интернете с собаками они про тега так скажем Да тег не будем
14:02
говорить там Alt attribut alternative чтобы вы просто понимали просто тег такой стоит как хэштег в принципе то же
14:07
самое Да что это собака Но пишется она не как собака как правило как дог Именно поэтому Вы уже поняли сейчас наверное
14:15
line 5b имел пару изображений то есть 5 млрд картинок с пятью миллиардами описаний этих картинок именно так Нейрон
14:22
обучался поэтому некоторые вещи когда вы выводите и можете удивляться почему она иногда выдаёт прямо точно иногда она не
14:27
понимает что хочу вроде пишу как бы Снегурочка и тот не работает и вот Казалось бы Снегурочка такая популярная
14:33
но она популярная где она популярна понимаете да на фоне всей планеты Земля гурч Какая популярная Но я это делаю
14:38
лично исправил потому что я один из тех кто делает как раз модель настоящий не миксую где-то там ворует или ещё что-то
14:44
Да там вшивают нет у меня настоящая модель настоящий фотоаппарат настоящие человеки с кем я работаю и Снегурочку
14:49
засунул в модель То есть вы можете написать слово Снегурочка и получить живую Снегурочку если раньше не работало
14:55
сейчас это может работать как происходит процесс обучения тоже очень интересный Аспект лучше всего обучать изображение
15:01
на разрешение 512 на 512 конечно же моделью вы не будете занимать скорее всего изучением для этого есть гиперсеть
15:07
небольшие то есть Чтобы не мучиться Вы можете за 5-10 минут сделать маленькую гиперсеть есть у нас большая Наро сеть
15:13
называется вот л да то есть у вас модель существует и на её основе Вы можете сделать маленькую эро сеть и какую-то
15:19
Чебурашку снегурочк кого угодно всё то Чего нет в нейронки как правило все вещи
15:25
после 2021 года которые появились в мире они отсут в моделях потому что именно тогда вышла глобальная первая модель
15:31
stable diffusion называлась она 1.5 она была обучена как раз вот огромном количестве изображений есть такая
15:37
компания которая со Штатов собрала очень много денежек называется она stability и
15:43
она как вы помните вот в Кови входит три компании и Runway и L и вот как раз лити зарядил
15:50
денежки Хотел показать пальчик средний не вам зарядил денежки компании Runway
15:56
которая сейчас коммерческая Ну в принципе так же как и Open stability I что не есть на самом деле я про это тоже
16:02
расскажу зарядил В общем денежки в размере где-то 600.000 им это стоило На амазоне прокрутить примерно 24 дня был
16:08
трейн всех этих трейн – это обучение а Наро сети всем изображениям на планете
16:13
Земля Да вот что удалось собрать 5 млрд и из этого получилась какая-никакая модель потом люди начали в миксовать
16:19
вмешивать свои вещи Но как правило сильного развития не было Вот я лично занимаюсь как вот сейчас видите Ну те кто давно на канале ударными темпами
16:25
сильным развитием особенно нашего фольклора чтобы мир больше лучше понимал всё СНГ всё наше вот короче вот что есть
16:32
Ну и прислушиваюсь к тем кто донатит опять же на бусте поддерживает то есть что они запрашивают то и прямо добавляю в первую очередь отмечаю то что не
16:38
расходится с интересами и там взглядами всех большинства людей вот то есть мы можем спокойно как-то её дооб учать если
16:44
мы не можем делать модель мы можем делать маленькую сеть называется она лора и это пока тоже может не вникать на
16:50
канале об этом есть видео просто знайте что можете приструнить пристроить маленькую такую гиперсеть которая
16:55
встраивается в основною и даёт понимание то есть сети которые 2021 года не знает что такое Чебурашка и Карлсон легко это
17:02
можно сделать некоторые вещи в нейронки Вас могут очень сильно удивлять например а расскажу вам как я делал тульский
17:08
пряник обучал и в свою модели добавлял То есть если я сейчас напишу Тула пряник то чего нейронка без меня не знала
17:14
никогда Сейчас если мы сгенерить мы получим тульский пряник вы смотрите вас здесь ничего не удивляет Да
17:20
действительно тульский пряник как есть и причём сейчас Можем даже сделать побольше разрешением ещё раз и Обратите
17:26
внимание как раз на Антураж пока он генерис Посмотрите на Антураж То есть у меня какая-то доска есть чашечка кофе
17:32
есть длинное полотенчика какая-то вроде как мука или присыпка или это крошка как раз с пряника то есть о здесь мёд
17:38
появился или что-то такое чашечка какая-то опять крошечки какие-то разные как это происходит Дело в том что когда
17:43
я фотографировал опять же своими руками Все эти тульские пряники всё это делал Каким образом я понимал что нужно это
17:50
делать главным объектом при всех тысячах изображений которые я делаю должен быть основной объект и должен лежать примерно
17:56
Или стоять зависит от человека там от предмета примерно в одном и том же месте все косвенные побочные предметы должны
18:02
занимать 30-60 про и они должны постоянно гулять по кадру влево вправо то есть чай кофе сгущёнка и прочее то
18:08
есть такие вот вещи Да сейчас например покажу А на примере сгущёнки которую Мы
18:13
все знаем то есть ну даже без хареса просто сейчас генер конденс мил как вот выглядит То есть я вот генерируют да то
18:20
есть у нас да пишется Не идеально это ещё одна проблема с которой вам надо просто смириться Потому что она не понимает такой параметр она просто
18:26
насколько хорошо помнит настолько вот как бы показывает я вот обучал разным типам Как видите генерируется не всегда
18:33
идеально так Смотрим 22 на 7 у меня вроде обыч настройка да странно что у меня ещё ни разу не выпало чётко
18:38
прописано слово молоко вот здесь у нас ГОСТ должен писаться мы можем сделать кстати Open то есть мы можем
18:45
сгенерировать с открытой банкой пишем мы по-английски потому что вот так вот обучение происходит да ну-ка ещё раз
18:50
Open вот ну-ка ну-ка рават крышку но никак нака открыл всё сгущёнка открыла
18:57
Как видите Антураж должен соответствовать что бы произошло ребят Если бы я вот сейчас написал например
19:04
Drug ST medicine emergency и что-то с медицины Я бы получил естественно
19:09
магазин сейчас напишу например grocery Store например какой-нибудь продуктовый Да grocery Store и естественно я получу
19:15
какой-то продуктовый то есть ничего вас не удивляет Он вроде как работает правильно Как должно Да но что бы было
19:21
если бы я ребята обучил так Нейрон тульскому прянику или сгущёнке на кадре
19:26
которого на фото который я снимаю и Обучаю нейронка присутствовал бы каждый раз какой-нибудь там пузырёк с
19:32
таблетками шприц или что-то из сфер медицины вот на каждый абсолютно причём
19:38
в разном месте это бы спровоцировало то что когда бы я ввёл например тот же самый медицинский магазин там аптеку или
19:43
ещё что-то там бы обязательно была сгущёнка или тульский пряник То есть вы должны понимать что у Ne City конкретно
19:50
ST diffusion нет понимания контекста происходящего То есть если мы сделаем прыгающий код она помнит как он в
19:56
воздухе парит код но она не понимает его физику там всех свойств Да ничего не понимает контекста происходящего В какую
20:02
сторону он должен идти и так далее там объём тела масса ничего она просто это помнит точно так же прикроватной
20:08
тумбочке мы сейчас напишем B Side Table если мы скажем Open то есть открыто Да Open то мы увидим скорее всего там носки
20:14
а не вилки ложки просто потому что в мире нет изображений где люди кладут в
20:20
прикроватную тумбочку Как вы понимаете носки не носки вилки и ложки и ножи
20:25
Почему Потому что вот так вот мы мы такие человеки мы немножко умные и правильные вещи делаем Но существуют
20:31
какие-то баги сейчас покажу А проблема ещё одна например R Bread вот я обучил
20:37
Нейрон ржаном хлебу и нажимаем generate R Bread вроде получаем честно если я
20:42
Введу например сало я получается сало и то и то научил А что будет если я скажу и сало and А точно также я сейчас отменю
20:50
R Bread и на второй строке можно написать сало то он почему-то как-то вот делает не очень сильно У нас есть такой
20:56
замечательный лайфхак я сейчас все горячие клавиш не буду озвучивать это не нужно в этом видео ещё раз говорю повторять запоминать ничего не надо вам
21:02
только надо Вруби в то Как устроена сеть как она соображает Да я пытаюсь Сейчас две вещи сделать и он мня почему-то
21:07
начинает их склеивать смешивать очень мало людей в принципе понимает почему это происходит именно происходит морфинг
21:13
объектов а не их сочетание на столе Да напишу сейчас даже на одной строке чтобы вы не думали что это какие-то магические
21:18
цифры что-то там ломают Да нет это на самом деле просто морф происходит Почему если шум по определению объектов и Свету
21:26
и тени примерно Одина расстояния которое вот нейронка запомнил она думает что их надо Морфи К сожалению и это надо
21:33
исправлять в отдельных режимах у нас Как видите есть разные вкладок то есть IMG то IMG здесь можем увеличивать
21:38
разрешение так называемые upscale можем поменять интерпретацию изменить там цвет можем переключиться на NP модель которая
21:45
будет и об этом во всём Ребята это отдельное видео всё на канале то что я рассказываю это всё подробно есть поэтому я говорю очень важно смотреть
21:51
все видео не пропускать Даже те которые потеряли актуальность Например у меня сейчас как видите нет вкладки Train
21:57
потому что это одно из самых важных видео которое надо посмотреть Но у меня её нет Я не использую и вам не советую
22:02
но посмотреть Очень советую у вас будет ещё большее понимание того как всё работает Если вы хотите профессионально
22:07
этим заниматься если нет то просто можете смотреть и как бы врубать как это всё устроено так вот имея проблемы мы
22:14
можем это решить легко мы можем сказать например European Woman Casual dressed Или можем сказать dressed by condensed
22:20
Milk например Мы например хотим нарядить в сгущёнку девушку и получаем такую вот
22:25
как бы женщину Да у которой что-то как-то отдалённо начинает похоже на молоко на сгущённое платье видите что
22:32
делают то есть как-то вот вот такие вещи тоже можно делать нейронка просто обучен вообще всё понимать Да ну как вот
22:38
вспоминать что она знает почему я ещё акцентировал Ваше внимание на то что изображения обучались на разрешение 512
22:45
на 512 во-первых это экономия времени то есть 24 дня на обучение 600.000 долларов как понимаете не маленькая сумма да то
22:51
есть не маленькое время Поэтому обучался на таком да сейчас на повышенных разрешениях идёт обучени и так далее Но
22:57
то что то вот сегодня в основном люди используют это версия 1.5 и на основе 1.5 модели у нас происходит генерация
23:04
Что произойдёт если мы скажем Ту же самую European Woman dressed Cas или Casual Dress Неважно а не на разрешение
23:11
512 на 512 Причём я сейчас лайфхак такой сделаю чтобы лицо исправил чтобы вас ничего не смущало пока что потому что
23:17
про другие проблемы мы отдельно буду говорить И вот вроде с ней всё нормально но если мы поднимем разрешение что-то
23:22
типа не знаю 1384 на 14400 48 нажимаем generate смотрите что
23:29
получится вот эта вот Casual Dr женщина будет с очень длинными ногами она почему-то двоится и это называется
23:36
эффект дабл ёл дабл туловище и прочее то есть вот этот очень корявый эффект
23:41
который вы никак не сможете избежать для этого существуют другие решения другие инструменты поэтому Старайтесь на очень
23:48
высоких разрешениях не генерировать Если вы будете что-то тут генерировать вам просто это нужно понимать что вектор по
23:53
которому идёт шум которым он пытается скрестить они рано или поздно сломаются
23:58
потому что разрешение на котором он обучался и шум в котором это было и Лора точно также микро гиперсеть она будет
24:04
работать от той опять же модели на которой обучался А всё это происходило ещё раз на разрешение 512 512 Именно
24:10
поэтому Я рекомендую делать на этом разрешении Да я у себя по умолчанию вы можете увидеть на экране когда обновляю
24:16
страницу У меня по умолчанию стоит 640 на 640 Почему я выбрал такое разрешение потому что я понимаю что это не совсем
24:21
правильно И это отход от моих же опять же Советов но тем не менее если я смотрю я более-менее верю и мне кажется да в
24:28
принципе всё по-настоящему я верю честно если я начну балло с разрешением выставлять что-то выше у меня будет
24:34
ребята плохо и даже если не будет плохо то очень внимательный человек увидит что Опа шея что-то вытянулась руки какие-то
24:41
культяпки растягиваются что-то тут не то вот поэтому мы стараемся избегать этого да существует разный фокус Об этом я в
24:48
этом видео тоже не буду говорить Это не есть какая-то проблема нерешаемая вообще нерешаемая проблем в принципе в жизни не
24:53
существует уж точно ни в этой нейронки то есть всё это решается Просто Знайте что базовое разрешение где правильные А
25:00
как раз вот соотношение это квадратные картинки 512 на 512 и генерируют
25:05
изображения постоянно типа человеков мы можем обратить внимание что происходят какие-то проблемы с пальцами Вот сейчас
25:10
у нас генерация вроде получилась хорошая Давайте ещё раз генер пока не увидим какую-то проблему и вот тут Опа
25:15
начинаются какие-то странные пятна как будто она макнул свой палец Непонятно вообще в какую в Барби воткнула Я не
25:22
знаю короче что-то с пальцами случилось с первым с другим и вроде как тут нормально входит в что-то тут и вы
25:28
начинаете замечать что существует большая на самом деле проблема причём не только ди а много в каких-то нейронка
25:34
постоянно проблемы с пальцами Вот он там шёл шёл Как видите бац и никуда не ушёл то есть растворился в асфальте или в
25:39
природе Я не знаю что с ним случилось пальцем Да это очень большая проблема потому что пальцы которые мы даём А на
25:46
изображение то что нейронка у нас изучает то что она смотрит они очень
25:51
маленькие из шума который я вам показывал на примере фотошоп он довольно
25:57
непонятен для Нерон если тут высматривать выглядывать пальцы допустим Ну той же самой собаки если лапы сейчас
26:02
начать там вытягивать и как вот тут вот это очень сложно объект довольно маленький отсюда собственно ребята и
26:08
проблема поэтому не удивляйтесь что она есть и мы решаем её по-разному на бусте есть ролики опять же под видео в описани
26:13
есть профессиональные уроки и подходы лайфхаки то всё такое Да и на этом канале полно всего Как можно спокойно
26:19
решить любую проблему просто внимательно подходя правильно к вопросу многие люди точно так же зрачки пытаются там
26:25
исправить делают маленькие гиперсеть на качественные зрачки и руки это мероприятие совершенно тупое это ничего
26:31
не поможет только раз в качестве пейнта но ребята есть другие инструменты об этом всё на канале есть просто знаете
26:36
что существует такая проблема Да пальцы их очень много вариаций пальцев очень много поэтому люди либо избегают либо
26:43
рисуют сами руками Все эти пальцы чтобы поднять впечатление о своей работе или
26:48
вообще замаскировать что-то Нерон потому что Ни фига себе все пальцы ровные зрачки аккуратны это не Нейрон Это
26:54
скорее всего фотография То есть это тоже знаете как люди хитрят ещё одна из интересных вещей сейчас я обновлю
26:59
страницу которую вы должн знать то что допустим это не просто допустим пример
27:05
это живой пример но я просто в числах буду врать чтобы вам было проще мы возьмём два изображения какого-нибудь
27:11
блохастик котёнка вот у нас есть Кэт какой-нибудь блохастик и нейронка знает как он сидит и стоит Вот таких вот
27:18
сереньких всего беспородных обычные котята один сидит и стоит один и тот же кот два изображения всего два котик один
27:26
но всего две фотки всё нейронки больше ничего не даём она научилась это делать и она где-то знает среднее значение как
27:33
их показать то есть мы опять же в и палки в шум это приводили потом всё это Рашу Да Деном и получаем от того же
27:40
самого кота что будет как вы думаете если мы сейчас ём какого-нибудь порово ассина рыжего например но причём он
27:47
будет прыгать и и допустим прыгать и что с ним будет ещ и допустим там лежать то
27:53
есть стоит сидит асин Будет прыгать и лежать представьте себе ребята научится
28:00
делать четыре варианта уже из первого кота и четыре из второго Потому что эти свойства относятся к одному и тому же
28:06
классу КТ мы обучаем Нейрон и подсовывать ей какое-то изображение человека она понимает что это лицо
28:12
Потому что она изначально была обуч именно так работает Лора вот эта маленькая гиперсеть Когда вы обучается
28:17
лицу человека и подсовывает модель на которой вы обучается этом своему отдельному лицу на основе других лиц да
28:23
то есть это так процесс происходит об этом ещё раз говорю отдельно видео Я просто так об вам рассказывать чтобы вы имели представление она понимает как
28:30
выглядит человек и она знает что Класс у этого человека мен он не может внезапно иметь там не знаю а жабры что-то такое
28:38
Да у неё не может быть там на голове шерсть потому что она понимает что это был человек Даже если мы не описываем
28:43
это изображение как Иногда нужно да то есть вот как я говорю пара изображения и текст то есть есть изображение и
28:49
описание к нему это не обязательно Это минимальной степени играет роли для обучения Если только вам сознательно
28:56
что-то не нужно но об этом тоже отдельная история я про это рассказывал на отдельном канале есть видео про лора
29:01
просто знайте что я когда фотографировал живых настоящих снегурочек У меня есть снегурки которые просто держали бокал
29:07
кружки и так далее и они причём были непрозрачные просто у меня вот в данном случае на столе стоит прозрач буду делал
29:13
пример благодаря чему я смог натренировать модель таким образом что если мы напишем сейчас Снегурочка из
29:19
sitting in McDonald’s with be in то есть мы можем сделать так что Снегурка будет
29:25
реально с кружкой пива в МакДональдсе и вы такие думаете почему хост Неужели ты даже настолько запарил что нет я много с
29:32
чем запарился но в Макдональдсе снегурки я не водил вместе с пивом то есть Снегурка и так понимает что кружки чашки
29:38
бокалы относятся к посуде из которых там пьют и держат и так далее То есть нерока не знает что из них прямо обязана пить
29:44
Но она просто это помнит зачем-то человеки такое вот вытворяют и в руках могут держать то есть это такой вот
29:49
объект у нас и то же самое у нас помещение человек может быть как в помещении indoors также может быть
29:54
outdoors и это нормально и соответственно бывает как как прозрачные так и например вот непрозрачный как вот
30:00
бутылочка у меня для воды точно также она это понимает поэтому обучить просто снегурку тому что она умеет держать
30:05
что-то там в руках прекрасно может научить её делать что угодно то есть у меня есть жесты которым я обучал то есть
30:11
разные там лайк фак прочее благодаря чему снегурки могут показывать теперь
30:16
разные жесты потому что руки выворачиваются и пальцем Я уже научил то есть вот как это происходит тоже будете
30:22
это знать это как бы мотать на ус если что-то непонятно спрашивайте типа как эта магия происходит может быть опять сейчас быстро что-то такое говорю да это
30:28
прямо вот уточняйте но тоже момент очень интересный и важный и вот Глядя на всё это безобразие на то что вы можете здесь
30:33
вытворять на то как вы можете что-то тут улучшать Как видите очень много крутилок я про них ничего не рассказываю потому
30:39
что это имеет значение посмотрев полный плейлист ещё раз повторю что в этом канале на Ютюбе Вы можете посмотреть
30:45
полный плейлист обо всём и желательно идти последовательно и не лениться пород входа очень высокий ребят Поэтому если
30:52
думаете что самый умный что-то пропустите Флаг вам в руки удачи Мы сразу это видимо по вашим вопросам то есть смотрели вы какой какой-то материал
30:57
или нет сразу видно новичка от не новичка Ну прямо это во всех сферах поэтому я вам Очень советую всё-таки ничего вообще не пропускать так вот зная
31:05
Как устроена эта нейронка Вы должны понимать и очень допустим захотели сейчас такую же иметь которая генерирует
31:11
что угодно любую там не знаю макрух пошлятина что угодно есть такая тоже проблема что угодно можете генерировать
31:18
у себя и использовать в любых коммерческих Там рекламах и так далее целях возникает вопрос даже Давайте всё-таки вернёмся по пунктам всё ли мы
31:24
прошли Что такое сбл Кто придумал кто развивать вам рассказал этот интерфейс сделал китаец я вам сейчас вкратце
31:30
расскажу зовут его автоматик 1 четыре единицы есть такой ник И кстати все
31:35
всякие байки и слухи Если вы будете там читать что во Он там ворует чужой кот или ещё что-то я сейчас очень коротко
31:41
скажу что это не так потому что я сам разработчик программист я вам Рассказываю что как-то был слив от
31:46
компании novel ai на то как они сделали VI Что такое VI Я на канале уже рассказывал дважды причём если нужно
31:52
Посмотрите и он на основе этих утечек просто написал свой код Да довольно похожий на утек й код Но идея была
31:58
классная и почему увидев что-то не захотел ну как вот знаете вот увидел велосипед душь Ух ты прикольно я хочу
32:04
тоже так вот делать и пойду сделаю я ничего не знаю просто увидел его Вот точно так же делал автоматика это всё нормально компания кстати его пырнула
32:11
стабилити изза одного из визионер или какой-то у них там статус занимал это ещё раз подчёркивают А это компания Не
32:17
открытая которая делает модели SD XL и прочее то на основе которых опять же были сделать другие модели Если я сейчас
32:23
быстро говорю ребята Извините это если я сейчас буду растягивать затягивать это Байка это я не буду медленно что-то тут
32:29
это заострять просто знать что stability A – это про коммерцию это не открытая компания Runway та которая ходит группа
32:36
компании Вот comp они изначально коммерческий продуманный продукт они даже при привлекли от NVIDIA и Google в
32:44
вать трем году спустя 2 года после выпуска stable diffusion 1.5 модели они
32:49
привлекли 140 млн 141 142 что-то такое ну короче дофига денег на развитие своей
32:54
нейронки и NVIDIA очень сильно спонсирует такие продукты Именно поэтому NVIDIA карты являются сейчас ведущими
32:59
NVIDIA делает вообще весь Прогресс на свете касаемо нейроны сейчас очень серьёзно идёт уклон от се компании
33:06
можете это напрямую слышать это не байки это на самом деле так я не Фанбой NVIDIA там зелёных армий и прочих это факт о
33:13
котором я говорил год назад что MD просто плевала вам в лицо и вот делают
33:18
просто карты для игрушек вот и всё то есть я ничего не говорю плохого про ордены у меня самого были два раза компы
33:24
я вот так вот меняю постоянно NVIDIA Роден rtx ron туда-сюда но сейчас я сижу
33:30
из-за того что NVIDIA только единственная компания которая занимается развитием только на этих картах потому что поддержка и не только в первую
33:36
очередь а и в принципе сейчас только это год прошёл люди по умолкли со мной больше не спор Что выпустят и для Apple
33:42
будет и AMD и уродов будет там праздник что-то праздника нет Прошло уже больше года праздника я не вижу технически это
33:49
не значит что него не сможете запустить там на планшете на Маке ещё где-то но танцы бубны будут такие что я туда даже
33:55
ввязываться не буду рассказывать про про это тоже я уже пожалел что я когда-то рассказывал про колаб видео на канале Вы можете посмотреть оно тоже стоит
34:01
просмотра чтобы вы понимали что существуют такие эти Но если вы хотите профессионально работать Вы должны
34:07
всё-таки брать операционную систему Windows потому что на ней всё в первую очередь появляется и всё поддерживается
34:13
и самый большой коммьюнити и NVIDIA про быстрое погружение функционал с отсылкой видео Я как видите не стал говорить что
34:19
смотрите ребята вон в том видео нет здесь вы смотрите все видео я так решил Потому что если не будете смотреть все
34:25
видео я накажу Я уже Про это много раз говорил Где скачать сбл Как лучше всего начать Как выжить максимум и так далее
34:32
вы скачиваете всё со страницы где я Серёжа Сергей Потапов мой друг модератор
34:37
в discord канале кстати присоединяйтесь в discord Telegram читайте всё сделал Для вас очень всё по полочкам
34:43
разгруппировать можете скачать stable отсюда всё это основано на версии автоматики которую вам показываю То есть
34:48
все свои змеи я вам в начале показал Чем отличается версия от автоматик от того что я делаю только тем что она сидит в
34:55
одном месте никаких внесений ни каких-то изменений кода или ещё чего-то я не вносил и так далее То есть чтобы вы понимали вот и всё у вас портативная
35:01
папка работат всегда на месте где скачать рассказал теперь правовые аспекты Давайте поговорим про это stable
35:08
diffusion как есть распространяется в открытом исходном коде компании comf и автоматик ещё раз на основе этого кода
35:14
создал свой UI и распространять точно так же и любой может подключаться что-то там изменять И монетизировать существует
35:19
правда исключение есть закрытые модели как novel ai компания у которая не даёт коммерчески использовать свои продукты
35:26
более того даже из истории всё удалять как только вы закрываете вообще вкладку вот есть также Вот модель как у меня
35:31
из-за того что я как вот верите вы это или нет но единственный человек в Community stable F на планете Земля
35:36
которая в принципе действительно обучает модель а не вмешиваются в неё что-то или миксую с другими то есть Да я когда-то
35:42
это тоже делал то есть это прямо не как-то там зазорно я это делал на дию Зера но не так как люди делают обычно
35:48
есть другие инструменты короче за то что я делал мне не стыдно сказать за то что другие делают Вот там точно стыдно то
35:53
есть так то как я миксую диффузора это не то же самое как люди вмешиваются две разные модели я не так это делал Вот то
35:58
есть я и до
36:04
[музыка]
36:19
оббурдон Вы можете коммерчески использовать если вы представляете себя частное лицо и
36:25
вообще себя вставляете частным лицом Если вы какая-то компания вам нужно связаться со мной и договариваться уже
36:31
отдельно только если вы компания так как люди на которых это всё делается на энтузиазме на донатах которые мня
36:37
донатят для них всё бесплатно для обычных людей как я как вы зрители и так далее но если вы компания которая будет
36:42
монетизировать через ботов или ещё вы будете башлять денежки точно так же как когда-то люди донатили мне за то чтобы я
36:48
всё это делал вот для них всё бесплатно для вас Извините будет платно То есть если вы компания Если вы обычный человек
36:53
если у Вас свой devent Art или какая-то страница своя Instagram и так далее Вы абсолютно ничего мне не должны у вас
36:58
чисто своя совесть захотите мне за это брить задонатить или нет чисто на вашу совесть А вот компании имеют тип
37:05
лицензии Вы должны знать как заработать на знаниях опять же обладать всем знаниями которые я
37:13
распространяют странице опять же ссылка в описании на бусте там где есть Эксклюзив там где много чего разжёвывать
37:18
и многие нейронки рассматриваются где точно также объясняется иерархии Какие файлики запускать всё точно так же я всё
37:24
делаю портатив обладать этими знаниями Вы спокойно можете зарабатывать то есть если думаете о а как я могу это у вас
37:29
если возникает такой вопрос значит вы не очень действительно специалист как вот я считаю то есть вас никто пинать толкать
37:35
не будет вам нужно понимать что изучив все эти материалы вы сразу же можете стать прыгнуть там в любую компанию там
37:41
делать баннер обложки Вот люди делают ЛОР например на людей у меня в discord на сервере лучше Вот обложки и
37:48
персонажей и прочих там не знаю этих лучше чем голливудские обложки голливудских фильмов понимаете То есть
37:53
просто лора просто картинка просто какой-то фанарт или просто генерация которая человек полчаса заняло там или даже прямо 5 секунд То есть лучше чем
38:00
люди реально делают платные То есть вы можете устроиться там в рекламу баннеров ещё что-то Да и соответственно снегур
38:06
каких я сделал и прочие вещи то есть уже не не нужны живые модели всё это достаётся из нар То есть вы можете много
38:11
где иметь примени особенно фотографы дизайнеры которые хотят просто быстро что-то там поменять про это всё на
38:17
канале отдельно есть а если вы хотите профессионально разбираться во всех вообще инструментах И вам недостаточно
38:22
знани которые у меня есть например каналы другие на юбе по нох вот у меня есть один из тем с Ким общаюсь именно
38:29
друг это Олег сди и Серёжа которому сейчас помогает кстати второй недавно Стрим при если не видели Посмотрите я не
38:34
стал ничего показывать чтобы не было там какая-то типа коллаборация реклама Нет просто заскочил к нему на Новый год и
38:40
это там потусить короче stable div можете Посмотрите кстати вот на экране видите и Серёжа нароф с кем тоже
38:45
общаемся постоянно и вот у них есть профессиональный именно курс чтобы вы понимали что это не реклама на моём
38:50
канале за 16 лет меня бляд в юбе ни одной рекламы вообще не было это не реклама это реально люди с которыми я
38:57
общаюсь Это друзья могу их спокойно так назвать Я вообще Олегу донатил Я не знаю Кстати почему у него такой маленький канал Хотя он делает довольно сложный
39:04
серьёзные видео Вот я ему делал все замечания по его платному причём курсу причём прямо по платному Я говорю Олег
39:10
Дай мне вот он мне дал Я посмотрел я говорю вот это Вот это мне не нравится вот это то-то то и меня очень
39:15
удивило Почему я о нём решил даже в этом видео рассказать чтобы вы не думали что реклама сейчас поми почему не реклама потому что всё что я сказал он Всё
39:22
поменял мне кстати Олег передаю тебе привет Напиши в комментариях что-нибудь Очень приятно что полностью всё поправил
39:27
Я очень надеюсь не потому что я сказал типа чту я надеюсь что ты действительно понимал все мои правки и ты Олег это
39:33
сделал именно потому что вот ну потому что ты понимал что я не просто докапываюсь да а действительно есть моменты на которых нужно заострять
39:40
внимание там cfg клип Skip то есть всё что я рассказывал вот мне Поче нравится что Олег это всё поменял всё это сделал
39:45
поэтому его курс могу спокойно рекомендовать нароф кстати тоже вот читайте у него постоянно в телеграме QR
39:50
код сейчас видите на экране Ну Серёжа постоянно каждый день практически каждый день он старается выкладывать там всякие
39:56
промт чтобы вы по ним учились смотрели как промтест некоторые вещи новые слова узнаёте и так далее как я очень часто
40:03
настави своих видео обращать мо на английский язык Кто как я это делаю и так далее вот берите курсы какие-нибудь
40:09
там Если не хотите там платный просто смотрите там бесплатный короче вам нужно именно профессионально погружаться То
40:15
есть это не какой-то прямо вот я настаиваю на чём да то есть я вам просто рекомендую что вам нужно погружаться
40:20
полностью все материалы которые можете где-то подчерпнуть и взять берите их
40:25
везде спра везде Будьте активны у вас всё получится ещё раз повторю там платно бесплатно можете мои советы не смотреть
40:31
там мои видео можете смотреть любой канал очень много хороший ничего Ну кроме ебаного француза вспомнил
40:38
вот нахуй короче в нашем сообществе Мне кажется у нас самый нормальные ребята вот всех сейчас не не Вспомни Да вот
40:43
кого помню того говорю Вот Но много кто что делает поэтому смотрите всех вот так же как меня все смотрят думают что я там
40:49
супер номер один вот на самом деле Ну все мы такие хорошие вот просто кого-то смотрит больше почему-то кого-то меньше
40:56
но все кто-то что-то делает и черпаете знания от всех если где-то информация расходится точно так же как например вот
41:02
Олег например использует гнау Там какую-то модель Да потому что это самая замик сованна модель самая эта Но она
41:07
почему-то людям нравится вот то есть это вот расхождения могут быть ва взглядах Это нормально Но люди при этом не
41:13
конфликтуют А нормально общаются и делятся опытом То есть это нормально хотя я технически понимаю что этой моделью вообще нельзя пользоваться
41:19
например вот но опять же я как автор своей модели Понятно что ничего плохого не могу сказать о своей модели Ну кроме
41:26
как слушать наоборот с вас там критику Да вот другие интерфейсы генерации изображения другие нейронки как я уже
41:32
сказал Давайте переходить уже плавно следующем ноче это будет очень длинное видео а другие интерфейсы генерации и так далее дипфейки То есть заменить лицо
41:39
заменить голос заменить и голос и лицо придумать за вас сочинить там не знаю песню и полностью её спеть ещё и вашим
41:45
голосом с вашим лицом или чужим лицом заменить там вообще что угодно ребята все эти нейронки есть у меня на бусте
41:52
потому что здесь на канале я основной акцент делаю на stable diffusion на его развитие потому что вот вот без него вот
41:57
прямо вообще никак Казалось бы она делает только картинки Да но нет делает много что исправляет из фотографий
42:05
делает арты картины я сейчас не буду всё показывать чтобы вас не дразнить и это иначе вы будете искать ти по что как ты
42:11
это сделал где ты Я такого пропустил смотрите мой Telegram Если вы что-то там новое где-то видите и не понимаете о
42:16
хоче дурака с это делат и там и то и то не пропускайте discord и Telegram у нас есть вот другие нейронки встал на бусте
42:22
все такие сла сладкие сладкие сладкие материалы и все доступности скрыты канал Дискорда всё это через бусти идёт То
42:27
есть вы подписались и красота меня при этом поддержали очень сильно получили сразу материалы За всё время
42:34
существование хэтч тура за какую-то одну подписку сразу всё за всё время существование меня так что ребят знайте
42:40
как работает очень просто нейронки никакой магии волшебства тут нет чистая математика если вам что-то непонятно
42:46
конечно же спрашивайте но начните вот после этого видео смотреть второе видео
42:51
из плейлиста Вот как раз Table diffusion от него идёте в самый низ буде буде что-то там не понимать будете удивляться
42:57
почему у вас вот здесь вот нет карандашик про которых е говорит правильно идёте на бусте скачивать мои конфиги вообще не запарить самые простой
43:04
ответ Кстати то что часто спрашивают до сих пор типа ты показывал у тебя там пять кнопок hypernet А сейчас её нет ребята если вы пойдёте на бусте заберёте
43:11
мои конфиги Я каждый день слежу за сотнями вот этих вот взаимоисключающих параметров конфликтов и прочее с разными
43:17
картами с разными предпочтениями людей просто берите мои конфиг которые
43:22
заточены под всех и сразу и оптимизированы сразу для всех и если у вас вот после установки конфигов чего-то
43:28
нет поверьте У меня этого тоже сейчас нет и я с этим живу и если у вас всё-таки вопрос как я с этим живу просто
43:34
переходите в discord и там спрашивайте как хатур живёт хочу тоже жить спокойно без той кнопки которую хатур показывал
43:39
то есть очень всё просто ребят скачали конфиги Пользуйтесь раз жизнь всегда будет актуально просто на бусте всё это есть Итак ребят всё на этом У меня всё
43:46
Ставьте лайк подписывайте на канал и не забывайте ребята что самое горячее ухо тура
43:52
[музыка] Насти N

Поделиться: