Пропущено 6 постов, 4 с картинками.
жирный
`моношринный`
__подчеркнутый__
спойлер
зачеркнутый
вверх
вниз
(Автор этого поста был забанен. Помянем.)
Пропущено 97 постов, 4 с картинками.
подсосов мэда тред лучшие приколы актуальные новости дружелюбное комьюнити заходишь не пожалеешь
Пропущено 76 постов, 7 с картинками.
Пропущено 104 постов, 14 с картинками.
Пропущено 106 постов, 13 с картинками.
Общее
Stable Diffusion
Прочая графика
Если вы хотите задать какой-то мелкий вопрос - используйте для этого данный тред или найдите профильный треде в каталоге.
О разделе:
1. Доска предназначена для любых обсуждений нейросетей, их перспектив и результатов.
2. NAI, SD и AICG треды перекатываются после достижения предела в 1000, 1000 и 1500 постов соответственно. Любители чрезмерно самовыделиться идут в /asylum/.
3. Срачи рукотворное vs. ИИ не приветствуются. Особо впечатлительные художники и им сочувствующие катятся в собственный раздел => /pa/. Генераций и срачей в контексте всем известных политических событий это тоже касается, для них есть соответствующие разделы.
Пропущено 163 постов, 29 с картинками.
Сап, двач. Примерно с середины лета увлекся визуальными новеллами. Преимущественно прохожу на телефоне. Уже прошел Бесконечное лето с парой модов, две части Данганронпы, ЛМР, Катаву. На этом мои знания относительно мобильных версий новелл кончаются. Есть ли у вас что нибудь на примете?
Пропущено 28 постов, 5 с картинками.
test
Кинки пати да и просто откровенные тор4-рейвы абсолютно спокойно все еще проходят. На рейвах просто люди достаточно откровенны наряжены, куны часто с голым торсом, а на кинки пати люди ебутся (иногда в отдельных комнатах, иногда прямо на танцполах, в зависимости от правил мероприятия).
Прошлый >> https://arhivach.top/
схожие тематические треды
- технотред >>
- SD-тред (фотореализм) >>
- тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html
Генерируем локально (нужна карта NVIDIA и хотя-бы 4гб врам, больше - лучше)
https://github.com/EmpireMediaScience/A1111-Web-UI-Installer - установщик для ленивых
https://rentry.org/nai-speedrun - гайд по установке из репозитория + бонус Аска-тест (проверка, что всё работает как надо)
https://teletype.in/@stablediffusion/PC_install_SD - гайд по установке на русском
Генерируем в облаках (на мощностях гугла, есть лимиты)
https://teletype.in/@stablediffusion/Colab_StableDiffusion
Как составлять промпт (запрос)
https://teletype.in/@stablediffusion/artists_for_prompts - гайд по составлению промта
Пример промта для модели Anything3 (подходит так же для всех моделей на её базе, напр. OrangeMix)
Promt:
>masterpiece, best quality, 1girl, solo, small breasts, flat chest, green eyes, green hair, lips, looking at viewer, sitting in park
Bad promt:
>lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Не забывай смотреть на рекомендации к составлению промптов для своей модели.
Где искать наборы тегов
https://rentry.org/NAIwildcards
https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups
https://civitai.com (выбери фильтрацию по Wildcards)
Глоссарий для турбоимбецилов
https://rentry.org/ddpg2
Оптимизации для слабых ПК
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Optimizations
https://rentry.org/voldy#-running-on-4gb-and-under-
Оптимизации для современных ПК
https://rentry.org/sd_performance - мастхев для владельцев 40XX поколения; для 20XX-30XX прирост производительности менее существенен
Негативные ембеддинги
✶ BadHands https://huggingface.co/yesyeahvh/bad-hands-5/tree/main
✶ BadPrompt https://huggingface.co/datasets/Nerfgun3/bad_prompt/tree/main
✶ EasyNegative https://huggingface.co/datasets/gsdf/EasyNegative/tree/main
(последние два необязательно сделают картинку лучше, но на стиль повлияют)
Популярные модельки
Аниме:
✶ AnythingV4.5 https://huggingface.co/andite/anything-v4.0/tree/main
✶ MeinaMix https://civitai.com/models/7240/meinamix
✶ Counterfeit https://civitai.com/models/4468/counterfeit-v25
Старые аниме-модели (это не означает, что они плохие):
✶ AnythingV3 https://huggingface.co/Linaqruf/anything-v3.0/tree/main
✶ any222trinart https://huggingface.co/MindB1ast/any222trinart/tree/main
Хентай (подходит и для SFW):
✶ AOM3 https://civitai.com/models/9942/abyssorangemix3-aom3
✶ Mandarine https://civitai.com/models/3521/mandarine
✶ Grapefruit https://civitai.com/models/2583/grapefruit-hentai-model
Старые хентай-модели:
✶ AOM2NSFW https://civitai.com/models/4449/abyssorangemix2-nsfw
✶ AOM2HARD https://civitai.com/models/4451/abyssorangemix2-hardcore
Реализм:
✶ AOM3 https://civitai.com/models/9942/abyssorangemix3-aom3
✶ SunshineMix https://civitai.com/models/9291/sunshinemixsunlightmix
Стилизованные:
✶ PastelMix https://civitai.com/?query=PastelMix
✶ AnyPastel https://civitai.com/models/15024/anypastel-anything-v45-pastel-mix
✶ MeinaPastel https://civitai.com/models/11866/meinapastel
Где искать модели
https://civitai.com - чекпоинты, ембеддинги, лоры, позы для ControlNet, вайлдкарды и прочее
https://huggingface.co/models?other=stable-diffusion - чекпоинты и ембеддинги
Как получить хороший результат
https://rentry.org/sd__upscale - Очень подробный гайд по апскейлу от анона
https://rentry.org/SD_upscale - ещё один гайд по апскейлу в Automatic
https://rentry.org/sdgoldmine - Много ссылок. База данных по сбору и генерации контента (промпты, модели, обучение etc)
Обучаем модель своим персонажам
https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов
https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA
⚠️Перекат оформляется после 1000 поста
Шаблон для переката https://rentry.org/nwhci
(Автор этого поста был забанен. Помянем.)
Пропущено 18 постов, 4 с картинками.
Cкaчaть (игpу, oст, apтбуки и oбoи) : http://www.katawa-shoujo.com/download.php
Pусификaтop : http://vayurik.ru/wordpress/translates#ks (пocле уcтaнoвки cменить язык в нacтpойках игpы)
Pacпакованные игpoвые pеcуpсы : https://www.dropbox.com/sh/51nnb78ewge5yx3/AABhkcAbpReI5Tq7_B_77OIaa?dl=0
Caйт игpы : http://www.katawa-shoujo.com
Фopум : http://ks.renai.us
Блoг разpaботчиков : http://katawashoujo.blogspot.ru/
Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются
Предыдущий тред: >>#############
➤ GUI для обучения
https://github.com/bmaltais/kohya_ss
https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts
https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI
➤ Обучение SDXL
Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и используовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_.
Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training
Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM.
Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x.
➤ Гайды по обучению
Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа.
✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее:
https://rentry.org/textard (англ.)
✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее:
https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.)
✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели:
https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.)
✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением:
https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов
https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA
https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.)
✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA:
https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS
✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше.
✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно.
✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями.
✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности.
✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр:
https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.)
Бонус. ✱ Text-to-image fine-tuning для 24 Гб VRAM:
https://rentry.org/informal-training-guide (англ.)
Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат.
➤ Гугл колабы
﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb
﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb
﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb
﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z
➤ Полезное
Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.)
Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors
Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.)
Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.)
Гайды по апскейлу от анонов:
https://rentry.org/SD_upscale
https://rentry.org/sd__upscale
https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл
https://rentry.org/UpscaleByControl
Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика:
Windows: https://rentry.org/sd_performance
Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide
Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh
Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.)
Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA
Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча:
https://rentry.org/sdgoldmine
https://rentry.org/sdg-link
https://rentry.org/hdgfaq
https://rentry.org/hdglorarepo
https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn
Шапка: https://rentry.org/catb8
Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются
Предыдущий тред: >>#############
➤ Софт для обучения
https://github.com/kohya-ss/sd-scripts
Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах.
Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss
➤ GUI-обёртки для kohya-ss
https://github.com/bmaltais/kohya_ss
https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts
https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI
➤ Обучение SDXL
Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и используовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_.
Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training
Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM.
Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x.
➤ Гайды по обучению
Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа.
✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее:
https://rentry.org/textard (англ.)
✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее:
https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.)
✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели:
https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.)
✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением:
https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов
https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA
https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.)
✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA:
https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS
✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше.
✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно.
✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями.
✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности.
✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр:
https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.)
Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат.
➤ Гугл колабы
﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb
﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb
﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb
﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z
➤ Полезное
Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.)
Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors
Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.)
Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.)
Гайды по апскейлу от анонов:
https://rentry.org/SD_upscale
https://rentry.org/sd__upscale
https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл
https://rentry.org/UpscaleByControl
Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика:
Windows: https://rentry.org/sd_performance
Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide
Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh
Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.)
Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA
Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча:
https://rentry.org/sdgoldmine
https://rentry.org/sdg-link
https://rentry.org/hdgfaq
https://rentry.org/hdglorarepo
https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn
Шапка: https://rentry.org/catb8
Прошлые треды:
№1 https://arhivach.top/thread/859827/
№2 https://arhivach.top/thread/860317/
№3 https://arhivach.top/thread/861387/
№4 https://arhivach.top/thread/863252/
№5 https://arhivach.top/thread/863834/
№6 https://arhivach.top/thread/864377/
№7 https://arhivach.top/thread/868143/
№8 https://arhivach.top/thread/873010/
№9 https://arhivach.top/thread/878287/
№10 https://arhivach.top/thread/893334/
поделись конфигом
Пропущено 15 постов, 5 с картинками.
Пропущено 125 постов, 10 с картинками.
Прочее
Пионер! Ты находишься в разделе, посвященному визуальной новелле "Бесконечное лето". В этом треде ты можешь задать интересующие тебя вопросы касательно новеллы и всего, что к ней относится, а также изучить раздел с помощью навигационных элементов.
Правила доски и ответы на часто-задаваемые вопросы ты можешь найти здесь.
Модпочта для предложений: [email protected]
Пропущено 131 постов, 16 с картинками.
AI генератор композиций прямо из текста
https://app.suno.ai генерация на сайте
https://suno.ai/discord генерация на официальном discord-сервере
Suno представила свою новую модель текста в песню, Chirp v1. Эта модель способна генерировать музыку, включая вокал, на основе стиля и текста песни. Одним из наиболее значимых улучшений является возможность конвертации различных жанров, таких как рок, поп, K-pop, а также описаний типа “мелодичный” или “быстрый” в музыку.
“Текст песни теперь можно разбить на части с помощью команд вроде [verse] и [chorus], что придает сгенерированным песням больше структуры.”
Генерировать можно как просто описывая нужный стиль и суть(на русском генерирует с переменным успехом), либо через custom - полностью контролируя текст.
Как получить от Суно законченную песню с нужной вам структурой:
1. Старайтесь соблюдать размер в стихах. Если ваш текст сложно петь, получится речитатив независимо от жанра. Если вы сделаете в припеве и куплете разные размеры, то Суно будет проще придумать между ними переходы. Между соседними куплетами вставляйте пустую строку, получится пауза.
2. Ударения в словах можно выделять большой буквой, вот так: "ПоросЯтам". Когда это не работает, измените само слово: вместо "прямЫ" напишите "примЫ". Иногда помогает разбить слово на две части, вместо "элЕктрогенератор" написать "элЕктро генерАтор".
Есть мнение, что расстановка ударений большими буквами работает лучше, если не начинать предложения с больших букв.
Ещё есть онла́йн се́рвисы по расстано́вке ударе́ний как в э́том предложе́нии, но хз, наско́лько хорошо́ суно э́то понима́ет.
3. В круглых скобках можно добавлять бэк-вокал. Неплохо работают звуки типа (О-о-о, у-у-у-у).
4. Размечайте песню тегами. Точно работают: [Verse], [Chorus], [Bridge], [Solo]. Русские тоже работают. К Соло иногда можно добавлять конкретику, например [Piano solo], но это может изменить инструменты всей песни. [Coda] помогает сделать концовку. С переменным успехом у меня работали [Calm] и [Aggressive]. Надо экспериментировать с другими тегами в квадратных скобках.
5. Иногда можно кастомизировать жанр, добавляя слова типа Energetic, Rhythmic, Aggressive, Slow, Fast. Обязательно пишите With Female/Male vocals, чтобы избежать инструментала и указать пол певца (тоже не всегда срабатывает). Разработчики не рекомендуют смешивать разные жанры.
6. Максимальный размер одной генерации 1:20. Когда вам понравился кусок, выбирайте меню с тремя точками и пункт "Continue fom this clip". В тексте оставьте только те строки, которые не влезли в прошлый фрагмент, и нажимайте Generate. Так можно делать несколько раз, например у вас может быть три-четыре таких последовательных фрагмента. В самом конце в меню выбирайте пункт "Get Whole Song" и песня склеится из всех фрагментов.
К сожалению нельзя перегенерировать только кусок песни, поменяв что-то локально в тексте..
7. Чтобы вручную нарезать трек из нагенеренного черновика и/или добавить свое видео используйте стороннее ПО или онлайн сервисы, например clipchamp
8. Максимум бесплатных кредитов 50 в день, этого хватает на 5 генераций, в каждой генерации дается по два варианта трека. Кредиты не копятся, т.е. если скипнуть несколько дней, больше 50 все равно не будет. Если хочется больше, надо либо оформлять подписку за деньги, либо регать каждый раз новый аккаунт (при регистрации дается полторы сотни, емнип). При подписке также увеличивается количество вариантов трека.
Пропущено 112 постов, 12 с картинками.
test
Разделы /mo/тобратства
Используйте этот бесконечный тред для одноразовых воопросов.
Перед созданием нового треда, посмотрите в каталоге старые. Возможно, найдётся что-то, подходящее по теме. Впрочем, можно просто написать в этот бесконечный тред и надеяться на удачу.
Особенно мотоновичкам: все ваши "уникальные вопросы", скорее всего, уже неоднократно отвечены.
Создавать новый тред стоит лишь в случае, если эта тема не обсуждается в другом треде + тема не потеряет актуальность за несколько месяцев + ОП собирается эти месяцы быть с нами
Помни! Треды живут в мотаче годами. Создавая новый тред, ты топишь старый.
Пропущено 53 постов, 5 с картинками.
http://web.archive.org/web/20230708111303/https://2ch.hk/b/res/289783803.html#289786438>Ё(6)
))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
Аноним
03/01/23 Втр 00:32:59
№
0
0
Ответ
Пропущено 40 постов, 26 с картинками.
