Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Neural Shit - нейросети

Neural Shit - нейросети

Проклятые нейронные сети: интересный контент про ИИ.

Нет оценок
832
29.10.2026
832
29.10.2026
Нет оценок
832
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Проклятые нейронные сети: интересный контент про ИИ.

Подписчиков 54,539
Тематика IT
Язык Русский
Ссылка t.me/NeuralShit
Описание

Канал с нестандартным взглядом на нейронные сети: мемы, эксперименты и обсуждения фейлов ИИ.

Последние посты

Neural Shit - нейросети
Neural Shit - нейросети
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Алибабищенко бахнул Qwen-Image 2.1 и выложил веса. Это единая модель для генерации и редактирования изображений. Визуальная часть содержит 7B параметров и 32 Single-Stream DiT-блока. Сносно. Ништяки: - native 2K - базовое разрешение 2048x2048, поддерживаются в том числе 2752x1536 и 1536x2752; - text-to-image и image editing в одной модели; - до 10 референсных изображений одновременно; - локальное редактирование можно задавать каракулями, нарисованными пометками или отдельными масками; - улучшено сохранение идентичности людей и объектов при редактировании; - улучшены типографика, портретное освещение, текстуры и мелкие детали; - рекомендуемый стандартный режим - 40 inference steps. Одна из самых интересных фишек - нативный RGBA и прозрачность. Модель умеет сразу генерировать объект с alpha-каналом(!), редактировать прозрачные изображения(хм) и даже типа взять обычную RGB-фотографию и извлечь из неё нужный объект в отдельный прозрачный RGBA-слой (верим? тестируем?). Веса уже доступны на Hugging Face. Comfy Org также выложила набор весов Qwen-Image 2.1 для ComfyUI, а сама Comfy ещё до релиза заявляла нульдэй саппорт. Лицензия - говно. Ресерч. На рыддите, кто-то рыдает от восторга, особенно от эдит и консистентности, а кто-то ноет про кожу и мыло. Кожаным не угодишь. Жду тестов в коментах Шопопамяти: Хорошая новость: 24-32 GB VRAM для неё, похоже, вообще не обязательны. На Reddit уже пишут, что модель должна нормально жить даже на RTX 3060 при квантизации. Сама 7B-модель в INT8 около 7 GB + text encoder Qwen3-VL в W4A8 около 6 GB. То есть суммарно порядка 13 GB весов, причём ComfyUI умеет выгружать части в RAM, поэтому 12 GB VRAM выглядит вполне нарядным вариантом. Для нищебродов: 8 GB VRAM - скорее всего заведётся с агрессивной квантизацией/offload, но пока нет нормальных подтверждённых тестов именно Qwen-Image 2.1. 12 GB VRAM - выглядит как реальный рабочий минимум для квантованной версии в ComfyUI. Для помещиков: 16 GB VRAM - сейчас выглядит как очень нормальный вариант. На Reddit владельцы 5060 Ti 16 GB уже радуюццо релизу именно в этом контексте. 24 GB VRAM - должно быть уже совсем комфортно для квантованной модели и, вероятно, позволит меньше гонять данные CPUGPU. Для Баяр: 32 GB - может влезут и не кванты.. Почему такая разница с прежним Qwen Image: старая модель была огромной - около 20B параметров только генеративной части, а Qwen-Image 2.1 теперь жалкие 7B. Ссылки: Официальная страница Qwen: qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1 Веса Qwen-Image 2.1: huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1 Версия для ComfyUI: huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1 @cgevent
Neural Shit - нейросети
Динамика подписчиков
+0.6% за 30 дней
Текущие
54,539
Месяц назад
54,231
Средний рост
+10 / день
Обновлено
17 часов назад

Отзывы о канале Neural Shit - нейросети

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход