Пройдите онлайн интенсив по Stable Diffusion от создателей Нейробазы. Сэкономьте несколько недель времени и узнайте все секреты профессионалов. Посмотрите программу и запишитесь прямо сейчас!](https://salebot.site/neuroweb_1?utmus=base)
Обзорное видео по текущим моделям обучения (eng)
https://www.youtube.com/watch?v=dVjMiJsuR5o
<aside> 💡 Включить отображение экстрасетей можно в пользовательском интерфейсе WebUI
Экстрасети предоставляет набор карточек, каждая из которых соответствует файлу с частью модели, которую вы либо обучаете, либо получаете откуда-то. Щелчок по карточке добавляет модель в подсказку, где она будет влиять на генерацию.
Модели для экстрасетей необходимо положить в следующие папки:
| Экстрасети | Директория | Тип файлов | Как вызвать в запросе |
|---|---|---|---|
| Textual | |||
| Inversion | embeddings | *.pt, images | наименование инверсии |
| Lora | models/Lora | *.pt | lora:filename:*множитель* |
| Hypernetworks | models/hypernetworks | *.pt, *.ckpt, *.safetensors | hypernet:filename:*множитель* |
| </aside> |
Текстовая инверсия позволяет вам обучить крошечную часть нейронной сети на ваших собственных изображениях и использовать результаты при создании новых. В данном контексте embedding (встройка) - это название крошечной части нейронной сети, которую вы обучили.
Результатом обучения является файл .pt или .bin (первый - формат, используемый автором оригинала, второй - библиотекой diffusers) с встройкой в текущую модель и должны быть помещены в каталог embeddings.
