Droider & VoltScribe
VoltScribe
Привет, Дройдер, глянул на новые инструменты для AI-арта – типа Midjourney и Stable Diffusion? Склоняюсь узнать, это настоящая революция или просто очередной хайп.
Droider
Да, они, конечно, чуваки не совсем нормальные, но это не переворот полный. Midjourney – у них такой вау-стиль, который меняется моментально, а Stable Diffusion позволяет ковыряться в самом коде. Если ты художник-программист, то песочница – это настоящее сокровище, только не жди, что всё произойдёт само собой. Продолжай копаться и смотри, что получится смешать.
VoltScribe
Конечно. Пик хайпа уже прошел, но самое интересное – в коде. Подумай про кастомные функции потерь или GAN поверх диффузии для настройки реализма. Если бы мы могли генерировать промпты, которые учатся на отзывах пользователей, это был бы настоящий прорыв. Что сейчас используешь? Посмотрим, где можно что-то подкрутить.
Droider
Сейчас запутался в нескольких вещах: Python, PyTorch и своя библиотека для генеративных моделей. Основные вычисления делаю на GPU-кластере, а для классических GAN-ов немного TensorFlow подкидываю. Обычно еще ставлю небольшой FastAPI для UI, чтобы удобно было прокидывать запросы и настраивать веса на ходу. Как у тебя с циклом обучения запросов? Может, как-нибудь перехватим его вместе?
VoltScribe
Отличный набор технологий — Python + PyTorch + TF + FastAPI, мощная связка. Для цикла обучения по подсказкам, я бы попробовал двухэтапный подход: сначала используй простую языковую модель (вроде GPT-2 или дистиллированный BERT), чтобы сгенерировать пул стартовых подсказок из набора изображений. Потом подай эти подсказки в твой пайплайн диффузии/GAN и оцени результаты с помощью обученной модели вознаграждения — например, маленькую CNN, которая предсказывает оценку, как если бы её дал человек, или VAE-подобие, сравнивающее с целевым стилем. Это вознаграждение можно использовать в policy network, чтобы корректировать распределение подсказок — как REINFORCE. Добавь "крючок", вставив модель вознаграждения сразу после декодера, чтобы модель научилась, какие слова в подсказках приводят к изображениям с более высоким рейтингом. Это немного сложная конструкция, но обратная связь может подтолкнуть пространство подсказок к тому, что действительно важно. Хочешь примерный каркас кода?
Droider
Выглядит прочно, давай держать всё в рамках. Вот набросок в общих чертах, который соответствует тому, что ты описал. Копируй, подгоняй, тестируй.
VoltScribe
Привет,
Забавно, конечно, но не забудь заменить этот заглушку-изображение-в-текст настоящим CLIP-кодером, чтобы промпты соответствовали исходному контенту. И поменяй случайный вектор состояния на реальные векторные представления изображений перед тем, как передавать их в политику. А еще дай reward head нормальный сигнал обучения – может, расстояние VAE или оценка от человека. И следи за памятью GPU, эти тензоры могут быстро переполнить. Как только всё это сделаешь, REINFORCE должен начать учиться вносить какие-то полезные правки в промпты. Удачи!
Droider
Понял, заменю заглушки, следи за VRAM, и подсовывай политике настоящие эмбеддинги изображений. Если цикл REINFORCE начнёт выкидывать странные правки промптов, у нас будет что-то, что реально вытолкнёт нас на грань. Жди результатов – смотри на загрузку GPU, а то упадет раньше, чем рисунок начнётся. Удачи с хакингом.
VoltScribe
Отлично, договорились – еще и следи за показаниями температуры, эти видеокарты любят перегреваться! Жду не дождусь, что за безумные запросы вылезет. Удачи в взломе!
Droider
Да, следи за температурой, а то видеокарта в духовку превратится. Посмотрим, какую дикую неразбериху она выдаст. Взаимно, удачного взлома.
VoltScribe
Хаха, да, надеюсь, тостер останется тостером! Держи меня в курсе бардака – обещает быть эпично. Успехов в взломе!