🤔 Как заставить кодинг-агента делать красивый и неоднотипный дизайн? На самом деле вам нужны всего три скилла и одно простое действие. И начнем со скилов 👇 Первый — Impeccable. Он чистит типичный нейросеточный дизайн от лишнего мусора и помогает собрать нормальную дизайн-систему под ваши предпочтения. Второй — Taste Design Frontend. По сути, добавляет агенту вкуса: элементы становятся современнее, дороже и просто приятнее визуально. Третий — Animate. Чтобы анимации были плавными и человеческими, а не с этими лютыми нейросеточными подергиваниями. 🤷‍♂️Но просто поставить эти три скилла недостаточно. Перед тем как что-то генерировать, найдите 3–5 референсов сайтов, которые вам реально нравятся. Потом запускаете Impeccable Init, скидываете туда референсы и собираете вместе дизайн-систему. Дальше подключаете Taste Design Frontend для визуала и Animate, если нужны анимации. Все. 😅 🚨 Главное не пропускайте шаг со сбором примеров. Потому что даже с лучшими скиллами но без примеров агент все равно будет делать довольно шаблонный дизайн. Свята место | 10МДК | YHub

#krea2 huggingface.co/yijunwang2/krea2-anygles - смена ракурса - для креа тоже сделали. Ноды: github.com/alexw5702-afk/krea2-anygles huggingface.co/Cierpliwy/krea2-inpaint-edit huggingface.co/yijunwang2/krea2-anypaint - инпейнтинг по черной области #inpainting civitai.red/articles/35782/krea-2-bboxbounding-box-text-to-image - статья/гайд по bbox тексту huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-2step-LoRA - 2-шаговая дистилляция Turbo обновилась (chk00031600): 4.2x быстрее денойзинг, детали на уровне учителя civitai.com/models/2911560/realistic-custom-face - #LoRA на 356 реальных портретах с разбором черт — тип лица, глаза, нос, губы, скулы, челюсть, подбородок. На 1.0 стандартное лицо Krea исчезает, теги дают точные черты #realism civitai.red/models/2967466/hm1girl-phone-camera-realism-lora-for-krea-2 - еще реализм MAX

Моддер поднял производительность при включении Neural Rendering на картах Radeon Разработчик выпустил череду экспресс-обновлений для инструмента DLSS-NR-on-AMD (версии от Alpha 0.4.1 до 0.4.3), увеличив фреймрейт нейросетевого рендеринга на картах AMD более чем в 2 раза. Главным нововведением стал режим Fast Mode для серии Radeon RX 9000, который использует менее ресурсоёмкие арифметические операции без видимой потери качества картинки. Благодаря оптимизациям видеокарта Radeon RX 9070 XT теперь выдаёт около 75 FPS в Cyberpunk 2077 при разрешении 1080p с включённым DLSS 5, хотя ранняя версия выдавала около 30 кадров. Для Radeon RX 7000 стандартным остаётся режим Reference Mode, который также получил прирост до 20% за счёт встроенной очереди приоритетов.

#QI21 pastebin.com/NVJCj4Xk pastebin.com/Q4uQrq9B - консистентные персонажи: Head shot и Multiview #workflow github.com/Pyrolistical/qwen-image-2.1-workflows - редактирование, управляемое JSON-файлом рядом с картинкой civitai.com/articles/35828/2x-faster-qwen-image-21-using-4-steps-lora-comfyui-low-vram-workflow - #lowVRAM : INT8 ConvRot + Kitchen Attention + 4-шаговая LoRA = ~2x быстрее. Как эдит-модель Qwen 2.1 силен (стиль, одежда, character sheet), чистый T2I слабее — кожа, руки, мелкий текст github.com/shootthesound/Fizgig - Fizgig 6.5.0: тренировка LoRA и LoKR Qwen Image 2.1, турбо-превью, адаптер с более резкой картинкой (huggingface.co/ShootTheSound/Fizgig-Qwen-Image-2.1-Training-Adapter), 10GB VRAM+ huggingface.co/WarmBloodAban/Qwen-Image-2.1-LoRAs - Anime_consistency, Anything2RealCharacters, huggingface.co/lilylilith/QI_2.1_AnyAngle - произвольные ракурсы для любого изображения #LoRA #cameracontrol MAX

Ща делаю лендинг для нового продукта и уже, честно говоря устал. Я пилю его с gpt неделю, придумываю всякие приколюхи, не хочется йет эназе джипити лендинг пейдж. Нейроночка иногда устаёт и ловит какой-то луп тупняка, я бешусь. Но потом все-таки доделываю, оттачивая промпты до состояния маленьких prd. Сегодня понял, что всё нахрен, не могу, хочу прокатиться на велике, подышать воздухом и любись оно конём. Пишу — ну сделай там как-нибудь бэст практис туды-сюды, чтоб зашибись было, красивенько и понятно. И он такой хренак и сделал. И как бы норм! Оно становится умнее нас, и если раньше надо было соревноваться в мастерстве продуманных до мелочей промптов, то теперь достаточно просто предложить сделать по красоте. НО! На радость кожаных, в отбитый креатив оно пока не умеет, а я там такого навертел, ну прям квест с пасхалками. Даже если вы у меня ничего не купите (ЪУЪ!), то в атмосферу точно погрузит. Toggl говорит, что за 2 недели на лендинг ушло 23 часа, почти полные сутки! Казалось бы — вот тебе нейронка, вот ахулиард лет опыта в продукте, но когда начинаешь делать то, что считаешь важным, неизбежно получается долго. Десятки итераций визуала, развилок, текста... Но я тут твёрдо решил, что не остановлюсь, пока сам себе не скажу, что вот теперь кайф. Итого: у меня получается очень странная штука, которая получит либо вау-отклик, либо сверчков. И вот это самое страшное. Я вообще это писал в лайф-канал, но рука дрогнула. Выкатить бы мне анонс уже позавчера, но если честно, просто ссу. Готово уже почти всё. Надавите на меня реакциями что ли, они бесплатные!! Вот чтобы я вернулся через часик домой, а тут нихрена себе Антошка с наступающим ДР, сотня лайков, типа мы с тобой.

Накопилось по #minimaxH3 - часть 28 github.com/fukkun2705-commits/ComfyUI-H3-FaceAutoBypass - сам решает, нужен ли клипу фейсфикс huggingface.co/vpakarinen/natural-face-speech-h3-lora - #lora мимика + четкая английская речь, добавлены мужской/женский голоса с синхронизацией huggingface.co/Alissonerdx/Minimax-H3-ComfyUI - экспериментальные #LoRA на перенос стиля и VFX-эдит (тот же шот с одной правкой) #styletransfer Лора на замену головы #headswap #LoRA huggingface.co/LiseTY/Minimax-H3-ref2v_Anime_2_Realism - #LoRA для аниме→фотореализм #realism huggingface.co/JOKER141/MiniMaxH3-GunFu-Gunfight-LORA - #LoRA перестрелок github.com/RK-BoilingPoint/H3-Visual-Marker-Control - управление кадрами-маркерами: синяя рамка вокруг персонажа и вокруг цели — персонаж сам подходит. Двух персонажей: синий/красный, жtлтый — «дальняя цель» github.com/dntpi/ComfyUI-H3-Refine - H3 Chain Tone v0.3: компенсация накопленного сдвига яркости при склейке клипов #longvideo huggingface.co/akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA - LoRA замены персонажа: фон сохраняется лучше базы, но тайминг движений и мимика ненадежны #characterswap huggingface.co/neph1/minimax_h3_headmounted_fpv_cam - #LoRA «камера на голове» в стиле шутеров от первого лица #pov huggingface.co/ostris/minimax_h3_training_adapter/tree/main - Ostris H3 Training Adapter v3 #finetuning huggingface.co/pablodawson/MiniMax-H3-360-Orbit-LoRA - 360-орбита: одни и те же первый/последний кадр, камера облетает застывшую сцену, петля. Для #FL2VA, нужен спец-промпт #cameracontrol github.com/aaruyou/ComfyUI-RemoteMiniMaxH3 - энкодер H3 на другом ПК, VRAM основной машины свободнее github.com/aroslanov/ComfyUI-VideoAnalyzer - видео → H3-промпт через VLM. Несколько Qwen VL на выбор под VRAM #prompting #video2prompt slopus.ai - Slopus: десктоп-приложение для AI-видео локально. Сцены (first/last, animate, pose, replace, extend, bridge), таймлайн с эффектами и экспортом, встроенный агент с отменой #desktop #agent github.com/lisitskyaa/ComfyUI_UltimateSDUpscaleGuider_H3 - USDU гайдер-апскейл для H3 #upscale github.com/bbaudio-2025/Comfyui-MMH3-UltimateUpscale - ультимативный #upscale huggingface.co/Efficient-Large-Model/H3-to-LTX-Latent-Adapter - адаптер латентов H3 → LTX

AI negative hallucination (отрицательная галлюцинация) — это сбой в работе искусственного интеллекта, при котором модель игнорирует, «не видит» или полностью удаляет существующие данные, факты или элементы контекста.В отличие от обычной (положительной) галлюцинации, когда ИИ придумывает несуществующие факты, при отрицательной галлюцинации он ведет себя так, будто реальной информации или объекта не существует. Почему это происходит?Перегрузка контекста: Современные модели могут принимать огромные объемы текста, но их фокус внимания (Attention mechanism) распределяется неравномерно. Информация из середины промпта часто теряется.Проблема «Безопасности» (Over-refinement): Иногда в попытках снизить классические галлюцинации разработчики так сильно зажимают рамки генерации ИИ, что модель начинает чрезмерно перестраховываться и просто отбрасывать любые данные, в которых она хоть немного «сомневается».Ошибки токенизации и фильтрации: Важная деталь может быть отсечена алгоритмами очистки данных или некорректно разбита на токены, из-за чего ИИ не связывает её с основным запросом.

Nanosaur 2 Компактная модель генерации изображений без цензуры с фокусом на аниме Неофициальный релиз модели на 670M параметров, обученной на датасете из 14 миллионов изображений по тегам (аниме-стиль, обширный набор персонажей и стилей). Принимает и естественный язык, и теги Похоже, в отличие от нескольких недавних бесполезных компактных поделок, способных только на 256х256, способен и на полное 1024х1024. Прямо выходное разрешение не указано • родной VAE и текстовый энкодер на 270M в комплекте • понимает натуральный язык и теги - что удобнее • большое покрытие персонажей, арт-стилей и концептов • часто выигрывает у SDXL, несмотря на меньший размер • модель 1.3 ГБ, с энкодером и VAE - 2 ГБ • int8 и w4a8 квантизации уменьшают DiT до 388 МБ • запускается на слабом железе Проект ищет финансирование на версию побольше Есть #int8 и #w4a8 (not recommended #compact #t2i MAX

Google выпустила свою улучшенную модель голоса Gemini 3.8 и я решил попробовать её на голосовом тренажере. Помните, я писал, что сделал голосовой ИИ-тренажер для того, чтобы имитировать реальные диалоги с клиентами для менеджера по продажам. Мой предыдущий тренажер держится на Elevenlabs — лучшей ИИ модельке для голосов. Лучшей и самой дорогой 🥲 Поэтому я все время ищу альтернативы. Попробовал Gemini и был просто в шоке от скорости. Она работает просто молниеносно. Но есть нюнс. Бляха, как всегда. Модель каждый раз, когда мы говорим что-то "хавает весь диалог заново". Получается, такая петрушка: Мы говорим привет. Она нам отвечает привет. Мы говорим как дела, но модель читает "привет, + привет + как дела", то есть первая фраза из истории диалога приклеивается, чтобы модель не теряла контекст. Но каждый токен который мы отправляем нейросети стоит денег и такой диалог становится пиздецки дорогим уже спустя три минуты диалога. Кэширование. Есть такой прием, который позволяет закэшировать неизменную часть диалога. Она есть во всех современных нейронках. Как раз чтобы не платить за токены, которые мы постоянно отправляем в нейронку. А тут их нет. Молниеносная скорость работы. Просто посмотрите на видео. Это реально вау. Но бессмысленно. Жаль.

MOSS-Audio Открытая модель понимания аудио. Понимает речь, музыку, звуки окружения, отвечает на вопросы об аудио и умеет рассуждать по шагам (chain-of-thought). Четыре варианта: 4B и 8B, Instruct и Thinking • транскрипция речи с таймштами слов и предложений • анализ говорящего: пол, возраст, акцент, эмоции • описание сцены по фоновым звукам • музыка: стиль, инструменты, эмоциональное развитие • время-ориентированные вопросы - что произошло когда • свой аудиоэнкодер 12.5 Гц + Qwen3 в качестве языковой базы • DeepStack - фиче-инъекция от ранних слоев энкодера в LM • тайм-маркеры вшиты в претрейн - модель учит хронологию Гитхаб HF #alm MAX