FAN

Любую книгу теперь можно превратить в навык нейросети — вышел опенсорсный конвертер book-to-skill для ваших ИИ-агентов.

Скармливаете ему PDF, EPUB, DOCX, Markdown или целую папку документов — агент считывает текст, собирает конспекты глав, словарь, паттерны и шпаргалку, а затем превращает это в skill. Метод отлично экономит токены — в 24-51 раз меньше затрат, чем если бы вы просто закинули нейронке целую книгу.

Идеально, чтобы обсудить с нейронкой любимую книгу или превратить рабочий манул в инструмент. Забираем — здесь.

@exploitex

Спасаем шакальные фотки прямо в браузере — появился новый король апскейла Face26 😮

— НЕ меняет фотки, оставляя все детали на месте;
— Удаляет шум, размытости и делает цветокоррекцию;
— Спасает даже пиксельную мазню;
— Можно грузить любое количество изображений;
— БЕСПЛАТНО.

Ваш личный реставратор — здесь.

Мертвые заговорили!

Stability AI выпустила Stable-Layers - модель, которая разбирает обычную картинку на отдельные редактируемые RGBA-слои: фон, персонажей, предметы и т.д., причём пытается восстановить то, что было скрыто за объектами.

Это никакая не модель от Стабилити, прошли те времена.
В основе лежит Qwen-Image-Layered 20B, который Stability дополнительно обучила через Flow-GRPO.

Получилось заметно аккуратнее оригинала: меньше дублирующихся слоёв, чище альфа и лучше разделение объектов. Рекомендуемое разрешение - 640 px; выше запускать можно, но качество постепенно начинает сыпаться.

Веса и код уже открыты. Сам Stable-Layers - небольшая LoRA около 330 МБ, но для неё нужна база Qwen-Image-Layered.

Оригинал уже работает в ComfyUI, есть FP8 и кванты для более скромных GPU, поэтому локальный запуск Stable-Layers нищебродских картах должен пойти.

Веса; https://huggingface.co/StabilityLabs/Stable-Layers

GitHub:
https://github.com/Stability-AI/Stable-Layers

примеры и сравнения
https://stability-ai.github.io/stable-layers.github.io/

@cgevent

Stem Studio

Опенсорсная штуковина для разделения звукового (или звука из видео) файла на диалоги, музыку и шумы.

Это если вам с площадки прилетела запись, где все вместе.

На входе звук, на выходе:
🗣 Dialogue
🎼 Music
💥 SFX

Все в WAV.

https://github.com/wassermanproductions/stem-studio

@cgevent

да вот хоть тут https://cloud.comfy.org/

WAN ANIMATE SCAIL2 релизнулся.

От себя, пофиксил workflow от Kijai.

— Рассинхрон промпта трекера
— Рассинхрон fps
— Добавил рефайнер до 48fps
— Добавил аудио коннектор
— Детальная инструкция

Залил в Гильдию. Кому нужно, залетайте.

Ideogram 4 img2img редактирование через inpaint по SAM2 маске и частичным denoise

- можно точно сохранить лицо при редактировании
- изменить только указанный объект, например лицо, фон или текст на бумажке благодаря маскам
- не надо самому выделять маски, маска задается через простой промпт типа "face,hair" или "background"
- запрос на описание картинки и составление json промпта уходит через любой API, например llama.cpp server или openai\mistral\openrouter
- я для составления json промпта юзаю gemma4-31 которая висит на второй видюхе (2080ti-22GB), можно также юзать qwen.
- clip у меня висит на третьей видюхе (3060), для скорости, но это не обязательно
- скорость выполнения запроса вместе с составлением json промпта - 2 минуты на стэке из трех карт (3090+2080ti+3060). Можно все организовать на одой карте, но тогда промпт будет писать какая-то онлайн LLM по апи. Юзеры писали, что в теории, одной 3060 должно хватить
- без частичного denoise (0.90) результаты были хуже, с ним модель знает в каком месте находится тело персонажа.
- img2img работает с помощью описания исходной картинки в json. Описание делается с помощью моей ноды OpenAI.CaptionImage. На момент написания я не видел похожих нод с поддержкой llama.cpp server, поэтому написал свою.
- не все генерации выходят идеальными, надо точно подбирать нужный denoise. чтобы и исходная картинка не слишком сильно вылазила.
- сильно менять позу персонажа не получится, но легкие движения рук - ног возможны. Изменение стиля всей картинки не получится, маска не даст изменить некоторые области. но можно совсем убрать маску и работать только с img2img (без sam2 и без inpaint), воркфлоу тут же.


мой воркфлоу img2img inpaint+sam2+denoise:
https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/ideogram4_img2img_sam_with_denoise.json

мой воркфлоу img2img+denoise (без масок sam2):
https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/ideogram4_img2img_without_sam2.json

int8 nodes
https://github.com/BobJohnson24/ComfyUI-INT8-Fast

int8 models
https://huggingface.co/bertbobson/Ideogram-4-INT8-ConvRot/tree/main

kj prompt builder
https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes

sam2
https://github.com/neverbiasu/ComfyUI-SAM2

clip to another cuda
https://gist.github.com/city96/30743dfdfe129b331b5676a79c3a8a39

моя нода OpenAI.CaptionImage для llama.cpp server
https://github.com/Mozer/ComfyUI-OpenAI