«Четыре шага — и точка» Я сам придумал главное ограничение своего приложения
Пару недель назад я рассказывал здесь, как три ночи чинил рендер, который не был сломан
Картинки рвало полосами, а файлы при этом были чистыми
Три ночи я был уверен, что у меня сломан рендер.Вертикальные картинки — те самые 9:16, под обои телефона и под сторис, — на экране разъезжались горизонтальными полосами. Как будто старый телевизор поймал помехи. Квадрат рисуется нормально. Горизонталь — нормально. А вертикалку рвёт в труху.Три раза я её «починил». И все три раза чинил вообще не то.Правда оказалась дурацкой и красивой одновременно: файлы были в полном порядке. Рвало только то, как macOS показывала их на экране. Но к этому моменту я уже немного поседел.
Дообучаем FLUX.2 [klein] за час на одной видеокарте: LoRA, Diffusers и Gradio без лишней боли
FLUX.2 достаточно компактна, чтобы дообучать её на одной потребительской видеокарте. Прогон обучения LoRA для 4B-модели укладывается в 24 ГБ VRAM, занимает около часа на RTX 4090 и стоит примерно $0.50, если арендовать GPU. В этом гайде пройдём весь цикл: соберём датасет, настроим тренер, запустим обучение, загрузим результат в diffusers и завернём всё в Gradio-приложение, которое можно выложить как Hugging Face Space.К концу у вас будет LoRA в формате .safetensors
PromoPersona: как мы персонализировали промо-коллажи с помощью FLUX.2
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чекменев, я тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализации в MAGNIT TECH. В этой статье расскажу про наш MVP-проект PromoPersona – сервис автоматической генерации персонализированных промо-коллажей: что именно мы построили с технической точки зрения, как интегрировали модель FLUX.2 и почему именно ее, и какие инженерные задачи пришлось решить. Отдельная благодарность коллегам по команде и нашему руководителю центра Максиму Горынцову.
