Настроить нейронку Stable Diffusion

Задача: Улучшение качества генерируемых изображений в кастомной реализации Stable Diffusion на нашем сервере. Описание: Наша текущая версия Stable Diffusion (бесплатная), развернутая на сервере, генерирует изображения, качество которых иногда недостаточно удовлетворительное для наших нужд. Наша цель - оптимизировать параметры и настройки модели, чтобы улучшить четкость, детали и общее качество изображений, создаваемых в процессе генерации. Подзадачи: Анализ текущих настроек: Провести полный анализ текущих настроек генерации изображений, включая размер изображений, шаги сэмплирования, параметры температура, и настройки модели, чтобы понять, какие из них могут быть улучшены. Настройка модели: Исследовать и применить различные подходы, такие как: Изменение размера генерируемых изображений, чтобы дополнительные пиксели позволили модели лучше передавать детали. Корректировка числа шагов сэмплирования для улучшения финального результата. Использование более сложных алгоритмов сэмплирования, таких как DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models), если они доступны. Постобработка изображений: Рассмотреть возможность применения постобработки, включая алгоритмы увеличения разрешения (например, суперразрешение) и фильтры, которые помогут улучшить качество выхода, добавляя четкость и детализированность к конечным изображениям. Тестирование и оценка: