#training

54 articles - Page 5

Как обучить собственную LoRA модель без кодирования?

Хотите создать свою собственную AIGC модель? Модель, которая понимает ваши привычки, соответствует вашему стилю и доставляет результаты, которые действительно отражают вашу видение? Тогда вам обязательно стоит попробовать обучение LoRA модели — это сделает ваш творческий процесс более эффективным и свободным.

2025-05-24 6 мин чтения

Прекратите обучение, начните создавать: используйте LoRA на WaveSpeedAI

Что такое LoRA? Думайте об этом как о методе легкой тонкой настройки: вместо переобучения всей модели вы можете просто добавить небольшой слой «быстрой адаптации» к существующей для фиксации собственного стиля — быстрее и дешевле.

2025-04-14 9 мин чтения

WaveSpeedAI Desktop здесь: быстрее, универсальный опыт создания контента с помощью ИИ

WaveSpeedAI Desktop официально запущен — обеспечивая скорость, сосредоточенность и универсальную платформу разработки и создания контента прямо на вашем компьютере.

2025-03-27 4 мин чтения

Пять новых моделей FLUX теперь доступны на WaveSpeedAI: от творческих вариаций к точному контролю

На этой неделе мы представляем пять новых эндпоинтов моделей FLUX—каждый разработан для конкретной творческой или структурной задачи. Ищете ли вы создание согласованных вариаций изображений, применение продвинутых трансформаций стиля или контроль генерации с помощью карт краев или глубины, эти модели расширяют ваш творческий набор инструментов с точностью и скоростью.

2025-03-19 4 мин чтения

SDXL теперь доступен на WaveSpeedAI: 2 диффузионные модели генерации изображений по тексту

Мы рады представить 2 модели Stable Diffusion XL, теперь доступные на WaveSpeedAI: sdxl и sdxl-lora.

2025-01-30 2 мин чтения

WAN-2.1 FLF2V теперь доступен на WaveSpeedAI: от ключевых кадров к кинематографическому движению

Мы рады представить еще одно мощное дополнение к линейке WAN-2.1: WAN-2.1 FLF2V (First-Last Frame-to-Video) теперь доступен на WaveSpeedAI. Эта модель вводит новый подход к генерации видео, используя начальный кадр и целевой конечный кадр, а затем создает плавное, динамичное видео, которое переходит между ними. Вместо интерполяции или морфинга WAN-FLF2V создает реалистичное движение, информированное текстовыми подсказками, стилем и визуальной согласованностью.

2025-01-14 3 мин чтения