ГАЗ-3110 Волга Расход топлива Объем багажника, бака Размеры Вес Шины Грузоподъемность

С конца 1980-х гг. и до 2008 г. всю легковую политику ГАЗа можно описать следующим образом: «Замена „Волге» вот-вот появится, но задерживается, так что мы опять, в последний раз ее, „Волгу», обновляем». Очередной «последний» раз случился в 1997 г., когда завод провел рестайлинг ГАЗ-31029, назвав новую модель ГАЗ-3110. Увы, новой она, по сути, не являлась, даже по самым скромным оценкам. Теперь «Волга» имела 16-клапанный двигатель с электронным впрыском топлива в базовой комплектации, 5-ступенчатую коробку передач и гидроусилитель руля.

ГАЗ-3110 Волга — видео обзор

Однако в качестве опций они были доступны и на предыдущей ГАЗ-31029, так что изменений в конструкции машины не произошло. Внешне старая и новая «Волги» отличались довольно сильно формой передней и задней частей. При этом фары машина унаследовала от прежней модели. Немного изменилось рулевое управление: уменьшилось передаточное число в расчете на гидроусилитель, при этом управление стало более мягким. Багажник стал удобнее, поскольку уменьшилась погрузочная высота (расстояние от земли до багажного проема) и по-другому расположилось запасное колесо. Коснулись изменения и салона: появились другие панель приборов и руль, стало возможно оснастить машину подушками безопасности. Немного изменилась технология сборки, так как ГАЗ впервые начал ставить гидроусилитель, электростеклоподъемники и ряд других узлов прямо на конвейере. Дизайн округлой задней части машины, по мнению большинства, оказался неудачным и лишил автомобиль значительной доли солидности. Осталась и проблема плохого качества окраски и сборки.

Перемены в судьбу машины принес дефолт рубля в 1998 г., когда иномарки на российском рынке вдруг стали в четыре раза дороже и многие покупатели волей-неволей снова обратились к российской продукции. На фоне роста продаж у ГАЗа появились деньги для инвестиций, и он направил их на дальнейшее улучшение «Волги». В 2000 г. узкие черные термопластовые бамперы заменили на широкие, окрашенные в цвет кузова, что сделало машину солиднее и визуально длиннее. В 2001 г. на заводе появилась импортная окрасочная линия. Это решило проблемы с окраской и позволило красить «Волги» в модный цвет металлик. В 2003 г. была модернизирована подвеска «Волги». Передняя стала бесшкворневой, не требующей регулярной смазки (для сравнения: «Москвичи» получили такую подвеску в середине 1950-х гг., а в «Жигулях» ее устанавливали изначально). В задней подвеске появился стабилизатор поперечной устойчивости. Выбор двигателей обогатился дизелями.

Технические характеристики ГАЗ-3110

— Кузов: 4‑дв. седан (5‑мест.)

Двигатель ГАЗ-3110

ЗМЗ-402.10
— Рабочий объем, л: 2,445
— Номинальная мощность, л.с.(кВт): 100 (73,5) при 4500 об/мин
— Максимальный крутящий момент, Нм(кгс. м): 182,4 (18,6) при 2500 об/мин
— Разгон 0-100 км/ч, сек: 19

ЗМЗ-4021.10
— Рабочий объем, л: 2,445
— Номинальная мощность, л.с.(кВт): 90 (66,2) при 4500 об/мин
— Максимальный крутящий момент, Нм(кгс.м): 172,6 (17,6) при 2500 об/мин
— Разгон 0-100 км/ч, сек: 20

ЗМЗ-4062.10
— Рабочий объем, л: 2,3
— Номинальная мощность, л.с.(кВт): 150 (110,3) при 5200 об/мин
— Максимальный крутящий момент, Нм(кгс.м): 206 (21,0) при 4000 об/мин
— Разгон 0-100 км/ч, сек: 13,5

Максимальная скорость ГАЗ-3110

— 173 км/ч

Расход топлива ГАЗ-3110

— трасса 9 литров на 100 км
— город 13,5 литров на 100 км

Габаритные размеры ГАЗ-3110

— Длина: 4870 мм
— Ширина: 1800 мм
— Высота: 1422 мм
— Клиренс: 156 мм
— Колёсная база: 2800 мм
— Колея задняя: 1444 мм
— Колея передняя: 1500 мм

Вес ГАЗ-3110

— Снаряженная масса: 1400 кг
— Полная масса, кг: 1795

Грузоподъёмность ГАЗ-3110

— 400 кг

Объём бака ГАЗ-3110

— 55 литров

Объем багажника ГАЗ-3110

— 500 л.

Размер шин ГАЗ-3110

— 195/65/R15

 

ГАЗ-3110 фото тюнинга своими руками

Добавить комментарий

Тюнинг газ своими руками: фото и видео

Отечественные автомобили совершенствуются с каждым годом, но старые, почти раритетные машины так и остаются с привычным всем обликом. Владельцы многолетних ГАЗов стремятся улучшить внешний вид автомобилей, прибегая к тюнингу. Иногда это может быть грамотно проделанная модернизация, а иногда результат аляповатости водителя.
кто узнал тут волгу?

Сложность тюнинга ГАЗ состоит в том, что для старых автомобилей все меньше нужных запчастей и декоративных элементов. Ввиду этого, автолюбители самостоятельно подготавливают детали и производят тюнинг. Чаще всего автомобили газ изменяют с внешней стороны, кардинально преобразуя облик.

Комфорт внутри машины можно создать при помощи новых, более удобных кресел, перетяжки рулевого колеса, прокладки шумоизоляционных материалов, монтажа кондиционера или новой отопительной системы.

В целом, интерьер зависит от возможностей автовладельца, а процесс обновления можно возложить на профессионалов. Одним из популярных направлений в тюнинге газ является увеличение мощности двигателя.

Из-за высокого потребления топлива и сбитой динамики разгона автомобиль не может выполнять желаемых функций. Но даже при усилении мощности мотора нужно полностью менять тормозную систему, поскольку заводские тормоза не справятся с новыми задачами.

Тюнинг газ 24

Конструкция ГАЗ довольно сложная, устаревшая, оттого тюнинг газ 24 становится трудным. Особенно это касается двигателя и тормозной системы. Строение ГАЗ 2410 очень схоже с моделями серии 3110 и 2110, поэтому преображение каждой из них можно взять за основу при обновлении другой.

Тюнинг двигателя

Все работы по тюнингованию газа следует начать с мотора. После его обновления желательно приступать ко всем остальным блокам. Прежде всего, необходимо увеличить мощность двигателя и при этом сохранить, а лучше уменьшить расход топлива.

тюнинг газ 24

При самостоятельных работах возможно повысить мощность на 10-15%, а расход значительно сократить. Обычно после тюнинга двигателя расход топлива по трассе составляет 12 л, город – 16 л. Если все телодвижения с заводским двигателем слишком сложны, можно полностью заменить его мотором от иномарки. Идеально для газа 24 подходит 2,3 литровый двигатель от Мерседеса.

Тюнинг газ 2410: обновление салона

Внутреннее пространство ГАЗ 2410 оставляет желать лучшего. Здесь отсутствуют современные элементы, которые так необходимы современному водителю и пассажирам. Зная основы технического обслуживания автомобиля, можно усовершенствовать даже древнейшее авто.

Множество иномарок, выпущенных в 80-годах, сейчас пользуются неплохим спросом среди автолюбителей. В частности, этот спрос объясняется качественным тюнингом, благодаря которому экстерьер и интерьер машины выглядят не хуже, чем нынешние модели.

Раритет всегда в цене, именно поэтому газ 24 волга тюнинг так необходим. Изменяя салон волги, нужно обратить внимание на следующее:

• кресла и обивка сидений;
• приборная панель;
• отсутствие кондиционера;
• отсутствие стильной подсветки;
• обивка потолка и внутренней стороны дверей;
• педали и коврик;
• рулевое колесо.

Каждый из этих компонентов имеет свою ценность в автомобиле. Без большинства из них во время езды не создается желаемого комфорта. Как и чем можно усовершенствовать вышеперечисленные части авто?

1. Используемый материал для сидений должен выбирать водитель, учитывая собственные пожелания и примерный расчет. К популярным покрытиям относят натуральную, комбинированную и эко-кожу.  В качестве обивки можно использовать и велюр с кожзаменителем. Если вариант с перетяжкой не подходит, всегда можно полностью заменить сидения, приобретя новые или поддержанные с других автомобилей.
   Правда, в этом случае, следует переделать расположение отверстий и некоторые детали новых кресел, чтобы они подходили к днищу волги.
2. Торпеду можно сделать собственноручно из листа фанеры и кожи. Но этот вариант актуален для настоящих умельцев. Приборная панель с Мерседеса войдет как влитая.
3. Установка кондиционера может облегчить жизнь водителя газ 2410. Кондиционер с Ауди 80 идеален для комплектации волги, но для газ 69 и 20 он уже не подходит.
4. Кардинально обновить убранство газа поможет светодиодная подсветка, которая хорошо смотрится в любой машине.
5. Обивка потолка и дверей должна проходить в том случае, если осуществляется установка шумоизоляции или замена сидений. Цвет обивки потолка и дверей должен совпадать с оттенком кресел.
6. На педали можно надеть стильные накладки, а под ноги постелить новый красивый коврик.
7. Наконец, руль можно перетянуть кожей или другим материалом, по цвету идентичным с основной обивкой. В некоторых случаях руль тюнингуют подогревом.

Тюнинг газ 69

Любители классики никогда не отступятся от легендарного газ 69. Мощный внедорожник был выпущен десятками лет назад, но до сих пор считается одним из лучших отечественных автомобилей.

модернизированный газ 69

Дизайн ГАЗ 69 имеет особый шарм, от которого не откажется ни один поклонник советского автомобилестроения. Однако обновление автомобиля требует определенных новшеств, которые необходимо совершать и с этим внедорожником.

Внешний облик газа не должен утратить классический стиль, но при этом не следует допускать слишком жесткие ограничения. Если новый дизайн требует серьезных изменений, их нужно совершить.

Экстерьер автомобиля заключается в полной перекраске кузова, установке новых фар, дополнительных обвесов, зеркал заднего вида. Хорошая аэрография сделает автомобиль эффектным и оригинальным, поскольку на декорирование машины рисунками рискует не всякий водитель.

Тюнинг салона

Заводской стиль салона газ 69 необходимо сохранить и даже в некоторой степени усилить. Для этого не нужно заменять кресла модными сидениями от иномарок, а торпеду превращать в перемудренную панель управления. Что можно преобразить в салоне внедорожника:

• Старые сидения лучше обновить перетяжкой натуральной кожей либо поставить кресла от модели ВАЗ 2108. Они отличаются простотой и комфортом, а также удобством при монтаже.
• Приборная панель не должна быть перенасыщена ненужными элементами. Здесь важно сохранить заводской стиль и оставить минимум деталей. Не рекомендуется устанавливать новую торпеду от других автомобилей, поскольку они могут иметь больший размер, что нежелательно. Идеальным вариантом станет обычная перетяжка панели управления. Добавление подсветки даст хороший результат.

https://www.youtube.com/watch?v=hlQIdMBJrFshttps://www.youtube.com/watch?v=eSFWBwHVzV0

Трансмиссия

Эта система имеет огромную важность для проходимости автомобиля в трудных условиях. Она влияет на аэродинамические свойства машины, поэтому важно отладить ее функционал. Установка 5-тиступенчатой коробки передач станет хорошим вариантом для полного привода.

Рулевая система

Тюнинг газ может быть представлен обновленной рулевой системой, в которую добавлены гидроусилитель руля и дэмпфер. Здесь же важно заменить тормозную систему двухконтурной с вакуумным усилителем. Не помешают и дисковые тормоза.

Колесная система

Для внедорожника колеса должны быть такими, чтобы проходили по бездорожью в любых условиях. Минимальный диаметр колес на газ 69 – 21 дюйм, ширина – 10 дюймов. Идеально установить диски из алюминиевого или карбонового сплава.

Руководство по тонкой настройке Stable Diffusion с вашими собственными изображениями

Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы попробовать новую прическу, прежде чем сделать ее окончательно? Как насчет исполнения детской мечты стать супергероем? Может быть, у вас есть собственный цифровой Funko Pop в качестве изображения профиля? Все это возможно с DreamBooth , новым инструментом, разработанным исследователями Google, который выводит недавний прогресс в синтезе изображений с текстовым условием на новый уровень.

В нашем предыдущем посте мы обсудили модели генерации текста в изображение и огромное влияние, которое такие модели, как DALL·E и Stable Diffusion, оказывают на сообщество машинного обучения.

Теперь, в этом сообщении блога, мы проведем вас через внедрение DreamBooth, чтобы вы могли создавать изображения, подобные тем, которые вы видите ниже. Для этого мы внедрим себя в словарь предварительно обученной модели стабильной диффузии. Имейте в виду, создание изображений себя (или своих друзей) вызывает сильное привыкание. Не говорите, что мы вас не предупреждали!

Кроме того, если вы знаете часть нашей команды, вы можете узнать некоторые лица на следующих изображениях. 👀

Мотивация DreamBooth

Не стесняйтесь пропустить этот раздел, если вы не особенно интересуетесь теорией, лежащей в основе подхода, и предпочитаете сразу погрузиться в реализацию.

Первый шаг к созданию собственных образов с помощью DreamBooth — научить модель тому, как мы выглядим . Для этого мы будем следовать специальной процедуре имплантации самостоятельно в выходное пространство уже обученной модели синтеза изображений.

Вам может быть интересно, почему мы должны следовать такой специальной процедуре. В конце концов, эти модели синтеза изображений нового поколения обладают беспрецедентной выразительной силой. Разве мы не можем просто передать модели чрезвычайно подробное описание человека и покончить с этим? Короткий ответ: нет. Этим моделям все еще очень сложно реконструировать ключевые визуальные признаки, характеризующие конкретного человека. Вместо этого модель должна узнать, как мы выглядим, до мельчайших деталей, чтобы впоследствии воспроизвести нас в самых вымышленных сценариях.

Для этого мы настроим эту модель с набором изображений, привязав их к уникальному идентификатору, который ссылается на нас.

Но подождите… Сколько нам понадобится этих изображений? Модели глубокого обучения обычно требуют больших объемов данных для получения значимых результатов (тем более для этих моделей синтеза больших изображений). Означает ли это, что нам нужны тысячи собственных фотографий, чтобы модель воспроизвела нас точно?

К счастью, нет. Техника, которую мы собираемся показать вам, достигает результатов, подобных тем, которые вы видели выше, с не более чем 9 баллами. 0003 дюжины изображений твоего лица. Тем не менее, эти изображения должны демонстрировать некоторые различия с точки зрения различных перспектив вашего лица (например, спереди, в профиль, промежуточных углов), выражений лица (например, нейтральное, улыбающееся, хмурое) и фона. Вот примеры трех жертв, которые мы выбрали для этой записи в блоге: Fernando , Giuls и Luna (слева направо).

После того, как вы собрали эти изображения, следующим шагом будет пометить их текстовым приглашением. Следуя инструкциям в документе DreamBooth, мы будем использовать подсказку 9.0041 A [имя токена] [существительное класса] , где [имя токена] — идентификатор, который будет ссылаться на нас, а [существительное класса] — уже существующий класс в словаре модели, описывающий нас на высоком уровне. Например, для Фернандо Бернуи (соавтора и одной из жертв нашего эксперимента ) возможной подсказкой будет Фбернуи мужчина . Другие примеры классовых существительных включают женщина , ребенок , подросток , собака или солнцезащитные очки . Да, этот подход работает и с животными, и с другими объектами!

Мотивация связывания нашего уникального идентификатора с существительным класса во время обучения состоит в том, чтобы использовать сильное визуальное представление модели о классе субъекта. Другими словами, модели будет намного легче узнать, как мы выглядим, если мы скажем ей, что мы человек , а не холодильник . Авторы DreamBooth обнаружили, что включение существительного соответствующего класса в тренировочные подсказки снижает скорость обучения и повышает визуальную точность воспроизводимых особенностей субъекта.

Тем не менее, есть еще две проблемы, которые мы должны решить, прежде чем мы сможем точно настроить модель:

Первая — переоснащение : эти чрезвычайно большие генеративные модели неизбежно будут переобучать такой небольшой набор изображений, независимо от того, насколько разнообразным он может быть. Это означает, что модель научится воспроизводить объект с высокой точностью, но в основном в позах и контекстах, присутствующих на обучающих изображениях.

Потеря априорного сохранения действует как регуляризатор, который устраняет переоснащение, допуская изменчивость позы и разнообразие внешнего вида в заданном контексте. Изображение и подпись из статьи DreamBooth.

Во-вторых, языковой дрейф: поскольку обучающие подсказки содержат существующее существительное класса, модель забывает, как генерировать разные экземпляры рассматриваемого класса. Вместо этого при запросе [существительное класса] модель возвращает изображения, напоминающие объект, для которого она была настроена. По сути, он заменяет визуальный априор, который у него был для класса, конкретным предметом, который мы ввели в его выходное пространство. И хотя Фернандо красивый мужчина, не все мужчины похожи на него!

Языковой дрейф. Без потери априорного сохранения точно настроенная модель не может генерировать собак, отличных от точно настроенной. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Чтобы решить обе проблемы, авторы DreamBooth предлагают потерю предварительного сохранения для конкретного класса. Проще говоря, идея состоит в том, чтобы контролировать процесс тонкой настройки с помощью собственных сгенерированных моделью образцов существительного класса. На практике это означает, что модель одновременно соответствует нашим изображениям и изображениям, взятым из визуального априора не точно настроенного класса. Эти предварительно сохраненные изображения выбираются и помечаются с помощью подсказки [класс существительное]. Это помогает модели запомнить, как выглядит универсальный член предметного класса. Авторы рекомендуют выборку из 200×N200 \×N200×N [существительное класса] изображений, где NNN обозначает количество изображений субъекта.

Тренировочный подход. Изображения субъекта подгоняются вместе с изображениями из класса субъекта, которые сначала создаются с использованием той же модели стабильной диффузии. Компонент суперразрешения модели (который повышает разрешение выходных изображений с 64 x 64 до 1024 x 1024) также точно настроен, используя исключительно изображения объекта. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Теперь, когда мы рассмотрели все важные части теории, осталось только настроить модель синтеза изображений. Давай сделаем это!

Тонкая настройка стабильной диффузии с вашими фотографиями

Перед тонкой настройкой нашей модели необходимы три важных элемента: оборудование , фотографии и предварительно обученная модель стабильной диффузии .

Первоначальная реализация требует большого количества ресурсов графического процессора для обучения, что затрудняет воспроизведение обычным практикам машинного обучения. Однако сообщество в раздоре разработало неофициальную реализацию, которая требует меньше вычислительных ресурсов. Если у вас есть доступ к машине с графическим процессором видеопамяти не менее 16 ГБ, вы можете легко обучить свою модель, следуя инструкциям обучающего примера DreamBooth от Hugging Face. Если вы этого не сделаете, мы вас прикроем! В этом посте мы покажем вам, как обучать и выполнять логические выводы в бесплатном Google Colab. Да, вы правильно прочитали, уровень бесплатного пользования Google Colab!

Обратите внимание, что используемая записная книжка может быть устаревшей из-за быстрого развития используемых библиотек, но она была протестирована и подтвердила свою работоспособность. Январь 2022 .

Второй элемент — фотографии субъекта. В этом уроке мы будем использовать фотографии членов TryoGang и одного из наших питомцев. В любом случае, есть некоторые правила, которым мы должны следовать, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Как упоминалось в разделе мотивации, Стабильная диффузия имеет тенденцию превосходить тренировочные изображения. Чтобы этого не произошло, убедитесь, что обучающая подгруппа содержит субъект в разных позах и местах. Несмотря на то, что в оригинальной статье рекомендуется использовать от 4 до 6 изображений, сообщество Discord обнаружило, что использование От 10 до 12 изображений дает лучшие результаты. Как правило, мы будем использовать 2 изображения, включая туловище и 10 лиц, с разным фоном, стилями, выражениями, смотрящими и не смотрящими в камеру и т. д.

Если вы смотрите на камеру и улыбаться на каждой фотографии, не ожидайте, что модель создаст впечатление, что вы смотрите в сторону или с нейтральным лицом, поэтому избегайте использования только селфи!

Кроме того, убедитесь, что тренировочные изображения обрезаны до квадратного соотношения, так как Stable Diffusion уменьшает их до 64 x 64, чтобы использовать их для обучения.

И последнее, но не менее важное: нам потребуются веса предварительно обученной модели Stable Diffusion. Их можно загрузить с сайта Hugging Face, для чего нам потребуется создать учетную запись, прочитать карточку модели и принять условия. Не загружайте модель вручную, потому что обучающий скрипт сделает это автоматически.

Теперь, когда мы все настроили, давайте настроим модель!

Обучение

Мы будем использовать эту реализацию, которая включает блокнот, готовый к использованию в Google Colab. Вы можете открыть блокнот, нажав на эту ссылку.

Перед запуском давайте изменим его для нашего варианта использования (мы будем использовать Фернандо в качестве субъекта для иллюстрации инструкций). Нам нужно определить четыре параметра для процесса обучения:

1. ИМЯ ТОКЕНА: соответствует уникальному идентификатору, который будет ссылаться на предмет, который мы хотим добавить. Это имя должно быть уникальным, чтобы нам не пришлось конкурировать с существующим представлением. Здесь мы можем использовать простой первый инициал + фамилия имя токена, например fbernuy .
2. ИМЯ КЛАССА: Это имя класса, которое мы представили в разделе мотивации. В исходной статье DreamBooth рекомендуется использовать общие классы, такие как мужчина, женщина или ребенок (если субъект — человек) или кошка или собака (если субъект — домашнее животное). Однако сообщество Discord, реализующее подход Stable Diffusion, обнаружило, что использование знаменитостей, похожих на объект, дает лучшие результаты. В нашем случае мы использовали Джорджа Клуни, когда речь идет о мужчине, и Дженнифер Энистон, когда речь идет о женщине. Мы по-прежнему использовали класс «кошка» для Луны, так как не могли придумать подходящего известного кота, кроме Гарфилда.
3. КОЛИЧЕСТВО РЕГУЛИРУЕМЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ: Как уже упоминалось в разделе мотивации, нам нужна потеря априорного сохранения для конкретного класса, чтобы предотвратить проблемы с переоснащением и дрейфом языка. Мы следовали первоначальной рекомендации авторов по использованию 200 изображений на обучающее изображение. Помните, что использование большего количества изображений регуляризации может привести к лучшим результатам.
4. ИТЕРАЦИИ ОБУЧЕНИЯ: Этот параметр определяет количество итераций, которые модель будет выполнять в процессе тонкой настройки. Если это число слишком низкое, модель будет не соответствовать изображениям субъекта и не сможет точно воспроизвести их во время логического вывода. Если он слишком высок, вместо этого модель будет переобучать, что сделает невозможным воспроизведение субъекта с выражениями, позами или контекстами, отличными от тех, что есть в обучающем подмножестве. Эмпирическое правило, которое показало хорошие результаты в наших экспериментах, заключается в использовании от 100 до 200 итераций на тренировочное изображение. Поскольку у нас есть 12 изображений Фернандо, давайте используем 2400 итераций.

Теперь давайте изменим блокнот с этими параметрами следующим образом:

Теперь мы готовы запустить блокнот и настроить нашу модель. Первые несколько ячеек установят необходимые зависимости. После этого нам будет предложено войти в HuggingFace, используя наш токен доступа.

Затем нас попросят загрузить фотографии субъекта. Здесь можно использовать кнопку «Выбрать файлы» и выбрать изображения с нашего компьютера или загрузить их непосредственно в каталог объекта внутри 9Папка 0041 data в экземпляре Colab. В следующей ячейке происходит волшебство. Наконец-то мы добрались до тонкой настройки модели! Скрипт загрузит веса предварительно обученной модели, сгенерирует изображения регуляризации, а затем выполнит указанное количество итераций обучения. Весь процесс должен занять около полутора часов, так что наберитесь терпения. Не забывайте следить за блокнотом!

После завершения обучения нам будет предложено преобразовать модель в файл ckpt . Это настоятельно рекомендуется, так как это требование для чрезвычайно полезного веб-интерфейса, который мы представим далее в этом сообщении в блоге. Как только мы сохранили ckpt в экземпляре ноутбука, мы загрузим его на наш локальный компьютер или сохраним в папку на нашем диске.

Мы можем протестировать нашу доработанную модель, запустив ячейки под разделом «Вывод» блокнота. Первая ячейка загружает модель, которую мы только что обучили, и создает новый конвейер Stable Diffusion, из которого берутся образцы изображений. Мы можем установить начальное значение для управления случайными эффектами во второй ячейке. И вот, момент, которого вы ждали с тех пор, как начали читать этот пост в блоге: создание наших пользовательских изображений!

Ячейка с заголовком «Выполнить для создания изображений» управляет процессом создания изображений. Всего есть 7 параметров, которые мы можем изменить, чтобы настроить наше изображение:

• приглашение : текстовое приглашение, которое будет управлять созданием изображения. Здесь мы должны включить имя токена, которое ссылается на нашу тему.
• отрицательная подсказка : служит для указания того, что мы не хотим видеть на изображении. Например, если мы хотим создать изображение с облачным небом, мы вводим 9.0041 ясное небо как отрицательная подсказка.
• num_samples : количество изображений, которые модель будет генерировать в одном пакете.
• guide_scale : также известный как CFG Scale, представляет собой число с плавающей запятой, которое определяет, насколько важным является текстовое приглашение ввода. Более низкие значения этого параметра позволят модели иметь больше художественных вольностей при создании изображений.
• num_inference_steps : количество шагов шумоподавления, которые будет выполнять модель. Большее количество шагов обычно приводит к более подробным изображениям за счет увеличения времени вывода. Однако будьте осторожны с этим параметром, так как слишком большое количество шагов может привести к визуальным артефактам на изображениях.
• высота : высота сгенерированного изображения в пикселях.
• ширина : ширина сгенерированного изображения в пикселях.

Не существует волшебной формулы для создания идеального изображения, поэтому вам, вероятно, придется некоторое время поэкспериментировать с этими параметрами, прежде чем вы получите желаемый результат. Если у вас возникли проблемы с созданием крутых изображений, не расстраивайтесь! По словам Джо Пенны (одного из менеджеров канала Stable Diffusion Discord), некоторые из наиболее распространенных проблем имеют довольно простые решения.

• Если они не похожи на объект: Проверьте правильность подсказки и соответствие изображений советам, которые мы давали ранее. Попробуйте включить имя класса в приглашение и имя токена (например, фотография TOKEN_NAME georgeclooney ). Нам также может потребоваться обучение для большего количества итераций.
• Если они слишком похожи на тренировочные изображения: возможно, мы слишком долго тренировались, использовали слишком мало изображений или наши изображения могут быть слишком похожими. Мы модифицируем приглашение, включив в его конец имя токена, например: изысканная портретная фотография среднего формата 85 мм TOKEN_NAME с классической прической .
• Если использование сложной подсказки не дает желаемых результатов: возможно, мы провели слишком мало итераций обучения. Мы можем попробовать повторить имя токена в подсказке, например: TOKEN_NAME на портретной фотографии, TOKEN_NAME на фотографии среднего формата 85 мм TOKEN_NAME .

Хотя ноутбук чрезвычайно удобен для обучения модели, он далеко не лучшая платформа для создания изображений. В следующем разделе мы представим невероятно мощный инструмент для дальнейшего улучшения процесса создания изображений.

На практике: создание классных изображений

Создание великолепных изображений требует практики и терпения. Однако этот процесс можно облегчить, используя правильные инструменты. Тот, который мы собираемся показать вам, действительно сногсшибателен; он настолько универсален, что мы не можем рекомендовать его достаточно! Это WebUI, который делает весь процесс более интерактивным и увлекательным.

Чтобы использовать его, мы должны запустить веб-сервер и следовать инструкциям по установке, доступным для Linux, Windows или Apple Silicon. В качестве альтернативы мы можем запустить сервер на другом Colab, используя эту ссылку. Помните, что при создании изображений время летит незаметно, а уровень бесплатного пользования Colab ограничен!

После установки мы скопируем файл ckpt нашей модели в папку веб-сервера, stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion , а затем запустим скрипт веб-сервера ( webui. sh или webui.bat ). Это дает нам адрес и порт пользовательского интерфейса, чтобы мы могли открыть его с помощью нашего любимого браузера.

Инструмент WebUI для стабильной диффузии от AUTOMATIC1111

Пользовательский интерфейс имеет множество различных функций. Мы настоятельно рекомендуем изучить вики проекта. Разработка Stable Diffusion и этого пользовательского интерфейса идет быстро, поэтому имейте в виду, что это может измениться!

Первое, что нам нужно сделать, это выбрать нашу доработанную модель Stable Diffusion. В верхней части страницы WebUI мы найдем раскрывающееся меню со всеми доступными файлами ckpt . Если вы не видите своего в списке, убедитесь, что вы скопировали файл ckpt в правильный каталог.

В этом уроке мы сосредоточимся на объяснении трех основных функций пользовательского интерфейса: преобразования текста в изображение, изображения в изображение и рисования.

Текст в изображение (txt2img)

Текст в изображение — это самый простой способ использования нашей модели: напишите приглашение, установите некоторые параметры и вуаля! Модель генерирует изображение, соответствующее подсказке по выбранным параметрам.

На первый взгляд это может показаться простым. Однако нам, возможно, придется попробовать несколько комбинаций параметров, прежде чем попасть в точку. Основываясь на нашем опыте, мы рекомендуем выполнить следующие шаги для создания самых крутых изображений:

• Выберите стиль на lexica.art и добавьте свою тему в подсказку. Например, давайте посмотрим, как бы выглядел Фернандо с новой прической: фбернуй. эпическая стрижка. прическа фотография .
• Используйте случайное начальное число, пока не получите что-то похожее на то, что вы задумали. Это может выглядеть не совсем так, как объект, но мы можем исправить это позже.
• Скопируйте начальное значение из описания изображения и используйте его для создания такого же изображения с другими параметрами. Лучший способ сделать это — использовать сценарий графика X/Y : выберите список шагов ( 10, 15, 20, 30 ) и список шкал CFG ( 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4,0 ). Инструмент построит матрицу с одним изображением для каждого шага ввода и комбинации масштаба. Мы также можем использовать другие параметры в качестве переменных X и Y .
• Затем выберите тот, который вам нравится больше всего, скопируйте соответствующие значения параметров и удалите сценарий, чтобы сгенерировать только выбранное изображение. Если вам не нравится ни одно из изображений, попробуйте с другими параметрами, другим начальным числом или другой подсказкой!

Выбранное случайное изображение

Исследование параметров

Окончательный результат

Изображение в изображение (img2img)

Второй вариант — создать новое изображение на основе существующего изображения и подсказки . Модель изменит все изображение, поэтому мы можем применить новые стили или сделать небольшую ретушь.

Начнем с подсказки txt2img: очень-очень замысловатое фотореалистичное фото фанко-попа фбернуй, детальное студийное освещение, отмеченные наградами четкие детали . Следуя стратегии, описанной выше, мы используем txt2img и генерируем несомненно классно выглядящий Funko Pop. Тем не менее, мы хотели бы улучшить бороду, чтобы она была ближе к нашему объекту, и осветлить цвет носа.

Для этого мы нажмем кнопку Отправить на img2img и вручную нарисуем желаемый стиль бороды и носа, используя инструмент, похожий на MS Paint, в веб-интерфейсе (в центре). Мы можем уменьшить параметр силы шумоподавления, чтобы получить результат, максимально похожий на исходный, и поэкспериментировать с остальными обычными параметрами, пока не получим желаемый результат (справа).

txt2img сгенерированное изображение

простые модификации изображения

img2img результат

Следуя той же стратегии img2img, мы немного улучшили цвета меха Луны на этой эпической картинке и добавили несколько линий улыбки в аниме-версию Джулса.

txt2img сгенерированные изображения

img2img улучшенное изображение

Inpainting

Третий вариант позволяет нам указать область изображения для заполнения нашей моделью , сохраняя остальную часть изображения нетронутой (в отличие от метода img2img , который изменяет все входное изображение). Это может быть полезно для замены лица на существующей фотографии (если объект — человек) или для создания изображения объекта в другом сценарии или условиях освещения с сохранением фона и контекста. Имейте в виду, что использование этого метода немного сложнее, поскольку нужно исследовать больше параметров.

Например, давайте сгенерируем изображение Фернандо в образе Железного человека. Так как у доспехов много важных деталей, мы будем использовать оригинальное изображение с постера фильма в качестве источника и поменяем лицо Железного человека с помощью инструмента Inpainting .

Первое, что мы сделаем, это выберем инструмент Inpainting на вкладке img2img . После загрузки нашего эталонного изображения мы выделим область вокруг головы с помощью инструмента «Кисть» и введем фотографию fbernuy 9.0042 в качестве подсказки, так как мы не хотим, чтобы модель заполняла эту область чем-либо еще, кроме лица Фернандо.

Прежде чем генерировать изображение, давайте взглянем на наиболее важные параметры, добавленные в inpaint.

• Маскированное содержимое : определяет, чем заполнить маскируемую область. Мы можем выбрать оригинал (по умолчанию), если исходное содержимое похоже на то, чего мы хотим достичь, поэкспериментировать с заполнить , чтобы помочь нам сохранить окружающую информацию, или скрытый шум использовать шум. Независимо от того, какой вариант мы выберем, случайный шум будет добавлен на основе параметра Denoising Strength .
• Сила шумоподавления : определяет стандартное отклонение случайного шума, добавляемого к маскируемой области. Чем выше этот параметр, тем ниже сходство с содержимым немаскированной части изображения.
• Inpaint с полным разрешением : inpaint изменяет размер всего изображения до указанного целевого разрешения по умолчанию. Если этот параметр включен, размер маскируемой области изменяется, а результат вставляется обратно в исходное изображение. Это помогает получить лучшие результаты для небольших масок, поскольку закрашиваемая область визуализируется с гораздо большим разрешением.

В этом примере мы будем использовать исходное замаскированное содержимое (поскольку замаскированная область уже является лицом) с силой шумоподавления 0,50 , а включим отрисовку при полном разрешении. Затем мы установим случайное начальное число -1 и повторим процесс, который мы делали раньше: терпеливо генерируем изображения, пока не получим изображение, похожее на то, что нам нужно. Наконец, мы исправим начальное значение и воспользуемся сценарием X/Y plot , чтобы исследовать различные этапы выборки 9. Комбинации 0042 и CFG Scale .

Исходное изображение

Промежуточные результаты inpaint

Круто, правда? На данный момент мы создали отличное изображение, в котором сохранились все детали исходного изображения, но с лицом Фернандо вместо лица Роберта Дауни-младшего. Тем не менее, есть одна маленькая деталь, которую мы хотим исправить в бороде.

Лучший способ исправить это — снова использовать закрашивание, но использовать уже закрашенное изображение вместо исходного (не ожидали этого, не так ли?). Таким образом, мы можем указать модели изменять исключительно область вокруг бороды и вводить более конкретную подсказку, например 9.0041 фото фбернуя с бородой .

Окончательный результат окрашивания с деталями бороды

Мы показали вам, как создать классные изображения вас, ваших друзей, ваших домашних животных или любого конкретного предмета, который вы хотите, начиная с идеи, эскиза или существующего изображения!

Теперь вы готовы создавать крутые изображения самостоятельно! Вот несколько изображений, которые мы создали из наших объектов, которые могут быть вам полезны для вдохновения. Радоваться, веселиться!

Джулс в игре престолов

Луна в шляпе на день рождения

Фернандо, холст, масло

Деловой портрет Фернандо

Луна в солнцезащитных очках

Луна в жемчужных серьгах

Заключительные мысли

Стабильная диффузия означала один из самых больших скачков демократизации образов. Такие методы, как DreamBooth (и их реализация, управляемая сообществом), позволяют нам еще больше воспользоваться преимуществами этих моделей, при этом нашим единственным ограничением является воображение. Мы очень рады узнать, куда приведет нас эта новая демократическая парадигма искусственного интеллекта и какую пользу принесет миру этот мир.

Jet Kit для Suzuki DR-Z400SM 2005-2020

• Исследовать
• Характеристики
• Фурнитура
• загрузок
• Отзывы/Часто задаваемые вопросы

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ. Продажа или использование в Калифорнии запрещено законом. Одобренные в магазине детали

УЗНАЙТЕ О ВОЗМОЖНОСТЯХ

Поднимите свою производительность на новый уровень с комплектом карбюраторных форсунок для своего внедорожного мотоцикла. Увеличьте мощность и улучшите производительность во всем диапазоне оборотов, а также улучшите приемистость и плавность хода. Эти комплекты жиклера карбюратора избавят вас от догадок при настройке вашего мотоцикла для бездорожья.

Независимо от того, катаетесь ли вы на стандартном байке для бездорожья или сделали некоторые модификации, наш реактивный комплект оптимизирует соотношение воздух/топливо, чтобы устранить неровности и помочь вам контролировать мощность вашего байка для бездорожья. Вы можете перейти с реактивным комплектом Stage 1, чтобы увеличить мощность стандартного двигателя на 5%, или перейти на Stage 3, чтобы получить максимальную отдачу от модификаций, которые вы внесли в свой мотоцикл.

ЭТАП 1 ДЕТАЛИ

Идеально подходит для мотоциклов для бездорожья со стандартным двигателем, использующим стандартную воздушную камеру, воздушный фильтр и трубы. Реактивные комплекты Stage 1 разработаны для улучшения реакции дроссельной заслонки и обеспечивают примерно на 5% больше лошадиных сил, чем стандартные. Эти комплекты полностью регулируются, что позволяет использовать хорошо спроектированные трубы послепродажного обслуживания и стандартные сменные воздушные фильтры, такие как K&N.

ЭТАП 2 ДЕТАЛИ

Если вы немного модифицировали свой мотоцикл для бездорожья, но по-прежнему жаждете большей производительности, вам подойдет реактивный комплект Stage 2. С реактивным комплектом Stage 2 вы можете увидеть прирост мощности примерно на 8%. Этот комплект предназначен для мотоциклов со стандартными или слегка настроенными двигателями, использующими хорошо спроектированную трубу послепродажного обслуживания с модифицированной воздушной камерой и сменным воздушным фильтром.

Характеристики

Характеристики

• Диапазон мощности 5–8 %
• Полностью регулируемый
• Увеличивает мощность и управляемость
• Только для автомобилей с карбюратором

Проверено до совершенства

Реактивные комплекты Dynojet предназначены для улучшения каждой детали соотношения воздух/топливо в ваших карбюраторах с включенными пошаговыми инструкциями для всего, что вам нужно модернизировать. Dynojet тщательно протестировал каждый компонент, от топливной иглы до главного воздушного жиклера, а это значит, что вы увидите результаты, как только заведете двигатель.

Smoother Power

Эти струйные комплекты обеспечивают экстремальные улучшения в небольшом корпусе. Они повышают мощность и плавность хода во всем диапазоне оборотов, сохраняя при этом экономию топлива. Существует несколько вариантов комплектов: от стандартных пригородных мотоциклов до готовых к гонкам мотоциклов и всего, что между ними.

Комплектация

Suzuki

• DR-Z400SM 2005 г., 2006 г., 2007 г., 2008 г.
  , 2009 г., 2013, 2014, 2015 г., 2016, 2017, 2018

Загрузки

Описание	Размер	Обновлено	Скачать
Руководство по установке — Jet Kit для Suzuki DR-Z400SM (218,17 КБ) (17 августа 2020 г.