Глава 5: Продвинутые техники

Профессиональные приемы и автоматизация

Прогресс0/5 разделов
90 минут
Продвинутый
189+ студентов
4.9

⚡ Цели этой главы

Освоите продвинутые стратегии комбинирования моделей
Изучите Fine-tuning и создание LoRA адаптеров
Автоматизируете процессы через API и скрипты
Создадите профессиональные рабочие процессы

🔧 Продвинутые техники

Комбинирование моделей

Используйте разные модели для разных этапов создания

Стратегии:

  • Концепт на SDXL → Финализация на Flux Pro
  • Итерации на экономичных моделях
  • Специализированные модели для конкретных задач
  • A/B тестирование результатов

Пример рабочего процесса:

professional product photography, luxury watch

1. SDXL (1 кредит) - тест композиции

2. Flux Pro (5 кредитов) - финальное качество

3. Экономия: 4 кредита вместо 10

💻 Примеры кода

Batch генерация

# Batch generation script
import requests
import json

def generate_variations(base_prompt, count=10):
    variations = []
    for i in range(count):
        prompt = f"{base_prompt}, variation {i+1}"
        # API call to AIchatHub
        response = requests.post(
            "https://api.aichathub.club/generate",
            headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
            json={"prompt": prompt, "model": "stable-diffusion-xl"}
        )
        variations.append(response.json())
    return variations

# Generate 10 product variations
results = generate_variations("luxury watch on marble surface")

API интеграция

# API Integration example
from flask import Flask, request, jsonify
import aichathub_client

app = Flask(__name__)

@app.route('/webhook/new-product', methods=['POST'])
def generate_product_images():
    product_data = request.json

    prompt = f"professional product photography, {product_data['name']}, {product_data['description']}"

    # Generate with AIchatHub API
    result = aichathub_client.generate(
        prompt=prompt,
        model="flux-1-1-pro",
        count=3
    )

    # Save to product database
    save_product_images(product_data['id'], result['urls'])

    return jsonify({"status": "success", "images": result['urls']})
1

Комбинирование моделей

Стратегии использования разных моделей для достижения лучших результатов

18 мин
2

Fine-tuning и LoRA адаптеры

Настройка моделей под специфические задачи и стили

25 мин
3

Batch-генерация и автоматизация

Массовое создание контента с помощью скриптов и API

20 мин
4

Автоматизация через API

Интеграция генерации в рабочие процессы и приложения

15 мин
5

Профессиональные рабочие процессы

Организация проектов и управление ресурсами

12 мин

Информация о главе

Уровень:Продвинутый
Длительность:90 минут
Разделов:5
Примеров кода:8

Инструменты

API документация:
Python SDK:
Webhook setup:

Совет эксперта

Автоматизация окупается при объёме 100+ генераций в месяц. Начните с простых скриптов.