1. Установить гит https://git-scm.com/download/win
2. Установить python 3.10.6 (https://www.python.org/downloads/windows/) c галкой add to PATH
3. Установить CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local
4. в git bush (или в VC в терминале)
   git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
   Создаст папку там где запущен баш (C:\Users\Misha\stable-diffusion-webui)
   git pull — чтобы обновить (из папки stable-diffusion-webui)
   Или скачать https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/archive/refs/tags/v1.6.0.zip
5. Запустить webui-user.bat (ждать 15 мин)

Если ловим ошибку TypeError: AsyncConnectionPool.__init__() got an unexpected keyword argument ‘socket_options’

source venv/Scripts/activate
pip install httpx==0.24.1

Для автоматического обновления — дописать в код webui-user.bat

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS= --autolaunch --xformers --medvram --opt-sdp-attention
git pull

call webui.bat

Если xformers не поставился

set COMMANDLINE_ARGS= --reinstall-xformers --xformers

xformers нужен для снижения нагрузки на видеокарту, работает на архитектурах: turing, hopper, pascal, ampere, ada lovelace

6. Ставим свои модели в C:\StableDifusion\stable-diffusion-webui-1.6.0\models\Stable-diffusion
7. Чтобы поменять значения при запуске — редактировать ui-config.json

Не работают XL модели

https://github.com/serpotapov/stable-diffusion-portable

разархивировать — webui-user-first-run.cmd

Модели ставить сюда

C:\stable-diffusion-portable-main\models\Stable-diffusion\

Запускать тут

webui-user.bat

https://civitai.com/models

https://huggingface.co/XpucT/Deliberate/tree/main

mj — в начале промта чтобы эмулировать стиль миджорни

cinematic — добавить кинематографичности

cozy — добавить уюта

https://civitai.com/models/125703/protovision-xl-high-fidelity-3d-photorealism-anime-hyperrealism-no-refiner-needed

Отредактировать webui.py

def webui():

app, local_url, share_url = shared.demo.launch(
            #share=cmd_opts.share,
            share=True,
            server_name=server_name,
            server_port=cmd_opts.port,
            ssl_keyfile=cmd_opts.tls_keyfile,
            ssl_certfile=cmd_opts.tls_certfile,
            debug=cmd_opts.gradio_debug,
            auth=[tuple(cred.split(':')) for cred in gradio_auth_creds] if gradio_auth_creds else None,
            inbrowser=cmd_opts.autolaunch,
            prevent_thread_lock=True
        )

https://github.com/serpotapov/Kohya_ss-GUI-LoRA-Portable

Для каждой версии семплера — отдельная лора (1.5; XL)

Extra networks — Add hypernetwork to promt — none (для обучений)

Путь куда класть фотки (примерно 16)

Тренировать на 2й вкладке — dreamboots Lora

C:_StableDifusion\Train\100_Misha

В настройках указать папку в которой лежит папка 100_Misha

При начале трейна сразу удалять появившуюся папку smple

На вкладке Extentions

Ставятся в C:\_StableDifusion\stable-diffusion-portable-main\extensions\

dynamic thresholding — https://github.com/mcmonkeyprojects/sd-dynamic-thresholding

ControlNet

В Extension: sd-webui-controlnet manipulations

Сами модели https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models

Ставить сюда C:_StableDifusion\stable-diffusion-portable-main\extensions\sd-webui-controlnet\models

canny — контуры

mlsd — интерьеры

openpose — копирование поз

scribble — раскраска скетча

Scribble/Sketch — по скетчу генерирует изображения

https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main

Семплер: DPM++ 2M Karras, Euler a (не естественная кожа у людей), UniPC (новый, потестить)

Restore faces — снять галку

GFG = 7 (4-12) (чем выше, тем больше деталей дорисовывается, большие значения — пережжённое и пластиковое изображение, на фотографиях ставить 4.5)

Sampling steps = 28

Mimic CFG Scale — 6 (CFG Scale = 12, Clip skip = 1)

Если без Mimic CFG — Clip skip = 2

User interface — Quicksettings list — sd_model_checkpoint,sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers

Face restoration (лучше отключать)
Code former = 0.6

live preview = 10

Multiplier for extra networks = 0.7

Vae

https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main

https://platform.openai.com/account/api-keys

pip install openai

import openai

openai.api_key='sk-...'

prompt = "Кто такой Джон Галт?"

response = openai.Completion.create(
   #engine = "gpt-3.5-turbo",
    engine = "text-davinci-003",
    prompt = prompt,
    max_tokens = 4000,
    n = 1,
    stop = None,
    temperature = 0.5
)

print(response.choices[0].text)

https://github.com/xtekky/gpt4free

pip install -U g4f

Чтобы запустить UI интерфейс:

python -m g4f.gui.run

Если возникают проблемы можно откатится на предыдущую версию:

pip uninstall g4f

pip install g4f==0.1.9.3

Или:

Скачать репозиторий

git clone https://github.com/xtekky/gpt4free.git

Перейти в проект

cd gpt4free

Создать виртуальное окружение

python -m venv venv

source venv/Scripts/activate

Установить зависимости

pip install -r requirements.txt

Писать свой код внутри gpt4free

Использование в коде:

import g4f

def askGPT(messages: list):
    ans = g4f.ChatCompletion.create(
        model=g4f.models.gpt_4,
        # model=g4f.models.gpt_35_turbo_16k_0613,
        messages=messages, 
        stream=True, #получать ответ частями
    )
    print(ans)
    return ans

messages = []
while True:
    text = input('введите запрос: ')
    messages.append({'role': 'user', 'content': text})
    ans = askGPT(messages=messages)
    messages.append({'role': 'assistant', 'content': ans})

https://huggingface.co/datasets/Ba1yya/RVC_rmvpe/tree/main

см. Общий генератор аудио

pip install pydub 

from pydub import AudioSegment
from pydub.silence import split_on_silence

# Нормализация
def match_target_amplitude(aChunk, target_dBFS):
    ''' Нормализация полученных отрезков '''
    change_in_dBFS = target_dBFS - aChunk.dBFS
    return aChunk.apply_gain(change_in_dBFS)

song = AudioSegment.from_mp3("Misha.mp3")
chunks = split_on_silence (
    song, 
    # время длительности тишины.
    min_silence_len = 1000,
    # порог тишины
    silence_thresh = -60
)

# Нарезка треков
for i, chunk in enumerate(chunks):
    # отступ тишины.
    silence_chunk = AudioSegment.silent(duration=500)
    # склейка.
    audio_chunk = silence_chunk + chunk + silence_chunk
    # нормализация по громкости.
    normalized_chunk = match_target_amplitude(audio_chunk, -20.0)
    # экспорт.
    print("Exporting chunk{0}.mp3.".format(i))
    normalized_chunk.export(
        ".//chunk{0}.mp3".format(i),
        bitrate = "192k",
        format = "mp3"
    )

Для WAV

from pydub import AudioSegment
from pydub.silence import split_on_silence

# Нормализация
def match_target_amplitude(aChunk, target_dBFS):
    ''' Нормализация полученных отрезков '''
    change_in_dBFS = target_dBFS - aChunk.dBFS
    return aChunk.apply_gain(change_in_dBFS)

# Загрузка аудио из WAV файла
song = AudioSegment.from_wav("Misha.wav")

# Разделение на отрезки по тишине
chunks = split_on_silence(
    song,
    min_silence_len=1000,
    silence_thresh=-60
)

# Нарезка и обработка треков
for i, chunk in enumerate(chunks):
    # отступ тишины
    silence_chunk = AudioSegment.silent(duration=500)
    # склейка
    audio_chunk = silence_chunk + chunk + silence_chunk
    # нормализация по громкости
    normalized_chunk = match_target_amplitude(audio_chunk, -20.0)
    # экспорт в WAV
    print("Exporting chunk{0}.wav.".format(i))
    normalized_chunk.export(
        ".//chunk{0}.wav".format(i),
        format="wav"
    )

git clone https://github.com/facebookresearch/audiocraft

находясь внутри директории audiocraft

python -m pip install -e .

Скопировать musicgen_app.py из demos в корень audiocraft и запустить

python musicgen_app.py

Длинна вставляемой музыки для образца не больше 30 секунд

см. Общий генератор аудио

https://github.com/gitmylo/audio-webui/

git clone https://github.com/gitmylo/audio-webui/

Запуск из run.bat

Обновление из update.bat

Дополнительно поставить tensorboardX

source venv/Scripts/activate

pip install tensorboardX

RVC создать 40к v2

RVC во вкладке train. Указать путь к wav файлу с записанными фразами. Можно самому не делить.

Тренировать и преобразовывать на torchcrepe (torchcrepe hop length = 256) или на rmvpe.

Для тренировки использовать фразы только на одном языке.

rmvpe 300 эпох с Filter radius = 3

Обученные модели класть в C:\Music_NW\audio-webui\data\models\rvc\имя_модели

В барк модели использовать профиль v2/ru_4

Text temperature = 0.65

Waveform temperature = 0.05

min end of audio probability = 0.05

В преобразовании

torchcrepe hop length = 256

Index rate for feature retrieval = 0 (иногда 1 даёт лучшей результат, зависит от исходной записи)

Filter radius = 0

Protect amount = 0

https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/README_en.md

Виртуальный аудио кабель

https://vb-audio.com/Cable/index.htm

Скачать последнюю версию для win (MMVCServerSIO_win_onnxgpu-cuda_v.1.5.3.17b.zip), PyTorch(cpu,cuda)

https://huggingface.co/wok000/vcclient000/tree/main

Запускать из start_http.bat

Extra на максимум — 131072

Модель rmvpe

Chunk в зависимости от задержки, минимум от 256 — 320

В дискорде:

Выключить автоматическое шумоподавление

Выключить автоматическая регулировка усиления

https://rave.dj/mix

https://suno.com/create

Если надо продлить трек или взять его стиль — Extend

Чтобы поменять слова в песне:
Подготовить в AdobeAudition (если авторские права) — Пресеты — Time and Pitch — Pitch Shifter. Тон на 3 сдвинуть (-мужской, +женский), cents на 12 в ту же сторону. Применить — Apply.
При добавлении своих слов не добавлять никаких стилей.

В Style of Music:
pop, rock, electro, female vocal, earworm

Пример разметки в Lyrics:

[Intro]
СтАло слОжно так педагогом быть. 
Покричать нельзя, с уроков отпустить. 
Сочинения надо проверять, 
Личные дела в школе заполнять. 

[Instrumental Interlude]
 
[Verse 1]
Что же делать нам, как же повлиять? 
Надо всех жалеть, ещё и обучать. 
Классный час, зачем? Ведь восьмой урок. 
Как же трудно, но... Но я педагог! 
 
[Bridge]
Хэхэ-хэ-хэ-хэй! Танцуй! 
 
[Pre-Chorus]
Дети, я учИтель, по партам не скачИте, 
Костя, хватит драться, ты уже большОй. 
Дети, я учИтель, я друг, а не мучИтель, 
Вы потом поймёте, пАру лет спустя. 

[Piano Solo]
 
[Verse 2]
Дежурство уроки. Моя жизнь. 
Сегодня контрольная. Мозг мой держись, 
Журналы, тетради для кого-то совет 
Храню я в памяти этот секрет 
 
[Verse 3]
Свобода формы, свобода мыслей 
Чем больше учишь, тем интересней 
Дети, приколы, коллеги, уроки 
Я педагог, это не просто строки 
 
[Verse 4]
Пусть польётся пляс и формат слетит. 
В школу я иду, пусть грызу гранит 
Праздник жизни тут и улыбок строй 
Ты готов? Со мной эту песню пой! 
 
[Chorus]
Любимая родная! Душу согревает. 
В школе мы как дома. Дружная семья. 

Любимая родная! Душу согревает. 
В школе мы как дома. Дружная семья. 
 
Любимая родная! Душу согревает. 
В школе мы как дома. Дружная семья. 
 
[Outro]
Любимая родная! Душу согревает. 
В школе мы как дома. Дружная семья. 

[End]