Lora + Арты нейросетей

Генеративные нейросети уже изменили мир цифрового искусства, но настоящая магия начинается, когда ты сам берешь их под контроль. Сегодня расскажу о своем эксперименте по обучению LoRA на стиле South Park — от сбора датасета до финальной модели. Поделюсь реальным опытом, техническими нюансами и самое главное — что конкретно сработало, а что оказалось пустой тратой времени.

Меня зовут Илья, я основатель онлайн-нейросети для создания изображений ArtGeneration.me, техноблогер и нейро-евангелист.

Идея обучить LoRA на стиле мультсериала пришла ко мне случайно. На глаза попался новый анимационный сериал «Ваш дружелюбный сосед Человек-паук», и я подумал: «Было бы классно обучить LoRA именно на этом стиле!». Я уже обучал LoRA на отдельных персонажах и простых стилях, но на таких сложных и комплексных особо ещё не тренировал.

Но стиль человека-паука показался мне слишком сложным для первого эксперимента такого рода. Решил сначала потренироваться на чем-то попроще. И тут удачно подвернулась спешл-серия South Park! Стиль South Park простой, узнаваемый, многие его любят (включая меня). На Civitai уже была одна LoRA South Park, так что я подумал — если смог кто-то другой, то и я смогу!

Спойлер: всё оказалось гораздо сложнее, чем я думал. Но обо всём по порядку.

❯ Как собрать датасет, не сдохнув от скуки

Первое, что нужно для обучения LoRA — качественный датасет. У меня была FullHD-серия South Park — идеальное качество для набора скриншотов. Осталось только придумать, как эти скриншоты делать быстро и удобно.

Для просмотра видео я использую MPV. Раньше сидел на MPC-HC, но он стал подтормаживать на некоторых 4K рипах, так что я переехал на MPV. Он не только быстрее, но и поддерживает кучу всяких приколюшек типа скриптинга. Хотя для наших целей хватит и встроенной функции скриншотов.

Функция сохранения кадров в MPV активируется нажатием клавиши S (только на английской раскладке, что важно). Но чтобы не хранить скриншоты где попало, стоит настроить плеер. Создаём файл конфигурации по пути C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Roaming\mpv\mpv.conf (можно быстро перейти через Win+R → %APPDATA%\mpv → Enter). Если папки mpv нет – создайте её.

Вот содержимое файла mpv.conf:

screenshot-directory="C:/Users/user/Pictures/Screenshots/mpv"

screenshot-template="%F/%P"

screenshot-format=png

save-position-on-quit=yes

resume-playback=yes

(Замените user на ваше имя пользователя)

Что делает каждая строчка: screenshot-directory задаёт путь для скриншотов, screenshot-template определяет формат имени (где %F - имя видео, %P - позиция), screenshot-format выбирает PNG для лучшего качества, а две последние строки заставляют плеер запоминать где вы остановились и автоматически продолжать с этого места при следующем запуске. Таким образом мы решаем и проблему скриншотов, и вечный вопрос — «а где я остановился в прошлый раз?».

Вооружившись настроенным MPV, я посмотрел несколько серий South Park, нажимая S в ключевые моменты. Это, кстати, гораздо веселее, чем может показаться — сидишь себе, ржёшь над Картманом и заодно собираешь датасет.

В итоге у меня набралось около 150 скриншотов. Но для качественного обучения мало просто надёргать кадров — нужно тщательно их отфильтровать: убрать смазанные кадры, выкинуть неудачные ракурсы, оставить только типичные для стиля примеры. Для тренировки LoRA на персонажа обычно достаточно ~30 изображений, а вот для стиля нужно больше — до 200. У меня осталось около 120 кадров после фильтрации.

❯ Подготовка изображений к обучению

Теперь встал вопрос обработки. Обучение модели будет проходить в разрешении 1024×1024, а мои скриншоты были другого формата. Без паники! Python-скрипт спешит на помощь!

Для тех, кто никогда не работал с Python, вот краткая инструкция: скачайте и установите Python с официального сайта, при установке поставьте галочку «Add Python to PATH», потом откройте командную строку (Win+R, введите «cmd») и выполните команду pip install pillow для установки библиотеки обработки изображений.

Теперь создайте текстовый файл с названием resize_images.py, вставьте в него код ниже, поместите файл в папку со скриншотами и запустите двойным кликом:

from PIL import Image

import os

# Создаем выходную директорию, если её нет

output_dir = "outputs"

if not os.path.exists(output_dir):

os.makedirs(output_dir)

# Получаем все файлы изображений из текущей директории

image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif', '.tiff', '.webp']

image_files = []

for file in os.listdir('.'):

if any(file.lower().endswith(ext) for ext in image_extensions) and os.path.isfile(file):

image_files.append(file)

# Обрабатываем каждое изображение

for i, file in enumerate(image_files):

try:

# Открываем изображение

img = Image.open(file)

# Принудительно конвертируем в RGB (убираем прозрачность)

img = img.convert('RGB')

# Получаем размеры изображения

width, height = img.size

# Определяем новые размеры, сохраняя соотношение сторон

if width > height:

# Если ширина больше высоты, устанавливаем ширину = 1024

new_width = 1024

new_height = int(height * (new_width / width))

else:

# Если высота больше ширины, устанавливаем высоту = 1024

new_height = 1024

new_width = int(width * (new_height / height))

# Изменяем размер изображения с сохранением пропорций

resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)

# Сохраняем с порядковым номером в формате PNG с максимальным качеством

output_path = os.path.join(output_dir, f"{i+1:03d}.png")

resized_img.save(output_path, format='PNG', optimize=True, compress_level=0)

print(f"Обработано {file} -> {output_path} ({new_width}x{new_height})")

except Exception as e:

print(f"Ошибка при обработке {file}: {e}")

print(f"Завершена обработка {len(image_files)} изображений.")

Этот скрипт делает несколько полезных вещей: сохраняет пропорции изображений, убирает прозрачность (чтобы не было проблем при обучении), нумерует файлы последовательно и оптимизирует PNG для лучшего качества. После запуска вы получите в папке outputs все обработанные изображения.

❯ Создание описаний для изображений

Следующий шаг — создание текстовых описаний (по-английски это называется captioning) для изображений. Нейросети учатся на парах «картинка + описание», и от качества описаний очень зависит результат.

Если бы я делал LoRA для чего-то безобидного, то использовал бы Florence-2 от Microsoft. Эта модель шикарно описывает обычные сцены и довольно быстрая. Но с South Park ситуация сложнее — там NSFW-контент, который Florence-2 не сможет нормально обработать (стесняется).

Я перепробовал кучу инструментов для создания описаний и в итоге остановился на Joy Caption Alpha Two. Эта модель меня покорила тем, что в ней есть более 19 различных настроек, разные типы описаний (включая стили Midjourney и Fusion) и основа на визуальной языковой модели, что даёт более подробные и точные описания.

Но возникла проблема — Joy Caption обрабатывает изображения только по одному, а у меня их 120! Сначала я искал готовые решения для пакетной обработки, но нашел только несколько cli, которые у меня даже не запустились. Пришлось закатать рукава и сделать свою локальную версию, за одно прикрутил к ней перевод и пакетный режим обработки.

Несколько вечеров кодинга (и некоторое количество психованных удалений файлов) — и я смог сделать работающую локальную версию с мультирежимом. Я хорошо потрудился, чтобы превратить это в портативную версию, которая запускается даже на видеокартах с 12 ГБ памяти.

Результатом стал JoyCaption Ultimate α2, который я выложил на канал Нейрософт, где публикуются репаки и портативные версии различных нейросетей. Моя модификация умеет генерировать описания в 9 разных режимах, поддерживает расширенные инструкции, разные стили и длину описаний, а также позволяет визуально проверить и исправить неудачные промпты в пакетном режиме.

Обработка 120 изображений заняла около 5 минут на RTX 4090. Главное — результат получился отличный, с корректными описаниями всех особенностей стиля South Park. На выходе мы получаем папку с результатами, в которой лежат все картинки и у каждой есть txt файл с промптом.

❯ Запуск обучения в FluxGym

Теперь, когда у меня был готовый датасет с картинками и описаниями, можно было приступать к самому обучению. Для этого я использовал FluxGym, установленный через Pinokio.

Pinokio — это удобный инсталлер для различных нейросетей. Установка проста: заходите на сайт, скачиваете, запускаете. Через интерфейс Pinokio находите FluxGym, жмёте Install, ждёте загрузки компонентов — и вуаля, у вас есть рабочий инструмент для обучения LoRA специально под модель Flux.

После запуска FluxGym появляется окошко с настройками. Я закинул свой датасет и настроил такие параметры:

• Ранг: 4 (мне казалось, что для простого стиля South Park этого достаточно)

• Эпохи: 13

• Повторения: 10

• Генерация сэмплов каждые 500 шагов

• Добавил параметры --w 1280 --h 768 --s 20 для настройки превью, чтобы они генерировались с нормальным разрешением, а не стандартным 512×512

Запустил обучение и стал с нетерпением ждать результатов... И тут произошёл первый шок.

❯ Дневник Роршаха, 4 апреля: результаты разваливались на глазах

Результаты были... мягко говоря, неутешительными. Фоны получались более-менее нормальными, но персонажи — просто ужас какой-то. Месиво из десятков одинаковых Картманов, наложенных друг на друга, деформированные лица, непонятные конечности.

«Нет, это не очередной трип Паркера и Стоуна, это были мои плохо натренированные LoRA», — думал я, глядя на эту цифровую какофонию. Раньше я тренировал LoRA на персонажах, и никаких проблем не возникало. Почему же сейчас всё пошло не так?

❯ Эксперименты с параметрами обучения

Гуглинг подсказал, что для стилей, возможно, нужен более высокий ранг LoRA. Это влияет на глубину обучения — чем выше ранг, тем глубже модель может изучить особенности стиля.

Я решил попробовать обучение с рангом 128. Результаты стали лучше, но объем модели раздулся до полутора гигабайт! Решил попробовать компромиссный вариант: ранг 64, при котором LoRA весит примерно 500-600 МБ, что уже приемлемо.

Также я кардинально снизил скороть обучения. По умолчанию в FluxGym используется --learning_rate 8e-4, а я уменьшил до --learning_rate 2e-4, то есть в 4 раза. Это должно было предотвратить переобучение, но увеличило время тренировки. Вместо нескольких часов обучение заняло почти полдня. Но ради качества можно и подождать.

В процессе экспериментов я также пришел к выводу, что лучше ставить количество повторов равным 1, а желаемую продолжительность обучения регулировать числом эпох. Это даёт бóльшую гибкость и упрощает анализ результатов.

❯ Звёздный дневник, 38 мая 3.057 года: переученность видна невооружённым глазом

Примерно на 260-й эпохе я начал замечать явные признаки переобучения — множество зрачков в глазах персонажей, смазанные формы, снижение качества изображений. Пора было останавливаться. К тому времени обучение шло уже около суток.

Я решил остановиться на 255-й эпохе, и у меня получилось 90 файлов моделей с разных этапов обучения. Но как теперь понять, какая из них лучшая?

Автоматизация тестирования моделей

Для начала я написал простой скрипт, который создал мне список всех файлов в папке:

import os

from datetime import datetime

# Получаем текущую папку, откуда запущен скрипт

current_folder = os.getcwd()

# Имя выходного файла

output_file = 'file_list.txt'

# Открываем файл для записи

with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:

f.write(f"Список файлов в текущей папке: {current_folder}\n")

f.write(f"Дата: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")

f.write("-" * 50 + "\n\n")

# Получаем список всех файлов в текущей папке и подпапках

for root, dirs, files in os.walk(current_folder):

# Получаем относительный путь от текущей папки

rel_path = os.path.relpath(root, current_folder)

if rel_path != '.':

f.write(f"\nПапка: {rel_path}\n")

else:

f.write("Текущая папка:\n")

# Записываем все файлы из этой папки

for file in sorted(files):

f.write(f" {file}\n")

print(f"Список файлов сохранен в {output_file}")

Затем скормив в ЛЛМ список, я составил последовательность для тестирования с равномерной выборкой примерно каждой 30-й эпохи:

<lora:sp64-000003:1>, <lora:sp64-000030:1>, <lora:sp64-000060:1>, <lora:sp64-000087:1>, <lora:sp64-000114:1>, <lora:sp64-000144:1>, <lora:sp64-000171:1>, <lora:sp64-000198:1>, <lora:sp64-000228:1>, <lora:sp64-000255:1>

Для тестирования я использовал Stable Diffusion WebUI Forge. Хоть этот форк A1111 и устаревает, он всё ещё удобен для многих задач. Особенно круто в нём работает скрипт X/Y/Z plot, который позволяет автоматически протестировать разные LoRA и получить наглядную таблицу.

Я использовал функцию PROMPT S/R (Search and Replace), чтобы автоматически перебрать все варианты LoRA. Для тестов я использовал такие промпты:

Digital drawing in South Park style A fat boy sits astride a cow, with a red barn behind him

Digital drawing in South Park style a policeman is sitting in a strip club, a naked stripper is showing her breasts on stage.

Digital drawing in South Park style tricycle chase, fat boy with glasses rides after red-haired boy in green ushanka hat, cinematic

Результаты тестирования, я небрежно сложил на онлайн доску, можно посмотреть.

❯ Ошибка новичка при тестировании

После первых тестов я понял свою глупую ошибку — я тестировал на промте, похожем на те, что были в моём датасете! Так делать нельзя, ведь это не показывает реальную гибкость модели.

Я составил более короткие и совершенно другие промпты, и результаты оказались ГОРАЗДО лучше. Оказывается, проблема была не в моделях, а в моём тестировании!

❯ Финальный раунд экспериментов и открытия

После нескольких циклов тестирования я обнаружил несколько интересных закономерностей:

LoRA на ранге 128 выглядит интереснее, чем на ранге 4 — она глубже изучает стиль и не так топорно его применяет. Высокий ранг позволяет модели улавливать более сложные и нюансированные особенности стиля.

Чем ниже ранг, тем быстрее происходит переобучение, что было для меня сюрпризом. Я ожидал, что модели с высоким рангом будут быстрее переобучаться из-за большего количества параметров. На практике оказалось наоборот — высокий ранг позволяет обучаться более «аккуратно», с меньшим риском жесткой фиксации на обучающих примерах.

В итоге я остановился на ранге 64 и эпохе 114, которая дала лучший баланс стилизации без переобучения. Удивительно, но это только примерно треть от всего обучения — более поздние эпохи давали признаки переобучения.

Я проверил эту модель с разными весами (0.8 и 1.2), чтобы убедиться, что LoRA достаточно гибкая и работает предсказуемо при разных значениях. Результаты меня порадовали — даже при весе 0.8 стиль South Park был хорошо узнаваем, а при 1.2 не появлялись артефакты переобучения.

❯ Ключевые уроки из моего эксперимента

Обучение LoRA на стили оказалось гораздо сложнее, чем я предполагал. Вот главные уроки, которые я извлек:

Для стилей нужен гораздо более высокий ранг, чем для персонажей. Если для персонажа часто хватает ранга 4-8, то для стиля лучше ставить 64-128. Это связано с тем, что стиль — это комплексный набор визуальных особенностей, которые затрагивают множество аспектов изображения.

Чем ниже скорость обучения, тем более плавно происходит обучение, хотя и дольше. Для сложных стилей лучше уменьшить скорость в 3-4 раза от рекомендуемой и запастись терпением. Результат того стоит — меньше шансов получить переобученную модель.

Оптимальные эпохи часто находятся примерно в первой трети всего обучения. У меня лучший результат дала эпоха 114 из 255. Не бойтесь останавливать обучение раньше, если видите признаки переобучения.

Никогда (серьезно, НИКОГДА) не тестируйте LoRA на промтах, похожих на те, что были в датасете! Это даст вам ложное представление о качестве модели. Тестировать нужно на новых, совершенно других промтах, чтобы проверить гибкость и универсальность обученной LoRA.

❯ Итоговый результат

Готовую LoRA я опубликовал на Civitai: South Park Style Flux LoRA.

Все примеры и тесты можно посмотреть на доске: Примеры и тесты.

Обучение LoRA на стили оказалось намного сложнее, чем я ожидал, но результат того стоил. Теперь я гораздо лучше понимаю процесс и готов браться за более сложные стили — возможно, даже за тот самый сериал про человека-паука, который изначально меня вдохновил.

А какие LoRA вы обучали? Делитесь своим опытом в комментариях!

Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube, в телеграм и на Бусти. Буду рад вашей подписке и поддержке. Всех обнял и удачных генераций.

История 1 — отражение

@ holoroad

Маленькая дочка почти научилась ходить и всюду телепалась за мной. Я не курил при ней. Ходил на балкон, а она, прильнув к стеклу, смотрела на меня и ждала, когда я докурю и выйду к ней. И в какой-то момент она начала повторять за мной вот эти движения. Маленький человечек, ей было года полтора или два, прикладывала воображаемую сигарету к губам, а потом делала вид, что выпускает дым. И весело так на меня смотрела, сквозь стекло балконной двери. Ей нравилось все, что со мной связано, и она подражала всем моим действиям. Я курил уже двадцать лет и, конечно, делал множество попыток бросить до этого. Но в этот раз у меня в первый раз появилась по-настоящему важная причина бросить. Это важно для человека, который безгранично мне доверяет. С тех пор прошло почти десять лет, в течение которых я не сделал ни одной затяжки.

Решение бросить курить — одно из лучших, которое вы можете принять для своего здоровья, будущего и близких. Но справиться с зависимостью только потому, что «это вредно» будет тяжело. А вот если хотите не задыхаться, поднимаясь по лестнице, или волнуетесь за своего ребенка, которые вдыхает табачный дым, — уже другое дело.

Сформулируйте, что для вас значит отказ от никотина. Это может быть желание прожить дольше, избавиться от проблем со здоровьем, выглядеть моложе, сэкономить деньги или защитить близких от пассивного курения. Напоминание об этой причине повесьте на видное место.

История 2 — список

@ maxneb

Беременность жены, рождение ребенка, здоровье, деньги — ничего не было веским поводом бросить окончательно. Постоянно срывался. Помогло составить список, что теряю и что получаю от сигарет, и понимание, что хотя бы одна затяжка — и все насмарку: пару месяцев буду курить. Только список и его осознание. Для каждого он свой. И постоянное обращение к нему. После составления списка курил еще. Но он как заноза висел в голове с вопросом «зачем?»... Так, что-то щелкнуло и сейчас не тянет. Иногда тянет физически, но осознание бесполезности курения сразу глушит позывы. Полгода, полет нормальный...

Бросать на авось — идея, которая подойдет не всем. Нужно понимать, что делать в трудные моменты:

• Определите дату отказа. Подготовьтесь морально, уберите сигареты, зажигалки, пепельницы.

• Замените привычки. Сигарету в руках можно заменить орешками, палочками морковки, жвачкой или даже кубиком льда.

• Займите время. Вспомните, чем вы любили заниматься: спорт, хобби, прогулки.

• Планируйте, что делать при тяге. Она длится всего 3–5 минут. Дыхательные практики или звонок другу помогут пережить сильное желание закурить.

• Откажитесь от «наградных сигарет». Одна затяжка и вы откатитесь назад.

Можно бросить резко, «с понедельника», или постепенно, снижая количество сигарет до нуля. Главное — определиться и не отступать.

История 3 — переключение

@ Spaka

45 лет, стаж 30. Пытался завязать много раз, потом понял, что после каждой попытки бросить, курить начинаешь больше. Как ребенок, которому не дают вкусняшку, а она случайно попала ему в руки. Из чего мозг сделал вывод: не уверен — не бросай. Потом стал замечать, что организм уже стал сам просить перестать курить. По утрам было очень неприятно во рту, удовольствие после сигареты стало короче, а негатив, приходящий следом, ощутимее: неприятные ощущения в горле, боли миндалин, страх схватить онкодиагноз. Хотя врачи говорили, что все ок, в голове-то гоняешь мысли. Я решил попробовать обмануть сам себя. Не делать из процесса отказа какого-то события. Бросить так, как будто это и должно было произойти, но ты не знаешь когда. Про себя помолился, как сумел, и попросил помощи, хитро прищурил глаз и в момент, когда забыл купить про запас (оставалась пара штук в пачке), просто перестал курить. Мне теперь даже странно, как я раньше это делал. Так и живу почти два года. Кстати, раньше в момент завязки курящих ненавидел, дым был очень противен, до тошноты. Теперь все равно. Присоединяйтесь ;)

Есть несколько стратегий отказа от курения:

• Резкий. Эффективный и решительный подход.

• Постепенный. Сначала — меньше сигарет, потом — меньше затяжек. И так до нуля.

• Психологическая замена. Каждая сигарета — это ритуал. Найдите для каждого из них «здоровую замену».

• Медикаментозная терапия. При сильной зависимости врач может порекомендовать никотинозаместительную терапию (пластыри, таблетки, жвачки) или препараты, которые помогают справиться с синдромом отмены. Но любые лекарства принимаются только по рекомендации специалиста.

Каждый, кто хочет оставить зависимость в прошлом, может обратиться в центры здоровья, которые работают при поддержке нацпроекта «Продолжительная и активная жизнь», и получить необходимую помощь специалистов. Адреса доступны на официальном портале Минздрава России о здоровье: takzdorovo.ru. Также можно позвонить на горячую линию по отказу от зависимостей 8 800 200-0-200.

История 4 — форма

Аноним

Курила электронки 2 года как замену обычным сигаретам. Думала, что это не так дорого, не так вредно да и для девушки вроде более привлекательно: не пахнут волосы и руки. А потом решила привести свое тело в форму. Стала ходить в зал и поняла, что задыхаюсь на первом же упражнении, хотя женщины гораздо старше меня бодрячком. Было очень тяжело слезть. Друзья советовали заменять сигаретами. А потом уехала в отпуск в страну, где нельзя покупать электронки, отвлеклась, и после возвращения уже не тянуло. Даже на тусовках, где все дымят.

За модными гаджетами и фруктовыми ароматами скрывается химическая бомба, разрушающая организм быстрее, чем обычные сигареты. Электронные сигареты активно продвигаются производителями как «безопасная» альтернатива сигаретам. Но курение вейпа может обернуться серьезными проблемами: от кашля и одышки до поражения сосудов и дыхательных путей.

«Особую тревогу вызывает рост потребления табачных изделий и электронных сигарет. Согласно исследованию, проведенному в нашем Центре, 36,8% курильщиков потребляют одновременно и табак, и электронные сигареты. Среди молодежи в возрасте 25-39 лет этот показатель превышает 45%. Электронные никотиносодержащие и безникотиновые устройства поражают сердце, сосуды, дыхательную систему и ДНК организма не менее пагубно, чем традиционные сигареты, а в ряде случаев способны вызывать острые состояния, включая сосудистые поражения и летальные исходы» – рассказывает руководитель Центра профилактики и контроля потребления табака НМИЦ терапии и профилактической медицины Минздрава России Маринэ Гамбарян.

История 5 — пари

@ kernima

Вроде не было никаких серьезных предпосылок, чтобы бросить. Да и чтобы начать: просто все вокруг курили, думал, это сейчас тренд. А потом как-то сидели в баре и решили поспорить с некурящим другом. Он затирал, что моя жизнь из-за электронки катится ко дну, я — доказывал, что это всего лишь маленькая шалость. В общем поспорили на пять тысяч. Чтобы было легче и можно было отвлечься, начал бегать по утрам. Друг проиграл, а я возвращаться к курению не стал. Вдруг снова у еды появился вкус, я начал высыпаться и больше не устаю на втором лестничном проеме. Короче, советую!))

Сульфат никотина, один из компонентов электронных сигарет, раньше использовали как пестицид, но запретили из-за высокой токсичности. Жидкость для «электронок» содержит и опасные химикаты вроде пропиленгликоля, ацетальдегида и акролеина — промышленных веществ, способных вызывать воспаления, поражения органов и мутации клеток. Ароматизаторы, создающие иллюзию безвредности, на деле могут привести к более тяжелой интоксикации, чем при курении сигарет. А еще вейпы содержат не природный, а синтетический никотин — солевой. Он быстрее всасывается, дольше выводится и вызывает зависимость стремительнее.

Когда организм отвыкает от никотина, бывает нелегко: люди становятся раздражительным и нервозными, быстро устают, возникают сухость во рту, кашель, трудности с концентрацией. Важную роль в борьбе с этими симптомами играет питание. В рацион стоит включить овощи, фрукты, орехи, семечки. Клетчатка способствует очищению организма от токсинов. Важно питаться сбалансировано: с достаточным количеством белков, жиров, углеводов и витаминов. Лучше временно исключить продукты, усиливающие удовольствие от табака (например, мясо), а также отказаться от алкоголя, кофе и крепкого чая. Они могут спровоцировать желание закурить. А вот большое количество воды, травяных чаев и настоев облегчит очищение организма и поможет справиться с сухостью во рту.

История 6 — связь

Аноним

Устал курить, понял, что мне это мешает заниматься спортом и в целом комфортно себя чувствовать. Пошел через ассоциации: покурил во время головной боли, и потом через самовнушение дал себе установку, что голова болела от курения. Звучит странно, конечно, но это сработало. Никотиновую зависимость снижал постепенно через редкое курение кальяна (2-3 раза в неделю с последующим уменьшением).

Чтобы добиться успеха в отказе от курения, стоит подготовиться. Обязательно расскажите о своем решении друзьям и близким — поддержка со стороны очень важна. Если вы уже предпринимали попытки бросить, вспомните, что тогда пошло не так, и постарайтесь не повторять этих ошибок.

Разберитесь, что именно тянет вас к сигарете: скука, стресс, привычка? Когда вы это осознаете, будет легче подобрать альтернативные действия — прогулку, книгу, разговор с близким. Учитесь распознавать моменты, когда особенно хочется закурить, и переключаться на что-то другое. Можно подключиться к программам или группам поддержки — это поможет не сдаваться. И главное: уберите из дома все сигареты.

История 7 — вершина

Аноним

Поднимался с сыном по Пушкинской тропе на гору Железная. Мне лет сорок пять было, идем общаемся, сын бегает туда-сюда. Ну идем короче, а сзади нас догоняет семейная пара, мирно о чем-то щебеча между собой. Догнали и обходят. И так спокойно удаляются… Все бы ничего, но им лет по шестьдесят, если не больше. Я попробовал в их темпе, но задыхаться стал. Короче, поднялся я на гору, спустился, смял пачку и выкинул в мусорную урну. Вот уже 13 лет не курю. Стаж 27 лет.

Курение — это быстро развивающаяся зависимость, схожая по механизму с наркотической. Никотин воздействует на мозг, вызывая кратковременное улучшение настроения, за которым следует упадок сил и потребность в новой дозе. Со временем формируется толерантность, и прежние негативные реакции организма на табак ослабевают. Физическая зависимость сочетается с психологической: сигарета начинает ассоциироваться с отдыхом, решением задач, рутиной. Курение укрепляется поведенческими шаблонами: кофе, вождение, паузы на работе уже не мыслимы без сигареты.

Каждый, кто пытался избавиться от никотиновой зависимости, знает, как это тяжело. Ломка, раздражительность, навязчивые мысли. Даже при переходе на вейпы, иллюзия «меньшего вреда» быстро развеивается: химические коктейли из ароматических смесей также бьют по легким, сосудам и всему организму.

Хорошая новость в том, что вы не одни. В сообществе «Давай бросать» (ВКонтакте и мессенджере Telegram), который работает при поддержке нацпроекта «Продолжительная и активная жизнь» знают, каково бороться с триггерами, искать замену привычке и удерживать себя от срыва. Здесь делятся историями тех, кто смог, поддерживают тех, кто только начал, и помогают разобраться в главном: как пережить отказ без мучений.

Социальная реклама. АНО «Национальные приоритеты», ИНН: 9704007633

Всем привет, в этом видео расскажу и покажу как натренировать Lora для Stable Diffusion на модели Flux. Для этого вам понадобится приложение Fluxgym и как минимум видеокарта от 8 гб, возможно получиться и с меньшим размером, но будет ооочень долго тренироваться))

Да, забыл сказать, обучение на 1636 шагах заняло примерно 70 минут (видеокарта 3090, 32 гб ОЗУ, диск SSD) разницы в скорости между dev1 и dev2-pro не заметил, в качестве тоже, возможно нужно больше времени для сравнения.

Lora на CivitAi - https://civitai.com/models/816332/a-magical-dream-on-a-moonlit-night
Видео на Boosty (гайды, лайфхаки) - https://vk.cc/cBLZsn
Чат в дискорде для ваших вопросов - https://discord.gg/nYuJR58T8j
Группа в Вк (арты, новости) - https://vk.com/nevskiyart

Всем спасибо за просмотр))