TGViewer
CPAMonstro CPAMonstro @cpamonstro · 3.7K subscribers
Post #2160 280

Forwarded from AffTimes

Как создают адалт-контент с помощью нейросетей: полный гайд через Google Colab

Основная идея заключается в использовании облачных мощностей Google и open-source инструмента Fooocus, который работает поверх Stable Diffusion и позволяет получать фотореалистичные изображения.


👁 Что используется в связке?

Для работы достаточно Google-аккаунта и доступа к Google Colab. Colab — это облачная среда, в которой можно запускать Python-код на серверах Google, фактически арендуя вычислительные мощности бесплатно. Это позволяет генерировать изображения без нагрузки на собственный ПК.

Ключевой инструмент — Fooocus. Это интерфейс с открытым исходным кодом, созданный для упрощённой работы со Stable Diffusion. Он убирает сложные технические настройки и оставляет только то, что реально нужно для генерации адалт-моделей: промпты, референсы, редактирование областей и контроль качества.

⤵️ Пошаговый процесс генерации адалт-моделей

1. Пользователь авторизуется в Google и открывает
ссылку
.

2. После открытия блокнота нажимается кнопка запуска кода (значок ▶), начинается автоматическая установка всех компонентов нейросети. Процесс занимает около 5 минут.

3. По завершении установки Colab выводит ссылки для доступа к интерфейсу. Переход по рабочей ссылке открывает веб-интерфейс Fooocus.

4. В базовом режиме вводится текстовый промпт, описывающий модель, и запускается генерация. Это минимальный сценарий, позволяющий проверить, что система работает.

5. Для адалт-контента подключаются расширенные функции: Input Image для работы от референсов, Image Prompt для смешивания нескольких изображений, Inpaint для замены отдельных областей и Outpaint для расширения кадра.

6. Функция Describe используется для получения корректного англоязычного промпта по готовому изображению, если пользователь не уверен в формулировках.

7. Для стабильного качества настраиваются параметры: режим Performance переводится в Quality, формат выбирается PNG, а в negative prompt прописываются запреты на артефакты, лишние элементы, текст и логотипы.

8. После генерации изображение при необходимости автоматически улучшается (апскейлится) встроенными средствами.


❓ Почему этот подход используют для адалт-ниш

Главное преимущество схемы — контроль и масштабируемость. Можно генерировать десятки изображений с одинаковым лицом, стилем и подачей, что критично для подписочных платформ. Отсутствие привязки к реальным людям снижает юридические и операционные риски, а облачный запуск позволяет работать даже с ноутбука.

AffTimes | #полезное@afftimes
  • 👍 2
  • ❤ 1
More from @cpamonstro
  1. Oct 5, 2026ИИ «арестовал» отца капитана сборной Канады в рекламе казино 🤔 В Instagram всплыла странн…
  2. Oct 5, 2026BROCONF-7½ от карточного сервиса MyBrocard представляет… ❔ Интрига вокруг главного события…
  3. Oct 5, 2026Денис Черный — о кризисе арбитражных медиа, деньгах и том, куда движется рынок 📄 CEO GIV…
  4. Oct 2, 2026Связка дала плюс? Самое опасное сейчас — решить, что пора просто залить в нее больше денег…
  5. Oct 1, 2026♾Псс, ищешь аккаунты по вкусным ценам? Крупнейший шоп качественного Facebook для любых цел…
  6. Oct 1, 2026Крупнейший рынок ЛатАма, mobile-first аудитория, массовое использование Pix и огромный инт…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →