Запускаем всё по порядку в этом блокноте: LlamaPG

Блокнот с SD, который непосредственно рисует (но его нельзя запускать в чистом виде, он банится колабом). Можно проигнорировать, если вам не обязательно получать иллюстрации: Готовый вариант .ipynb блокнота с Counterfeit V3 Stable Diffusion

Штука, которая запускет блокнот со SD без блокировки (Если оно вам надо): Запуск .ipynb без блокировок

Языковые модели (NLP) сейчас активно развиваются и находят себе всё больше интересных применений. Начиналась же их эпоха с классики жанра - D&D. Это настольная игра, где несколько друзей или просто знакомых синхронно галлюцинируют, предсталяя себя командой героев в неком вымышленном мире. Прав же во внутриигровых выборах тот, кто выкинул большее число на игральной кости. Судить сейчас об их мотивации у меня нет никакого желания, да и статья вообще-то не об этом. Важно только понимать, что движущей силой сюжета в их сессиях является лишь один из игроков, называемый Dungeon Master. Когда только начали появляться первые GPT модели, одной из первых хотелок гиков оказалось желаение сварить из нейросетей автоматического Dungeon Masterа. Так и появился AIDungeon - уникальная для своего времени (2019 год) вещь, которая не сильно потеряла в популярности и по сей день. Однако, если вы любите смотреть глубже, то играть в него вам быстро надоест. Я же в своей серии из нескольких статей (посвящённых GPT) я стараюсь показать простому обывателю механизм безболезненного использования нейросетевых моделей в простых проектах при помощи python и Hugging Face Transformers Фактически, статья является логическим продолжением прошлой: Реально Бесконечное (лето) RuGPT3.5: Генерация новеллы на ходу нейросетью В ней были получены достаточно спорные результаты: с одной стороны, она оставила после себя уникальный легаси для тренировки квантованных лор, с другой же, итоговый результат оказался едва ли удовлетворителен. Да и "новелла" получилась совершенно не визуальной. А идея генерации сценария для RenPY и вовсе оказалась мертворождённой.

Тут я хотел бы учесть совершённые в прошлый раз ошибки и… переработать всё заново. Сама статья обитает тут: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/759226/ Репозиторий создан в качестве приложения к основной статье ввиде ссылок или готовых файлов для заупска.