Modele wideo
Wan 2.2 5B kontra 14B: który Wan pobrać dla swojej karty graficznej
Wan 2.2 występuje w dwóch wersjach: 5B to pojedynczy checkpoint, który robi klipy 720p na jednej konsumenckiej karcie, a para ekspertów 14B daje najlepszą jakość wideo open, ale potrzebuje 24 GB lub więcej. Co to dokładnie jest, ile pamięci naprawdę zajmują, które LoRA działają z którą wersją, ile trwa 5-sekundowy klip i krótka odpowiedź dla kart 8, 12, 16, 24 i 32 GB.
Błędy i rozwiązania
Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?
Szczera odpowiedź, według modelu, a nie budżetu: 8 GB obsłuży modele czatowe 8B i SDXL, 12 do 16 GB wystarczy na modele 14B, Flux fp8 i krótkie wideo, 24 GB to optymalny wybór dla modeli klasy 30B oraz FLUX.2 lub Qwen Image, 48 GB i więcej to teren modeli 70B, a 64 GB RAM systemowy to nie to samo co 64 GB GPU. Z arytmetyką dla wag, kontekstu i zapasu, tabelą poziomów pamięci od 8 GB do 512 GB oraz filmem Kaia o wszystkich sposobach na osiągnięcie 128 GB VRAM.
Błędy i rozwiązania
Safetensors kontra .ckpt i .pt: jak bezpiecznie pobierać modele AI i weryfikować je za pomocą SHA-256
Dlaczego pliki .ckpt i .pt mogą uruchamiać kod podczas ładowania, a .safetensors nie, jak rozpoznać przekonwertowany lub przemianowany plik, jak sprawdzić pobrany plik względem hashy SHA-256 i AutoV2 pokazanych na stronach modeli, skąd pobierać, co zrobić przy niezgodności hasha oraz jak partnerzy chmurowi omijają cały problem.
Modele
Skalowanie obrazów AI: modele ESRGAN, hires-fix, dyfuzja kafelkowa i kiedy używać każdego z nich
Trzy rodziny skalowania i do czego służą: szybkie skalery pikselowe (4x-UltraSharp, Real-ESRGAN, SwinIR, DAT) do czystego powiększania, hires-fix do dodawania detali podczas generowania oraz dyfuzja kafelkowa (Ultimate SD Upscale, SUPIR, oparta na Flux) do zamiany renderu 1024 na szczegółowy wydruk 4K; z wartościami denoise, rozmiarami kafelków i modelami, które warto pobrać.
Błędy i rozwiązania
Przewodnik po GPU i VRAM dla AI do obrazów i wideo: czego potrzebuje każdy model i co kupić (a czego nie)
Ile pamięci graficznej naprawdę potrzebuje każda rodzina modeli przy użytecznej prędkości (SD 1.5, SDXL, Flux, FLUX.2, Qwen Image, Z-Image, Wan 2.2, LTX-2, H3), co daje kwantyzacja fp8 i GGUF, dlaczego ważna jest też pamięć systemowa i dysk, lista kart od 8 do 32 GB, uwagi o Mac i AMD oraz moment, w którym wynajem jest tańszy niż zakup.
Promptowanie
Kroki, CFG, samplery, schedulery i ziarna: wyjaśnienie ustawień generowania z bezpiecznymi domyślnymi wartościami
Co zmienia każde ustawienie w panelu generowania, jakie wartości działają dla rodzin modeli (SD 1.5, SDXL, Flux, Qwen, Z-Image, Wan), które samplery warto znać, dlaczego modele destylowane łamią zwykłe zasady i jak używać ziaren, by zmieniać po kolei tylko jedną rzecz.
Modele
Checkpoint vs LoRA vs embedding vs ControlNet: co robi który plik
Sześć rodzajów plików modelu, które spotkasz, co każdy zmienia, jak duży jest, gdzie go umieścić i kiedy używać: checkpointy i fine-tune’y, LoRA i ich kuzyni LyCORIS, tekstowe embeddingi, ControlNet i IP-Adaptery, VAE i upscalery.
Modele
Jak działają generatywne modele AI do obrazów: proste wyjaśnienie dyfuzji, latentów i enkoderów tekstu
Mechanika działania Stable Diffusion, SDXL, Flux i modeli wideo bez matematyki: co ma do tego szum, dlaczego modele działają w skompresowanej przestrzeni latentnej, co robi enkoder tekstu i VAE, co naprawdę zmieniają kroki i wskazówki oraz dlaczego dane treningowe decydują, co model potrafi narysować.