Почему большинство останавливается на 10–15 картинках в день

Ты уже умеешь генерировать шедевры, но:

• Colab даёт только 12 часов GPU в сутки
• Потом бан на 12–24 часа
• Платные сервисы — $10–50 в месяц
• Хочешь 50 промптов = часы ожидания

Сегодня ты это сломаешь навсегда.

Реальные цифры (T4 16 ГБ, декабрь 2025)

Схема 1 — 5 Google-аккаунтов (до 7000 картинок в день)

Самый мощный способ.

1. Создай 4 запасных Google-аккаунта
2. В каждом включи Colab (бесплатно)
3. Сохрани свой турбо-ноутбук из прошлого урока в каждый аккаунт
4. Запускай по очереди — лимиты не пересекаются

Никто не банит за 5 аккаунтов — это разрешено.

Схема 2 — Kaggle Notebooks (40 часов GPU в неделю)

Kaggle даёт 30 ч GPU + 10 ч TPU бесплатно навсегда.

# Рабочий код для Kaggle
!pip install -q diffusers transformers accelerate xformers==0.0.28.post1

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

image = pipe("кот в космосе, 8k", num_inference_steps=28).images[0]
display(image)

Схема 3 — Hugging Face Spaces (бесконечные генерации)

https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion

• Без регистрации
• 5–10 секунд на картинку
• Открывай 10 вкладок одновременно → 3000+ в день

Схема 4 — Replicate + RunPod (2000+ бесплатных кредитов)

• Replicate: $10 при регистрации → 1500 картинок
• RunPod: $10 при регистрации → 1200 картинок

Схема 5 — Массовый генератор (100 картинок одним кликом)

# 100 КАРТИНОК ОДНИМ КЛИКОМ
prompts = ["кот космонавт", "аниме девушка с книгой", "киберпанк Москва ночью"]

for i, p in enumerate(prompts * 33, 1):  # 99 картинок
    img = pipe(p, num_inference_steps=24).images[0]
    img.save(f"batch_{i:03d}.png")

Домашнее задание (обязательное!)

Выбери любой способ и выложи результат с хештегом #100КартинокВДень:

1. Сделай 50+ картинок за день → скрин папки
2. Запусти массовый генератор → выложи 10 лучших
3. Подключи Kaggle/Replicate → покажи бонусные кредиты

Я посмотрю ВСЕ работы и выберу 10 победителей — они получат ранний доступ к уроку по LoRA.

Что дальше

• Завтра — пост с лучшими результатами
• Пятница 12 декабря — Урок 4: IP-Adapter FaceID

Сохрани этот урок — теперь ты не ограничен ничем.

До пятницы,
твой бесконечный цифровой соавтор