Utoljára tavaly nyáron vettük górcső alá a Sogni nevű képgeneráló alkalmazást, amelynek akkor az volt a legnagyobb erénye, hogy teljesen offline tette lehetővé a legjobb Stable Diffusion és SDXL alapú képgeneráló modellek használatát, egy olyan, könnyen használható felületen, amelyen tényleg bárki kiigazodhat pár perc alatt. Eredetileg macOS-re készült, de aztán jött az iPhone-os változat is, amihez persze akkor még egy erősebb iPhone modell volt javasolt (iPhone 13 Pro fölött). S mindezt egyszeri vásárlásért cserébe kaptuk a készítőktől. Nos, azóta sok víz lefolyt a Dunán, s bizony a Sogni is jelentős változásokon ment keresztül. Megmutatjuk, mit kínál most az egyik legkényelmesebb AI képgeneráló app.
Sogni: a legkényelmesebb AI képgeneráló app, immár webes felületen is
Szóval annak idején a Sogni egy fizetős alkalmazás volt. Mostanra ez változott: immár bárki ingyen használhatja, akár macOS-en, akár iOS-en. Sőt, béta változatban immár van webes felülete is, szóval alapvetően minden rendszeren beüzemelhetjük, ha más nem, egy böngészőben.
További változás, hogy míg eredetileg csak az SD és SDXL modellek és azok több tucatnyi variációja (Dreamshaper, CyberRealistic, Juggernaut stb.) volt benne elérhető offline macOS-en, addig a mostani változatban már rendelkezésünkre áll a Flux Schnell is. Utóbbi mondjuk nagyjából visz mindent, de ez ízlés, téma és stílus kérdése is azért, szóval ettől még a Stable Diffusion modellek sem váltak feleslegessé. Ezeket az offline modelleket teljesen ingyen használhatjuk a programmal, csak legyen hozzá kellően erős számítógépünk (a Flux modell ráadásul 17 GB-ot emészt fel a háttértáron). Az iPhone változatban egyébként se a Flux, se az SDXL modellek nem kaptak helyett, ott SD 1.5 alapú modellekkel dolgozhatunk offline.
Ellenben mostantól nem vagyunk – teljesen – az eszközeink erőforrásaira korlátozva, megérkezett ugyanis a Supernet szolgáltatás is a program mögé. Ez dióhéjban annyit tesz, hogy immár online képgenerálás is elindítható a programból, számítógépen és iPhone-on egyaránt. Ez amellett, hogy kíméli az eszközeink erőforrásait (bár később erre még kitérünk, mert a működése elve miatt ez nem teljesen igaz), jelentősen gyorsabb is. Pillanatok alatt generálhatunk új képeket.
A Supernet használata kreditekbe – úgynevezett Spark pontokba – kerül, amelyekből azonban naponta 200 darabot kapunk, illetve az első beüzemeléskor is jár 2000 Spark pontot, ha visszaigazoljuk a regisztrált e-mail címet, plusz ha referencia linkkel hívunk meg további felhasználókat a program használatára, akkor az ő regisztrációjukkor is kaphatunk ilyen krediteket. Egy kép amúgy nem feltétlenül visz el egy teljes kreditet, attól függ, melyik modellt használjuk épp a generáláshoz. Sőt, attól is, hogy a Relaxed Supernetet vagy a Fast Supernetet használjuk-e. Utóbbi értelemszerűen sokkal gyorsabb és persze több kreditet emészt fel. De a napi 200 még így is bőven elegendőnek tűnik. Fontos tudni viszont, hogy a Flux modellt csak a Fast Supernet esetében használhatjuk.
A Sogni Supernet amúgy egy decentralizált fizikai infrastruktúra hálózat, avagy Decentralized Physical Infrastructure Network (DePIN), amely az autonóm eszközök számítási teljesítményét használja fel AI generációs feladatok feldolgozásához. A vállalati, központosított szerverek használata helyett a Sogni Supernet a globális közösség erejét használja fel a képalkotási feladatok feldolgozásához.
A lehetőségeink persze az online változat esetében is ugyanazok, mint amikor offline dolgozunk a programmal, vagyis a modellek kiválasztása, a stílusok megadása, a ControlNet használat és minden egyéb beállítás ugyanúgy végezhető el, csak éppen ilyenkor nem offline, hanem online történik a képgenerálás.
Mivel a készítők sem unalmas szabadidejükben foglalkoznak a programozással, így később lesznek majd megvásárolható Spark csomagok is, amelyeket alkalmazáson belül lehet megvásárolni, de ezek egyelőre még nem elérhetők (legalábbis cikkünk készítésekor).
Röviden a webes bétáról és a Sogni Studio alkalmazásról
A webes változat egyelőre csak félhivatalosan működik, béta jelleggel. Ennek ellenére remekül használható, bár értelemszerűen itt az offline működésről kapásból le kell mondanunk, csak a Superneten keresztül generálhatunk képeket. Ott viszont a Spark pontok helyett tSOGNI néven kapunk krediteket, ami tulajdonképpen egyféle kriptavaluta megoldás.
Jelenleg a Sogni a Testnet hálózaton fut, a tSOGNI tokent használva a Base-Sepolia hálózaton, amely az Ethereum Sepolia teszthálózatára épül. A teszthálózat egy szimulált környezet, ahol minden funkció elérhető, mintha a főhálózaton lennénk, de olyan tokenekkel, amelyeknek nincs valós piaci értékük. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kockázatmentesen felfedezzék és használják az alkalmazás funkcióit. A SOGNI token hivatalos token generációs eseménye (TGE) a Base hálózaton az év későbbi részére van tervezve, jelezve a főhálózatra való átállást. A teszthálózat fázisában felfedezhetjük az összes alkalmazásfunkciót, beleértve a képek villámgyors generálását a Relaxed és Fast hálózatok segítségével, valamint a tokenek szerzését a gépünk számítási kapacitásának Supernet Workerként történő megosztásával. Az amúgy egyelőre nem teljesen tiszta, hogy pontosan mikor forr ki a végleges token megoldás (TGE), de jelen formájában arra tökéletes, hogy teszteljük vele a Sogni webes felületét. Mi azt a fülest kaptuk, hogy a terv március, de egy fejlesztés során azért mindig képlékenyek valamelyest a határidők.
A Sogni Worker üzemmód – vagyis amikor megosztjuk a gépünk erőforrásait a hálózaton – nem alapértelmezett, vagyis azt külön be kell kapcsolni a macOS alkalmazás Supernet / Enter Worker Mode and Earn menüpontjával. A bekapcsolás feltétele, hogy minimum egy Apple Silicon M1 Pro vagy M2 alapú gépet használjunk, minimum 16 GM RAM-mal. S hogy a dolog különösen képlékeny legyen: a Sogni macOS alkalmazásából van egy App Store-os – Sogni Studio – és egy, a készítők oldaláról letölthető Sogni Studio Pro változat is. Ezek között a különbség elsősorban az, hogy az App Store-os változatban a Spark pontokon alapul a képgenerálás, míg a letölthető Studio Pro verzióban a webes változathoz hasonlóan a tSOGNI tokeneket gyűjthetjük és menedzselhetjük egy beépített digitális ETH pénztárca (Wallet) segítségével. S ebben lehet csak bekapcsolni a Worker üzemmódot is, hogy a gép erőforrásainak megosztásáért cserébe érkeznének be tSOGNI tokenek a tárcánkba. Szóval lehet választani, ki, melyik irányt választaná.
A Supernet működése egyébként teljesen privát. Sem a Sogni fejlesztői, sem a Worker státuszban lévők nem láthatják a kért képek beállításait (prompt, stílus stb.) és ugyanez vonatkozik a visszakapott eredményképekre is. Csak a képet készítő felhasználó (avagy a művész) ismeri a saját beállításait, s csak ő láthatja a generált képeket. A készítők elmondták nekünk, hogy hamarosan érkezik majd egy frissítés is frissítést is, amely már támogatja a teljes körű, végpontok közötti titkosítást is.
A programok alap funkció viszont ugyanazok, nem csak az asztali, de nagyjából még a mobilos Sogni Pocket verzióban is, kivéve az offline Flux és SDXL modellek elérhetősége, ami platformonként változik.
A Sogni használata (előnyök és hátrányok)
Mivel korábban már részletesen bemutattuk a Sogni lehetőségeit és használatát, azoknak, akik még nem próbálták, ajánljuk korábbi cikkünket. Az ingyenes letölthetőségen, a tokenek/kreditek használatán, plusz a Flux modell debütálásán kívül a program jelenleg is pont ugyanúgy működik, mint eddig.
Röviden: szöveges leírás alapján készíthetünk vele képeket, alapból 512×152 vagy 1024×1024 pixeles felbontásban – a választott modelltől függ -, amit az Upscale gombbal dupla méretűre (1024×1024 vagy 2048×2048 pixelesre) nagyíthatunk (Real-ESRGAN AI képnagyító eljárással). Van beépített album is, amibe menthetjük a képeinket (a beállítások metaadataival együtt), de természetesen exportálhatók is PNG képként.
A Sogni egyik remek lehetősége, hogy van külön stílusválasztó funkciója, így a leírásban ezt akár meg is spórolhatjuk és használhatjuk vele a ControlNet funkciókat, vagyis tudunk meglévő képet használni alapul egy másikhoz, mozdulatokat beállítani figuráknál, maszkolni, kiterjeszteni egy képet több irányba stb. Bár sajnos a ControlNet funkciók nem minden modellel használhatók. A Canvas használatáról korábbi cikkünkben részletesen írtunk.
Eltérés a régi változathoz képest, hogy immár egyszerre több képet is generálhatunk, a darabszám állítható 1, 4, 9, 16 lépésekben, vagy az ún. Megabatch csúszkával. Utóbbinál offline akár egyszerre 2048, online maximum 512 képet készíthetünk egyszerre, azonos prompt alapján. Értelemszerűen ez azért jelentős többlet időt is jelent a képgenerálás során.
Bár jelenleg még nincs lehetőség tetszőleges képarányú képeket készíteni – maradt az 1:1 (modelltől függően 512×512 vagy 1024×1024 pixeles) alapértelemzés -, a fejlesztők azt az infót adták nekünk, hogy már dolgoznak az ügyön, szóval akinek ez fontos szempont, annak érdemes kitartania. Hamarosan érkezhet a képarány-váltás lehetősége.
FRISSÍTÉS 2025.02.27.: A fenti sorokat örömmel húztuk át, merthogy a mai napon megérkezett a korábban hiányolt képarány váltási lehetőség. Több elődre definiált fekvő és álló képarányból is válogathatunk a hagyományos 1:1 mellett. Így mostanra már tényleg nem tudunk semmi rosszat mondani, vagy érdemi hiányosságot felhánytorgatni a Sognival kapcsolatban. Az új tokenes-kredites megoldások járható útnak tűnnek. Képgeneráláshoz a többségnek elég lesz a napi szinten ingyen kapott 200 Spark pont vagy tSOGNI token, de ha valaki hajlandó némi erőforrást áldozni a tSOGNI tokenek gyűjtésére, akkor bekapcsolhatja a Worker üzemmódot is a Sogni Studio Pro alkalmazásban, így adott esetben képgenerálásra vagy akár kriptovalutára is válthatja később a megszerzett tokeneket. Mi pedig kíváncsian várjuk, hogy a macOS, iOS verziók és a webes felület mellett mikor válik elérhetővé a windowsos és linuxos kliens alkalmazás, merthogy elvileg az is készülhet majd idővel.
