Приоры тюнингованные фото: Приора тюнинг — 72 фото

Приора тюнинг — 65 фото

1

Тюнинговая Лада Приора седан

2

Lada Приора

3

Лада Приора седан кварц

4

Тюнингованная Лада Приора седан

5

Тюнингованная Лада Приора хэтчбек

6

Lada Priora тюнингованная

7

Приора 2 купе

8

Затюнингованная Лада Приора

9

Лада Приора 4

10

Крутая тюнингованная Приора

11

Лада Приора зан женная

12

Приора хэтчбек ламбо двери

13

Тюнингованная Лада Приора спорт

14

Тюнингованная Приора седан

15

Лада Приора тюнингованная черная

16

Приора 153-

17

Лада Приора 2020

18

Тюнинговая Лада Приора

19

Приора седан

20

Лада Приора таз

21

Приора портвейн 192

22

Приора 2 кварц седан

23

Ламбо двери Лада Priora

24

Тюнинговая Лада Приора

25

Лада Приора

26

Лада Приора белая тюнингованная

27

Тюнингованная Приора

28

Лада Приора 2170 БПАН

29

Приора хэтчбек 2 номер

30

Лада Приора Лада Приора крутая

31

Приора седан затюнгованая

32

Приора хэтчбек белая в обвесе

33

Прокаченная Лада Приора хэтчбек

34

Приора 4к

35

Лада Приора Золотая

36

Приора седан

37

Лада Приора затюненая

38

Заряженная Приора

39

Лада Приора морда

40

Lada Priora Персей

41

Тюнингованная Лада Приора хэтчбек

42

Лада Приора затюниная

43

Лада Приора 21 года

44

Приора с девушкой с тюнингом

45

Лада Приора 2 красная

46

Приора белая хэтчбек с подсветкой

47

Тюнинг Приоры

48

Лада Приора белая тюнингованная

49

Priora2 Black 2k

50

Lada Приора седан

51

Лада Приора черная низкая

52

Лада Приора кварц

53

Лада Приора хэтчбек пацанская

54

Приора 2 хэтчбек

55

Крутая Приора

56

Тюнинговая Лада Приора

57

Самые тюнингованные Приоры

58

Лада Приора 95 1920

59

Дагестанцы Лада Приора

60

Обделанная Приора

61

Машина машина Приора

62

Затюнинговая Лада Приора

63

Красивая Приора

64

ВАЗ 2170 Приора БПАН

Необычный тюнинг Lada Priora (фото)

19 марта 2022, Статьи

Lada Priora в кузове универсал обычно покупают, руководствуясь практической семейной логикой — большая машина же! Но мы вам расскажем о том, как можно сделать «Приору» экспонатом выставок

Контент недоступен

Если бы эта машина оказалась в Америке и стала участницей знаменитой SEMA SHOW, она бы наверняка собрала там множество восторженных отзывов, потому что это весьма необычный проект. Да-да, в США и многих других странах автомобильная культура развита очень сильно. Дорабатывать свой автомобиль, участвовать на нем в выставках или в автоспортивных соревнованиях — это крутое и дорогое хобби, которым увлечены люди всех возрастов.

Перед вами Lada Priora универсал 2012 года выпуска в цвете «Сочи». Машина была куплена новой в октябре 2012 года в комплектации «Норма». Изначально она служила для хозяйственных целей, но потом было принято решение доработать ее в стиле stance.

Здесь установлена пневмоподвеска: амортизаторы KYB, пневомодушки Rubena, компрессор Viair, блок клапанов Air Lift 3S с новой системой управления пневмоподвеской, которая имеет функцию памяти положений и работает в паре с различными устройствами ввода (бесплатное мобильное приложение и связь через bluetooth, проводной электрический пульт или две версии беспроводного пульта), алюминиевый ресивер объемом 12 литров, новые фитинги, влагоотделители и т. д. В подлокотник встроен манометр, показывающий давление в ресивере.

Выполнено расширение кузова — спереди арки раскатаны, сзади вырезаны и вварены новые чуть выше. Кстати, для гармоничного вида автомобиля пришлось немного расширить и задние двери. Получилось как с завода! Установлены колесные диски очень редкой модели Work Meister S1R и шины Toyo Proxes размерностью 195/40/16. Кстати задние развальные пластины на «Приоре» 5,5 градуса.

Диски привезены специально из Японии и по параметрам они идеально вошли в арки без дополнительных адаптеров и доработок. Для безопасности усилены тормоза. Установлены перфорированные тормозные диски спереди и сзади, колодки Ferodo и вакуумный усилитель «ТоргМаш».

Зеркала и пороги (изначально они шли не крашенные, черные), а также «сабли» (молдинги на капоте и на багажнике, которые изначально были хромированными) окрашены в цвет кузова. Установлен новый передний бампер SE и сплиттер, изготовленный на заказ из композитного алюминия, — все это дало визуальный плюс к занижению. С передних арок убраны повторители поворотов, теперь они красуются в зеркалах.

Салон автомобиля, естественно, тоже стал симпатичнее. Потолок обтянут карпетом, а стойки, карты дверей и козырьки обтянуты декоративной тканью в клетку. Передняя панель перекрашена в черный цвет. Внедрены задние электростеклоподъемники, подогрев сидений, дополнительная подсветка дверей и салона. Сделана полная шумо- и виброизоляция. Установлен руль и рукоятка КПП Nardi. Теперь до комплектации «Люкс» не хватает только кондиционера и лобового стекла с подогревом и датчиком дождя.

Инсталлирована современная аудиосистема: головное устройство Pioneer DEH-Х5800BT, 2-компонентная фронтальная акустика Kicx Pro 62N c кастом-подиумами, тыл — 3-полосные Kicx Pro 693, самодельный сабвуфер на базе Kicx ZM-12, 5-канальный усилитель Kicx QS 5.300, проводка Focal. Вся музыка установлена аккуратно, так, чтобы не бросалась в глаза.

Все основные работы, кроме покрасочных, владелец автомобиля выполнил собственноручно. На интерьер, в неспешном темпе, ушел примерно месяц. А в целом на проект — два года.

Установлен фильтр пониженного сопротивления в родном корпусе, выхлопная система MG Race с пауком 4−2−1 и сделан чип-тюнинг у Paulus. Водителю теперь помогает бортовой компьютер Multitronics — очень полезная штука, показывает полную информацию о машине, расход топлива, напряжение АКБ, температуру за бортом, ошибки, если есть, напоминает о ТО и пр. Под капотом сделаны уплотнители, чтобы не летели пыль и грязь, в дверях — аналогично. А еще они помогают от сквозняка.

Как используется такой автомобиль? Теперь, разумеется, это исключительно автомобиль выходного дня и гаражного хранения, который не ездит зимой, а летом является постоянным участником выставок и фестивалей.

Светлана Парфенова

Читайте также

• Топ товаров «АлиЭкспресс» для ухода за автомобилем
• В РФ появился маленький люксовый кроссовер из Китая — комплектации и цены
• В Персидском заливе тонет паром с автомобилями (видео)
• На техосмотр можно будет ехать без аптечки и огнетушителя
• Зарубежные шинные заводы в РФ останавливаются

Продолжение темы

Все новости

27 февраля 2023«Гелендваген» превратили в купе с необычными дверями

19 февраля 2023Двухместный Smart превратили во внедорожник с лебедкой

16 февраля 2023Проект Stance Jaguar XJ 300: седан с гоночным характером

16 февраля 2023В России могут запретить ввоз самостоятельно тюнингованных автомобилей

4 февраля 2023История восстановления старого «Москвича-412ИЭ»

Пример тонкой настройки DreamBooth

DreamBooth — это метод персонализации моделей преобразования текста в изображение, таких как стабильное распространение, с учетом всего нескольких (3–5) изображений объекта.

Примеры Dreambooth из блога проекта.

Сценарий обучения Dreambooth показывает, как реализовать эту процедуру обучения на предварительно обученной модели стабильной диффузии.

Тонкая настройка Dreambooth очень чувствительна к гиперпараметрам и легко перенастраивается. Мы рекомендуем вам ознакомиться с нашим углубленным анализом с рекомендуемыми настройками для разных предметов и исходить из этого.

Обучение на месте

Установка зависимостей

Перед запуском сценариев обязательно установите обучающие зависимости библиотеки. Также рекомендуем установить диффузоры из основной ветки github.

 pip установить git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install -U -r диффузоры/примеры/dreambooth/requirements.txt 

xFormers не является частью учебных требований, но мы рекомендуем вам установить его, если вы можете. Это может сделать ваше обучение более быстрым и менее интенсивным для памяти.

После настройки всех зависимостей вы можете настроить среду Accelerate с помощью:

 Accelerate config 

В этом примере мы будем использовать модель версии v1-4 , поэтому, пожалуйста, посетите ее карточку и внимательно прочитайте лицензию перед процесс.

Приведенная ниже команда загрузит и кэширует веса модели из концентратора, поскольку мы используем идентификатор концентратора модели CompVis/stable-diffusion-v1-4 . Вы также можете клонировать репозиторий локально и использовать локальный путь в вашей системе, где была сохранена проверка.

Пример игрушки для собаки

В этом примере мы будем использовать эти изображения, чтобы добавить новую концепцию в Stable Diffusion с помощью процесса Dreambooth. Это будут наши тренировочные данные. Пожалуйста, скачайте их и разместите где-нибудь в вашей системе.

Затем вы можете запустить сценарий обучения, используя:

 export MODEL_NAME="CompVis/stable-diffusion-v1-4"
экспорт INSTANCE_DIR="path_to_training_images"
экспорт OUTPUT_DIR="path_to_saved_model"
ускорить запуск train_dreambooth. py \
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --instance_prompt="фото скс-собаки" \
  --разрешение=512 \
  --train_batch_size=1 \
  --gradient_accumulation_steps=1 \
  --learning_rate=5e-6 \
  --lr_scheduler="константа" \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --max_train_steps=400 

Обучение с априорным сохранением потерь

Предварительное сохранение используется, чтобы избежать переобучения и дрейфа языка. Пожалуйста, обратитесь к статье, чтобы узнать больше об этом, если вы заинтересованы. Для предварительного сохранения мы используем другие изображения того же класса в рамках тренировочного процесса. Приятно то, что мы можем генерировать эти изображения, используя саму модель стабильной диффузии! Сценарий обучения сохранит сгенерированные изображения по указанному нами локальному пути.

Согласно статье, рекомендуется генерировать num_epochs * num_samples изображений для предварительного сохранения. 200-300 хорошо работает в большинстве случаев.

 экспорт MODEL_NAME="CompVis/stable-diffusion-v1-4"
экспорт INSTANCE_DIR="path_to_training_images"
экспорт CLASS_DIR="path_to_class_images"
экспорт OUTPUT_DIR="path_to_saved_model"
ускорить запуск train_dreambooth.py \
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
  --class_data_dir=$CLASS_DIR \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --with_prior_preservation --prior_loss_weight=1,0 \
  --instance_prompt="фото скс-собаки" \
  --class_prompt="фото собаки" \
  --разрешение=512 \
  --train_batch_size=1 \
  --gradient_accumulation_steps=1 \
  --learning_rate=5e-6 \
  --lr_scheduler="константа" \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --num_class_images=200 \
  --max_train_steps=800 

Сохранение контрольных точек во время тренировки

Во время тренировки с Dreambooth легко перетренироваться, поэтому иногда полезно сохранять регулярные контрольные точки во время процесса. Одна из промежуточных контрольных точек может работать лучше, чем окончательная модель! Чтобы использовать эту функцию, вам нужно передать следующий аргумент сценарию обучения:

 --checkpointing_steps=500 

Это сохранит полное состояние обучения в подпапках вашего output_dir . Имена подпапок начинаются с префикса контрольная точка- , а затем количество выполненных шагов; например: контрольная точка-1500 будет контрольной точкой, сохраненной после 1500 шагов обучения.

Возобновление тренировки с сохраненной контрольной точки

Если вы хотите возобновить тренировку с любой из сохраненных контрольных точек, вы можете передать аргумент --resume_from_checkpoint , а затем указать имя контрольной точки, которую вы хотите использовать. Вы также можете использовать специальную строку «последняя» для возобновления с последней сохраненной контрольной точки (т. е. с наибольшим количеством шагов). Например, следующее возобновит тренировку с контрольной точки, сохраненной после 1500 шагов:

 --resume_from_checkpoint="checkpoint-1500" 

Это хорошая возможность настроить некоторые из ваших гиперпараметров, если хотите.

Выполнение вывода с использованием сохраненной контрольной точки

Сохраненные контрольные точки сохраняются в формате, пригодном для возобновления обучения. Они включают не только веса модели, но и состояние оптимизатора, загрузчиков данных и скорость обучения.

Примечание : Если вы установили "accelerate>=0.16.0" , вы можете использовать следующий код для запуска вывод из промежуточной контрольной точки.

 из импорта диффузоров DiffusionPipeline, UNet2DConditionModel
из трансформеров импортировать CLIPTextModel
импортный факел
# Загружаем пайплайн с теми же аргументами (модель, ревизия), которые использовались для обучения
model_id = "CompVis/стабильная-диффузия-v1-4"
unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("/sddata/dreambooth/daruma-v2-1/checkpoint-100/unet")
# если вы тренировались с `--args.train_text_encoder`, обязательно загрузите кодировщик текста
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("/sddata/dreambooth/daruma-v2-1/checkpoint-100/text_encoder")
конвейер = DiffusionPipeline.from_pretrained (model_id, unet = unet, text_encoder = text_encoder, dtype = torch.float16)
трубопровод.
 
  к("куда")
# Выполнить вывод, сохранить или отправить в хаб
pipe.save_pretrained("мечта-конвейер") 

Если вы установили "accelerate<0.16.0" , вам необходимо сначала преобразовать его в конвейер вывода. Вот как вы можете это сделать:

 от Accelerator для ускорения импорта
из диффузоров импорт DiffusionPipeline
# Загружаем пайплайн с теми же аргументами (модель, ревизия), которые использовались для обучения
model_id = "CompVis/стабильная-диффузия-v1-4"
конвейер = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
ускоритель = ускоритель()
# Использовать text_encoder, если для начального обучения использовался `--train_text_encoder`
unet, text_encoder = accelerator.prepare(pipeline.unet, pipe.text_encoder)
# Восстановить состояние из пути контрольной точки. Вы должны использовать абсолютный путь здесь.
accelerator.load_state("/sddata/dreambooth/daruma-v2-1/checkpoint-100")
# Перестроить конвейер с развернутыми моделями (присвоение .unet и .text_encoder тоже должно работать)
конвейер = DiffusionPipeline.
  from_pretrained(
    модель_id,
    unet=accelerator.unwrap_model(unet),
    text_encoder=accelerator.unwrap_model(text_encoder),
)
# Выполнить вывод, сохранить или отправить в хаб
pipe.save_pretrained("мечта-конвейер") 

Обучение на графическом процессоре 16GB

С помощью градиентной контрольной точки и 8-битного оптимизатора от bitsandbytes можно обучить Dreambooth на графическом процессоре 16 ГБ.

 pip install bitsandbytes 

Затем передайте параметр --use_8bit_adam обучающему сценарию.

 экспорт MODEL_NAME="CompVis/stable-diffusion-v1-4"
экспорт INSTANCE_DIR="path_to_training_images"
экспорт CLASS_DIR="path_to_class_images"
экспорт OUTPUT_DIR="path_to_saved_model"
ускорить запуск train_dreambooth.py \
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
  --class_data_dir=$CLASS_DIR \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --with_prior_preservation --prior_loss_weight=1,0 \
  --instance_prompt="фото скс-собаки" \
  --class_prompt="фото собаки" \
  --разрешение=512 \
  --train_batch_size=1 \
  --gradient_accumulation_steps=2 --gradient_checkpointing \
  --use_8bit_adam \
  --learning_rate=5e-6 \
  --lr_scheduler="константа" \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --num_class_images=200 \
  --max_train_steps=800 

Тонкая настройка кодировщика текста в дополнение к UNet

Скрипт также позволяет настроить text_encoder вместе с unet . Экспериментально было замечено, что это дает гораздо лучшие результаты, особенно на лицах. Пожалуйста, обратитесь к нашему блогу для более подробной информации.

Чтобы включить этот параметр, передайте аргумент --train_text_encoder обучающему сценарию.

Для обучения текстового кодировщика требуется дополнительная память, поэтому обучение не подходит для 16-гигабайтного графического процессора. Для использования этой опции вам потребуется не менее 24 ГБ видеопамяти.

 экспорт MODEL_NAME="CompVis/stable-diffusion-v1-4"
экспорт INSTANCE_DIR="path_to_training_images"
экспорт CLASS_DIR="path_to_class_images"
экспорт OUTPUT_DIR="path_to_saved_model"
ускорить запуск train_dreambooth.py \
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
  --train_text_encoder \
  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
  --class_data_dir=$CLASS_DIR \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --with_prior_preservation --prior_loss_weight=1,0 \
  --instance_prompt="фото скс-собаки" \
  --class_prompt="фото собаки" \
  --разрешение=512 \
  --train_batch_size=1 \
  --use_8bit_adam
  --gradient_checkpointing \
  --learning_rate=2e-6 \
  --lr_scheduler="константа" \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --num_class_images=200 \
  --max_train_steps=800 

Обучение на графическом процессоре 8 ГБ:

С помощью DeepSpeed ​​можно даже разгрузить некоторые тензоры из VRAM в ЦП или NVME, что позволяет проводить обучение с меньшим объемом памяти графического процессора.

DeepSpeed ​​должен быть включен с помощью конфигурации ускорения . Во время настройки ответьте «да» на «Вы хотите использовать DeepSpeed?». Объединение DeepSpeed ​​stage 2, fp16 смешанной точности и разгружая как параметры модели, так и состояние оптимизатора на ЦП, это можно тренироваться на менее чем 8 ГБ видеопамяти. Недостатком является то, что для этого требуется больше системной оперативной памяти (около 25 ГБ). Дополнительные параметры конфигурации см. в документации DeepSpeed.

Замена оптимизатора Adam по умолчанию на специальную версию Adam от DeepSpeed deepspeed.ops.adam.DeepSpeedCPUAdam обеспечивает существенное ускорение, но позволяет для этого требуется, чтобы версия цепочки инструментов CUDA системы была такой же, как и версия, установленная с PyTorch. В настоящее время 8-битные оптимизаторы не совместимы с DeepSpeed.

 экспорт MODEL_NAME="CompVis/stable-diffusion-v1-4"
экспорт INSTANCE_DIR="path_to_training_images"
экспорт CLASS_DIR="path_to_class_images"
экспорт OUTPUT_DIR="path_to_saved_model"
ускорить запуск train_dreambooth. py \
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
  --class_data_dir=$CLASS_DIR \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --with_prior_preservation --prior_loss_weight=1,0 \
  --instance_prompt="фото скс-собаки" \
  --class_prompt="фото собаки" \
  --разрешение=512 \
  --train_batch_size=1 \
  --sample_batch_size=1 \
  --gradient_accumulation_steps=1 --gradient_checkpointing \
  --learning_rate=5e-6 \
  --lr_scheduler="константа" \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --num_class_images=200 \
  --max_train_steps=800 \
  --mixed_precision=fp16 

Вывод

После обучения модели вывод можно сделать с помощью StableDiffusionPipeline , просто указав путь, по которому была сохранена модель. Убедитесь, что ваши подсказки включают специальный идентификатор , используемый во время обучения ( sks в предыдущих примерах).

Примечание : Если вы установили "accelerate>=0.16.0" , вы можете использовать следующий код для запуска вывод из промежуточной контрольной точки.

 из импорта диффузоров StableDiffusionPipeline
импортный факел
model_id = "путь_к_сохраненной_модели"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
prompt = "Фотография скс-собаки в ведре"
изображение = труба (подсказка, num_inference_steps = 50, guide_scale = 7,5). изображения [0]
image.save("dog-bucket.png") 

Вы также можете выполнить вывод из любой из сохраненных контрольных точек обучения.

BMW M6 от тюнинговой компании Prior Design – Стоковое редакционное фото © philipus #7945160

BMW M6 от тюнинговой компании Prior Design – Стоковое редакционное фото © philipus #7945160

Изображения

VideositorialMusic & SFX

Инструменты

Enterprise

Ценообразование

Все изображения

Log Up

Редакционная статья Уже 9003. Войти

Я согласен с Пользовательским соглашениемПолучать рассылки и специальные предложения

ESSEN - 29 ноября: BMW M6 от тюнинговой компании Prior Design представлен на автосалоне в Эссене, Германия, 29 ноября 2011 г. новый гибкий план

Попробуйте сейчас

Похожие лицензионные изображения:

Та же серия:

Международный автосалон во Франкфурте, Германия. Citroen представляет новый гоночный автомобиль C-Elysee WTCC на 65-й выставке IAA во Франкфурте, Германия, 17 сентября 2013 г. ESSEN - 29 ноября: BMW M Coupe от тюнинговой компании AC Schnitzer на автосалоне в Эссене, Германия, 29 ноября 2011 г. Subaru BRZ Coupe на международной выставке AMI - Auto Mobile, 1 июня 2014 г. в Лейпциге, Саксония, ГерманияESSEN - NOV 29: BMW X5 M Performance, представленный на автосалоне в Эссене, Германия, 29 ноября 2011 г. 29 НОЯБРЯ: Стенд компании AEZ по производству алюминиевых дисков на автосалоне в Эссене, Германия, 29 ноября., 2011ESSEN - 29 ноября: BMW 1 Series M Coupe от AC Schnitzer показан на автосалоне в Эссене в Эссене, Германия, 29 ноября 29 ноября 2011 г. ЛЕЙПЦИГ, ГЕРМАНИЯ - 1 ИЮНЯ: Audi Quattro Concept на международной выставке AMI - Auto Mobile 1 июня 2014 г. в Лейпциге, Саксония, Германия Шоу в Эссене, Германия, 29 ноября 2011 г. ФРАНКФУРТ, ГЕРМАНИЯ - 22 сентября: Lexus RC300h Hybrid Sports Car на Международном автосалоне IAA 2015. 22 сентября 2015 г. во Франкфурте-на-Майне, Германия ФРАНКФУРТ, ГЕРМАНИЯ - 22 сентября: BMW Alpina B6 Biturbo Edition 50 на Международном автосалоне IAA 2015. 22 сентября 2015 г., Франкфурт-на-Майне, ГерманияESSEN - 29 ноября: Audi A5 DTM R17 показан на автосалоне в Эссене в Эссене, Германия, 29 ноября 2011 г.

Вы можете использовать эту бесплатную редакционную фотографию "BMW M6 от тюнинговой компании Prior Design" в личных и некоммерческих целях согласно Стандартной лицензии. Это стоковое изображение можно использовать для иллюстрации историй в газетных и журнальных статьях и постах в блогах. Обратите внимание, что редакционные стоковые фотографии нельзя использовать в рекламных или рекламных материалах.