# Neurosaver — AI-библиотека

> Библиотека о нейросетях и искусственном интеллекте простыми словами на русском языке: 174 материала, включая 156 терминов, 14 больших разборов и 4 новости. В словаре есть примеры, схемы и FAQ: основы AI, языковые модели (LLM), генеративные модели (Stable Diffusion, SDXL, FLUX, ComfyUI), промпты, параметры, обучение, этика и применения. Автор — Александр Ежов, эксперт по нейросетям и ComfyUI.

## Адаптеры
- [Canny Edge](https://neurosaver.ru/ai-library/canny-edge/): canny edge — карта контуров для контроля композиции
- [ControlNet](https://neurosaver.ru/ai-library/controlnet/): controlnet — управление композицией через карту-подсказку
- [Depth Map](https://neurosaver.ru/ai-library/depth-map/): depth map — карта глубины и пространственной структуры сцены
- [DreamBooth](https://neurosaver.ru/ai-library/dreambooth/): dreambooth — обучение модели узнавать объект по нескольким фотографиям
- [Hypernetwork](https://neurosaver.ru/ai-library/hypernetwork/): малая сеть, которая меняет сигнал внимания
- [IP-Adapter](https://neurosaver.ru/ai-library/ip-adapter/): ip-adapter — подключение изображения-референса как отдельного условия генерации
- [LoRA](https://neurosaver.ru/ai-library/lora/): low-rank adaptation — настройка модели через компактные обновления весов
- [OpenPose](https://neurosaver.ru/ai-library/openpose/): openpose — управление позой человека через скелетную карту
- [Segmentation Map](https://neurosaver.ru/ai-library/segmentation-map/): segmentation map — карта классов или объектов в каждом участке кадра
- [Textual Inversion](https://neurosaver.ru/ai-library/textual-inversion/): textual inversion — обучение нового текстового представления
- [Tile / Tiling](https://neurosaver.ru/ai-library/tile-tiling/): tile и tiling — обработка окнами, сшивка и бесшовное повторение

## Видео
- [AnimateDiff](https://neurosaver.ru/ai-library/animatediff/): animatediff — модуль движения превращает Stable Diffusion в генератор видео
- [ElevenLabs](https://neurosaver.ru/ai-library/elevenlabs/): elevenlabs — платформа для синтеза речи, клонирования голоса, дубляжа и голосовых агентов
- [Image-to-Video](https://neurosaver.ru/ai-library/image-to-video/): image-to-video — оживление статичной картинки в видео
- [Lip Sync](https://neurosaver.ru/ai-library/lip-sync/): lip sync — синхронизация движения губ со звуком
- [Music Generation](https://neurosaver.ru/ai-library/music-generation/): music generation — создание музыки и песен с помощью генеративных моделей
- [Runway, Kling, Pika](https://neurosaver.ru/ai-library/runway-kling-pika/): runway, kling, pika — закрытые платформы генерации и редактирования видео
- [Text-to-Video](https://neurosaver.ru/ai-library/text-to-video/): text-to-video — генерация видео по текстовому промпту
- [TTS и STT](https://neurosaver.ru/ai-library/tts-stt/): tts и stt — синтез и распознавание речи
- [Voice Cloning](https://neurosaver.ru/ai-library/voice-cloning/): voice cloning — синтез новых реплик с признаками конкретного голоса
- [Whisper](https://neurosaver.ru/ai-library/whisper/): whisper — открытая модель распознавания речи от OpenAI

## Генеративные модели
- [CLIP](https://neurosaver.ru/ai-library/clip/): clip — модель, связывающая текст и изображения в общем пространстве
- [DALL-E](https://neurosaver.ru/ai-library/dall-e/): dall-e — историческое семейство генераторов изображений OpenAI
- [Diffusion Model](https://neurosaver.ru/ai-library/diffusion-model/): diffusion model — модель, которая создаёт данные, постепенно восстанавливая их из шума
- [FLUX](https://neurosaver.ru/ai-library/flux/): flux — семейство моделей изображений Black Forest Labs
- [Latent Space](https://neurosaver.ru/ai-library/latent-space/): latent space — внутреннее представление данных в модели
- [Midjourney](https://neurosaver.ru/ai-library/midjourney/): midjourney — закрытый сервис генерации и редактирования изображений
- [Refiner](https://neurosaver.ru/ai-library/refiner/): refiner — специализированная модель для позднего этапа генерации
- [SDXL](https://neurosaver.ru/ai-library/sdxl/): stable diffusion xl — семейство латентных диффузионных моделей Stability AI
- [Stable Diffusion](https://neurosaver.ru/ai-library/stable-diffusion/): stable diffusion — семейство моделей генерации изображений
- [VAE](https://neurosaver.ru/ai-library/vae/): variational autoencoder — мост между пикселями и латентом

## Инструменты
- [AUTOMATIC1111](https://neurosaver.ru/ai-library/automatic1111/): stable diffusion webui — классический веб-интерфейс для SD
- [ComfyUI](https://neurosaver.ru/ai-library/comfyui/): comfyui — граф узлов для работы с генеративными моделями
- [ComfyUI Manager](https://neurosaver.ru/ai-library/comfyui-manager/): ComfyUI Manager — встроенный менеджер пакетов и моделей в ComfyUI
- [CUDA](https://neurosaver.ru/ai-library/cuda/): CUDA — программная платформа NVIDIA для вычислений на GPU
- [Cursor](https://neurosaver.ru/ai-library/cursor/): cursor — редактор кода со встроенным AI-помощником
- [Custom Nodes](https://neurosaver.ru/ai-library/custom-nodes/): custom nodes — расширения ComfyUI с дополнительными функциями
- [Edge AI](https://neurosaver.ru/ai-library/edge-ai/): edge ai — инференс рядом с источником данных, а не только в облаке
- [Face Restoration](https://neurosaver.ru/ai-library/face-restoration/): face restoration — пост-обработка для восстановления лиц
- [Faceswap](https://neurosaver.ru/ai-library/faceswap/): faceswap — перенос лица с одного изображения в другой кадр
- [GGUF](https://neurosaver.ru/ai-library/gguf/): gguf — формат весов и метаданных для запуска моделей
- [Google AI Studio](https://neurosaver.ru/ai-library/google-ai-studio/): google ai studio — браузерная среда для Gemini API
- [Harness](https://neurosaver.ru/ai-library/harness/): программный слой управления работой модели
- [img2img](https://neurosaver.ru/ai-library/img2img/): img2img — режим переписывания входной картинки по промпту
- [Inpainting](https://neurosaver.ru/ai-library/inpainting/): inpainting — генеративное редактирование выбранной маской области
- [JSON Workflow](https://neurosaver.ru/ai-library/json-workflow/): json workflow — граф нод и его параметры в текстовом формате
- [NotebookLM (Gemini Notebook)](https://neurosaver.ru/ai-library/notebooklm/): notebooklm — исследовательский помощник Google по выбранным источникам
- [Outpainting](https://neurosaver.ru/ai-library/outpainting/): outpainting — генеративное продолжение сцены за прежними границами
- [PyTorch](https://neurosaver.ru/ai-library/pytorch/): pytorch — библиотека для тензорных вычислений и глубокого обучения
- [Safetensors](https://neurosaver.ru/ai-library/safetensors/): safetensors — безопасный формат хранения весов моделей
- [Upscaler](https://neurosaver.ru/ai-library/upscaler/): upscaler — увеличение изображения с оценкой недостающих деталей

## Мультимодальные модели
- [VLA](https://neurosaver.ru/ai-library/vla/): VLA — модель, которая связывает изображение, команду на обычном языке и действие робота
- [World Models](https://neurosaver.ru/ai-library/world-models/): world models — модели, которые предсказывают, как изменится среда после действия

## Обучение
- [Dataset](https://neurosaver.ru/ai-library/dataset/): dataset — набор примеров для обучения и проверки модели
- [Dataset Captioning](https://neurosaver.ru/ai-library/dataset-captioning/): dataset captioning — добавление текстовых подписей к датасету
- [Epoch](https://neurosaver.ru/ai-library/epoch/): epoch — один проход по обучающему набору
- [Fine-tuning](https://neurosaver.ru/ai-library/fine-tuning/): fine-tuning — дообучение готовой модели под задачу
- [Learning Rate](https://neurosaver.ru/ai-library/learning-rate/): learning rate — масштаб шага обновления параметров
- [Mixture of Experts](https://neurosaver.ru/ai-library/mixture-of-experts/): mixture of experts (moe) — архитектура из множества «специалистов»
- [Model Merge](https://neurosaver.ru/ai-library/model-merge/): model merge — смешивание совместимых весов моделей
- [Overfitting](https://neurosaver.ru/ai-library/overfitting/): overfitting — хорошее совпадение с обучением без переноса на новое
- [RLHF и DPO](https://neurosaver.ru/ai-library/rlhf-dpo/): rlhf и dpo — два способа обучать модель на предпочтениях
- [Synthetic Data](https://neurosaver.ru/ai-library/synthetic-data/): synthetic data — искусственно созданные примеры для обучения и проверки моделей

## Основы AI
- [AI](https://neurosaver.ru/ai-library/ai/): artificial intelligence — системы для восприятия, прогнозирования, генерации и действий
- [API](https://neurosaver.ru/ai-library/api/): api — программный интерфейс для обращения к AI-моделям
- [Deep Learning](https://neurosaver.ru/ai-library/deep-learning/): deep learning — обучение многослойных нейросетей
- [Generative AI](https://neurosaver.ru/ai-library/generative-ai/): generative AI — модели, которые создают новые объекты
- [Graph Neural Networks](https://neurosaver.ru/ai-library/graph-neural-networks/): graph neural networks (gnn) — нейросети для данных в виде графов
- [Inference](https://neurosaver.ru/ai-library/inference/): inference — применение готовой модели к новым данным
- [Machine Learning](https://neurosaver.ru/ai-library/machine-learning/): machine learning — обучение моделей на данных
- [Model](https://neurosaver.ru/ai-library/model/): model — обученная функция с архитектурой, весами и правилами входа
- [Model License](https://neurosaver.ru/ai-library/model-license/): права и условия для конкретной версии модели
- [Multimodal AI](https://neurosaver.ru/ai-library/multimodal-ai/): multimodal ai — работа модели с текстом, изображением, звуком и видео
- [Neural Network](https://neurosaver.ru/ai-library/neural-network/): neural network — слои искусственных нейронов, обучаемые на данных
- [Open-source AI](https://neurosaver.ru/ai-library/open-source-ai/): open-source vs open-weight — права, компоненты и воспроизводимость AI-системы
- [Parameters](https://neurosaver.ru/ai-library/parameters/): parameters — числа, значения которых модель получает во время обучения
- [Training](https://neurosaver.ru/ai-library/training/): training — процесс подбора параметров модели на данных
- [Transformer](https://neurosaver.ru/ai-library/transformer/): transformer — архитектура нейросети на основе attention

## Параметры
- [Aspect Ratio](https://neurosaver.ru/ai-library/aspect-ratio/): aspect ratio — соотношение ширины и высоты изображения
- [Batch Size](https://neurosaver.ru/ai-library/batch-size/): batch size — число примеров, обрабатываемых вместе
- [CFG Scale](https://neurosaver.ru/ai-library/cfg-scale/): classifier-free guidance — сила влияния текстового условия на генерацию
- [Denoising Strength](https://neurosaver.ru/ai-library/denoising-strength/): denoising strength — сила изменения исходного изображения
- [FP16, BF16, FP8](https://neurosaver.ru/ai-library/fp16-bf16-fp8/): floating-point formats — диапазон и точность чисел в нейросетях
- [Guidance](https://neurosaver.ru/ai-library/guidance/): guidance — способы направлять генерацию к заданному условию
- [Hires.fix](https://neurosaver.ru/ai-library/hires-fix/): hires.fix — увеличение между двумя проходами диффузионной генерации
- [Mask](https://neurosaver.ru/ai-library/mask/): mask — карта области и силы локальной операции
- [Quantization](https://neurosaver.ru/ai-library/quantization/): quantization — представление чисел меньшим набором уровней
- [Seed](https://neurosaver.ru/ai-library/seed/): seed — начальное число генератора псевдослучайных значений
- [Steps](https://neurosaver.ru/ai-library/steps/): sampling steps — число итераций генеративного процесса
- [VRAM](https://neurosaver.ru/ai-library/vram/): video RAM — рабочая память графического процессора

## Применения
- [AI in Cybersecurity](https://neurosaver.ru/ai-library/ai-in-cybersecurity/): ai in cybersecurity — нейросети в защите и кибератаках
- [AI in Education](https://neurosaver.ru/ai-library/ai-in-education/): ai in education — AI для практики, обратной связи и работы с материалами
- [AI in Healthcare](https://neurosaver.ru/ai-library/ai-in-healthcare/): ai in healthcare — нейросети в медицине от записи приёма до анализа снимков

## Промпты
- [Context Engineering](https://neurosaver.ru/ai-library/context-engineering/): context engineering — подготовка данных и инструкций для модели
- [Intent Recognition](https://neurosaver.ru/ai-library/intent-recognition/): intent recognition — определение, что пользователь хочет получить
- [Negative Prompt](https://neurosaver.ru/ai-library/negative-prompt/): negative prompt — условие с нежелательными признаками изображения
- [Prompt](https://neurosaver.ru/ai-library/prompt/): prompt — текстовый запрос, который пользователь передаёт модели
- [Prompt Engineering](https://neurosaver.ru/ai-library/prompt-engineering/): prompt engineering — навык эффективной формулировки запросов к LLM
- [Prompt Injection](https://neurosaver.ru/ai-library/prompt-injection/): prompt injection — атака на инструкции AI-модели
- [Prompt Weighting](https://neurosaver.ru/ai-library/prompt-weighting/): prompt weighting — локальный вес фрагментов текстового условия
- [Regional Prompting](https://neurosaver.ru/ai-library/regional-prompting/): regional prompting — разные текстовые условия для разных областей кадра
- [System Prompt](https://neurosaver.ru/ai-library/system-prompt/): system prompt — инструкция верхнего уровня для языковой модели
- [Trigger Word](https://neurosaver.ru/ai-library/trigger-word/): trigger word — метка, связанная с примерами во время обучения
- [Vibe Coding](https://neurosaver.ru/ai-library/vibe-coding/): vibe coding — создание программ через диалог с AI без внимательного чтения реализации
- [Zero-shot и Few-shot](https://neurosaver.ru/ai-library/zero-shot-few-shot/): zero-shot и few-shot prompting — запрос без примеров и запрос с примерами

## Сэмплеры
- [KSampler](https://neurosaver.ru/ai-library/ksampler/): ksampler — узел ComfyUI для прохождения latent по шкале шума
- [Noise Schedule](https://neurosaver.ru/ai-library/noise-schedule/): noise schedule — соответствие времени процесса и уровня шума
- [Sampler](https://neurosaver.ru/ai-library/sampler/): sampling method — численный путь от шума к изображению
- [Scheduler](https://neurosaver.ru/ai-library/scheduler/): noise schedule — последовательность уровней шума при генерации

## Этика и регулирование
- [AI Safety](https://neurosaver.ru/ai-library/ai-safety/): ai safety — управление рисками AI-систем на всём жизненном цикле
- [EU AI Act](https://neurosaver.ru/ai-library/eu-ai-act/): eu ai act — европейские правила для систем искусственного интеллекта
- [Explainable AI](https://neurosaver.ru/ai-library/explainable-ai/): explainable ai — способы понять поведение и решения AI-системы
- [Sustainable AI](https://neurosaver.ru/ai-library/sustainable-ai/): sustainable ai — измерение и снижение экологического следа AI-систем
- [Trust in AI](https://neurosaver.ru/ai-library/trust-in-ai/): trust in ai — обоснованное доверие к AI-системе в конкретной задаче

## Языковые модели
- [Agentic AI](https://neurosaver.ru/ai-library/agentic-ai/): agentic ai — системы, которые действуют, а не только отвечают
- [AI Agent](https://neurosaver.ru/ai-library/ai-agent/): ai agent — модель, которая выбирает действия и пользуется инструментами
- [AI Search](https://neurosaver.ru/ai-library/ai-search/): ai search — поиск и ответы с опорой на найденные материалы
- [Alignment](https://neurosaver.ru/ai-library/alignment/): alignment — настройка модели на безопасное и полезное поведение
- [Benchmark](https://neurosaver.ru/ai-library/benchmark/): benchmark — стандартизированный тест способностей AI-модели
- [ChatGPT](https://neurosaver.ru/ai-library/chatgpt/): ChatGPT — продукт OpenAI с интерфейсом чата на основе GPT-моделей
- [Chunking](https://neurosaver.ru/ai-library/chunking/): chunking — разбиение документов на фрагменты для RAG
- [Claude](https://neurosaver.ru/ai-library/claude/): Claude — семейство AI-ассистентов от Anthropic
- [Computer Use](https://neurosaver.ru/ai-library/computer-use/): computer use — ИИ-агент, который смотрит на экран и сам двигает мышь, как человек
- [Context Window](https://neurosaver.ru/ai-library/context-window/): context window — сколько информации модель может обработать за один запрос
- [Cost per Token](https://neurosaver.ru/ai-library/cost-per-token/): cost per token — расчёт стоимости использования языковой модели
- [DeepSeek](https://neurosaver.ru/ai-library/deepseek/): deepseek — семейство облачных и доступных для локального запуска AI-моделей
- [Diffusion LLM](https://neurosaver.ru/ai-library/diffusion-llm/): diffusion LLM — языковая модель, которая уточняет сразу блок текста, а не продолжает его строго слева направо
- [Embedding](https://neurosaver.ru/ai-library/embedding/): embedding — вектор смысла для слова, фрагмента текста или картинки
- [Function Calling](https://neurosaver.ru/ai-library/function-calling/): function calling — структурированное предложение вызвать внешнюю функцию
- [Gemini](https://neurosaver.ru/ai-library/gemini/): gemini — семейство мультимодальных AI-моделей Google
- [GPT](https://neurosaver.ru/ai-library/gpt/): generative pre-trained transformer — семейство моделей OpenAI
- [Grok](https://neurosaver.ru/ai-library/grok/): grok — AI-ассистент xAI с поиском по вебу и публичным данным X
- [Hallucination](https://neurosaver.ru/ai-library/hallucination/): hallucination — когда модель уверенно выдаёт неверный факт
- [Hybrid Search](https://neurosaver.ru/ai-library/hybrid-search/): hybrid search — объединение лексического и семантического поиска
- [Jailbreak](https://neurosaver.ru/ai-library/jailbreak/): jailbreak — обход защитных ограничений LLM
- [JSON Mode](https://neurosaver.ru/ai-library/json-mode/): json mode — режим ответа модели в JSON без заданной схемы
- [Kimi](https://neurosaver.ru/ai-library/kimi/): kimi — AI-ассистент и семейство моделей Moonshot AI
- [Knowledge Graph](https://neurosaver.ru/ai-library/knowledge-graph/): knowledge graph — сущности, факты и связи в одной модели
- [Latency](https://neurosaver.ru/ai-library/latency/): latency — время ожидания первого токена, следующих токенов и полного ответа
- [LLM](https://neurosaver.ru/ai-library/llm/): large language model — большая языковая модель
- [Manus](https://neurosaver.ru/ai-library/manus/): manus — облачный агент для многошаговых задач и готовых файлов
- [MCP](https://neurosaver.ru/ai-library/mcp/): model context protocol — открытый протокол подключения AI-приложений к данным и инструментам
- [Memory](https://neurosaver.ru/ai-library/memory/): memory — долгосрочная память AI-ассистента
- [MMLU и HumanEval](https://neurosaver.ru/ai-library/mmlu-humaneval/): два разных способа проверить языковую модель
- [Perplexity](https://neurosaver.ru/ai-library/perplexity/): perplexity — поисковый сервис с ответами и ссылками на источники
- [Qwen](https://neurosaver.ru/ai-library/qwen/): qwen — семейство облачных и open-weight моделей Alibaba
- [RAG](https://neurosaver.ru/ai-library/rag/): retrieval-augmented generation — поиск документов + генерация ответа
- [Reasoning Models](https://neurosaver.ru/ai-library/reasoning-models/): reasoning models — языковые модели, которым выделяют больше вычислений на поиск решения
- [Reranking](https://neurosaver.ru/ai-library/reranking/): reranking — повторная оценка и сортировка найденных кандидатов
- [Semantic Search](https://neurosaver.ru/ai-library/semantic-search/): semantic search — поиск по смыслу через векторные представления
- [Small Language Models](https://neurosaver.ru/ai-library/small-language-models/): small language models — компактные языковые модели для узких и локальных задач
- [Structured Output](https://neurosaver.ru/ai-library/structured-output/): structured output — ответ модели по заданной схеме
- [Test-Time Compute](https://neurosaver.ru/ai-library/test-time-compute/): test-time compute — дополнительные вычисления модели во время решения задачи
- [Token](https://neurosaver.ru/ai-library/token/): token — единица, на которую токенизатор делит вход и выход языковой модели
- [Tool Calling](https://neurosaver.ru/ai-library/tool-calling/): tool calling — использование внешних инструментов языковой моделью
- [Vector Database](https://neurosaver.ru/ai-library/vector-database/): vector database — хранение векторов и поиск ближайших соседей

## Разборы
- [LoRA в ComfyUI: стиль, персонажи, ракурсы и обучение](https://neurosaver.ru/guide/lora-comfyui-2026/)
- [Как выбрать AI-ассистента для работы: задачи, ограничения и проверка](https://neurosaver.ru/guide/kak-vybrat-ai-assistenta-dlya-raboty/)
- [Custom Nodes в ComfyUI: установка, обновление и диагностика](https://neurosaver.ru/guide/custom-nodes-comfyui/)
- [VAE в ComfyUI: откуда берутся серый кадр и странные цвета](https://neurosaver.ru/guide/vae-comfyui-seraya-kartinka/)
- [Denoising Strength в ComfyUI: как параметр меняет исходное изображение](https://neurosaver.ru/guide/denoising-strength-comfyui/)
- [KSampler в ComfyUI: как связаны seed, steps, CFG, sampler и scheduler](https://neurosaver.ru/guide/ksampler-comfyui-nastroiki/)
- [ComfyUI с нуля: как читать workflow и собрать первый граф](https://neurosaver.ru/guide/comfyui-s-nulya-workflow/)
- [RAG и AI-поиск: как нейросеть отвечает по выбранным документам](https://neurosaver.ru/guide/rag-ai-poisk-2026/)
- [Контекстное редактирование изображений: как AI меняет картинку по инструкции](https://neurosaver.ru/guide/kontekstnoe-redaktirovanie-izobrazheniy/)
- [Stable Diffusion: полный гид по генерации изображений и видео](https://neurosaver.ru/guide/stable-diffusion-polnyy-gid/)
- [ChatGPT, Claude или Gemini: как выбрать AI-ассистента под свою работу](https://neurosaver.ru/guide/chatgpt-vs-claude-vs-gemini/)
- [Как писать промпты: гид по prompt engineering для ChatGPT, Claude и Gemini](https://neurosaver.ru/guide/kak-pisat-prompty/)
- [Что такое LLM и как она работает: от токенов до ответа](https://neurosaver.ru/guide/chto-takoe-llm/)
- [Что такое нейросеть и как она учится: простое объяснение](https://neurosaver.ru/guide/chto-takoe-neyroset/)

## Новости
- [AI-агенты вышли из песочницы: как учебный взлом стал настоящим](https://neurosaver.ru/news/ai-agenty-vyshli-iz-pesochnitsy/)
- [Fable и Mythos вернулись: что ограничения Anthropic меняют для пользователей](https://neurosaver.ru/news/modeli-pod-nadzorom-iyul-2026/)
- [Когда одного бенчмарка стало мало: как измеряют качество AI](https://neurosaver.ru/news/konets-epohi-benchmarkov/)
- [Год Агента: как нейросеть перестала ждать команды](https://neurosaver.ru/news/god-agenta-2026/)

## Об авторе
- [Александр Ежов — эксперт по нейросетям и ComfyUI](https://neurosaver.ru/about/)