Haladó Stable Diffusion: Mélytanulás szövegből képgeneráláshoz Képzés

1. Bevezetés a haladó Stable Diffusion-ba

• A tanfolyam céljai és tanulási útvonal
• A difúziós modellek áttekintése
• A Stable Diffusion architektúra áttekintése
• Rejtelt térbeli difúziós modellek (LDM)
• A Stable Diffusion modellek fejlődése (SD 1.x, SDXL és újabb architektúrák)
• Vállalati felhasználási esetek és alkalmazások

2. Mélytanulási alapok difúziós modellekhez

• A difúziós folyamat alapjai
• Előre- és visszafelé difúzió
• Zaj előrejelzése
• Denoising U-Net architektúra
• Variációs autoenkóderek (VAE)
• CLIP szövegkódoló
• Kereszt-megjegyzés mechanizmusok

3. A Stable Diffusion architektúra megértése

• Átfogó elemek
• Szövegkódolási folyamat
• Rejtett térbeli ábrázolás
• Ütemező algoritmusok
• Minta készítési módszerek
• Kép dekódolási munkafolyamat

4. Haladó prompt mérnöki

• A prompt szerkezete és szintaxisa
• Pozitív és negatív promptok
• A prompt súlyozása
• Tokenszimbólum kiemelése
• A prompt interpozíciója
• A prompt optimalizálási stratégiái
• Reprodukálható képgenerálás

5. Haladó képgenerálási technikák

• Kép-képigenerálás
• Bevonás (inpainting)
• Túlmenés (outpainting)
• Nagy felbontású generálás
• Többfázisú finomítás
• Csoportos képgenerálás
• Vezérelt véletlenszerűség seed-ek használatával

6. Feltételes képgenerálás

• ControlNet architektúra
• Pozíciós útmutatás szerinti generálás
• Mélység útmutatás szerinti generálás
• Szélsődetekció kondicionálás
• Szegmensek irányítása
• Hivatkozási kép kondicionálás
• Több ControlNet munkafolyamatok

7. LoRA, DreamBooth és Modell finomhangolás

• Átviteli tanulási fogalmak
• Az LoRA alapjai
• A DreamBooth tréning
• Szóváltos inverzió
• Egyedi embeddingek
• Finomhangoló adathalmazok
• Egyedi modellek értékelése

8. Haladó modell tréning

• Adathozomány előkészítése
• Adat augmentáció
• Képaláírás generálás
• Térképépítési munkafolyamatok
• Elosztott tréning
• Vegyes pontosságú tréning
• Checkpoint kezelés

9. Hiperparaméter optimalizálás

• Tanulási ráta kiválasztása
• Batch méret optimalizálás
• Ütemező kiválasztás
• CFG Skála optimalizálás
• Minta lépések
• Rendszerességi technikák
• Modell értékelési metrikák

10. Teljesítmény optimalizálás

• GPU optimalizálás
• CUDA optimalizálás
• Emléketkímélő figyelem
• xFormers optimalizálás
• Quantizációs technikák
• FP16 és BF16 inference
• Hatékony batching

11. A Stable Diffusion terhelések skálázása

• Több GPU tréning
• Elosztott inference
• Nagy léptékű adathalmaz kezelés
• GPU cloud telepítés
• Modell kiszolgálási stratégiák
• Teljesítmény benchmark

12. Stable Diffusion integrálása mélytanulási keretrendszerekkel

• Hugging Face Diffusers
• PyTorch integráció
• TensorFlow interoperabilitás
• ONNX Runtime
• TensorRT optimalizálás
• Akceleráló könyvtár
• Átfogó testreszabás

13. Termelési munkafolyamatok építése

• API fejlesztés
• Csoportos inference szolgáltatások
• Munkafolyamat automatizálás
• Sorba helyezési generálás
• Modell verziókezelés
• Termelési telepítési stratégiák

14. Képminőség javítása

• Felbontás növelés technika
• További felbontás
• Arcfelismerés
• Hibák csökkentése
• Kép finomítási munkafolyamatok
• Utómunka folyamatok

15. Felelős AI és modell biztonság

• Részrehajlás generatív modellekben
• Ethikai képgenerálás
• Szerzői jogi szempontok
• AI-alapú tartalom feltüntetése
• Biztonsági szűrők
• Prompt moderálás
• Felelős telepítési gyakorlatok

16. Hibaelhárítás és hibakeresés

• A generálási hibák diagnosztizálása
• CUDA hibák megoldása
• Emlékezet kezelési problémák
• Konzisztencia javítása a képeken
• Egyedi munkafolyamatok hibakeresése
• Teljesítmény diagnózisa

17. Monitoring és modellértékelés

• A generációs minőség mérése
• Modellek benchmark
• A checkpointok összehasonlítása
• Kísérletek rögzítése
• Kísérlet követés
• Modell reprodukálhatóság

18. Haladó alkalmazások

• Terméktervezési vizualizáció
• Tartalomszállító marketing tartalmak generálása
• Szereplő tervezés
• Architektúra vizualizáció
• Orvosi képalkotási kutatás
• Tudományos vizualizáció
• Kreatív AI munkafolyamatok

19. Stable Diffusion integrálása más AI modellekkel

• Nagy nyelvi modellek (LLM)
• Vizuális-nyelvi modellek (VLM)
• Kép leírás
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) multimodális rendszerekhez
• AI ügynök munkafolyamatok
• Több modell koordinálása

20. Cégalkalmazási telepítés legjobb gyakorlatai

• Infrastruktúra tervezés
• GPU erőforrás-kezelés
• Biztonsági megfontolások
• Modell felügyelet
• CI/CD az AI modellekhez
• Karbantartás és frissítés

21. Gyakorlati képzés és összefoglaló

• Egy teljes képgeneráló munkafolyamat építése
• Egyéni Stable Diffusion modell finomhangolása
• Automatikus generációs folyamat létrehozása
• Teljesítmény-optimalizálási gyakorlatok
• Modellértékelés és összehasonlítás
• Kulcsfontosságú fogalmak felülvizsgálata
• Kérdések és válaszok
• További lépések és tanulási források