Курс за обучение по Напреднало Stable Diffusion: Дълбоко обучение за генериране на изображения от текст

1. Въведение в напредналото Stable Diffusion

• Цели на курса и пътят на учене
• Преглед на дифузионните модели
• Общ преглед на архитектурата на Stable Diffusion
• Latent Diffusion Models (LDMs)
• Еволюция на моделите на Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL и по-нови архитектури)
• Изузвие случаи за приложения в предприятието

2. Основи на дълбокото обучение за дифузионни модели

• Основи на процеса на дифузия
• Напреднала и обратна дифузия
• Предсказване на шума
• Архитектура на U-Net за премахване на шум
• Вариационни автокодери (VAE)
• CLIP текстов енкодер
• Механизми за кръстосана внимание

3. Разбиране на архитектурата на Stable Diffusion

• Компоненти на пайплайн
• Процес на кодиране на текста
• Представяне в латентното пространство
• Алгоритми за планиращи
• Методи на изваждане
• Работен поток за декодиране на изображения

4. Продвинато промпт инженерство

• Структура и синтаксис на промпта
• Положителни и отрицателни промптове
• Теглене на промптове
• Акцент върху токените
• Интерполация на промптове
• Стратегии за оптимизация на промптовете
• Повторимо генериране на изображения

5. Продвинати техники за генериране на изображения

• Генериране изображение към изображение
• Инпейнтинг
• Оутпейнтинг
• Генериране с висока резолюция
• Многостепенно подобряване
• Генериране на изображения в партиди
• Контролирана рандомизация чрез seed-ове

6. Условна генерация на изображения

• Архитектура на ControlNet
• Генериране, ръководено от пози
• Генериране, ръководено от дълбочина
• Условност чрез детектиране на ръбове
• Насочване чрез сегментация
• Условност чрез референтни изображения
• Работни потоци с множествени ControlNets

7. LoRA, DreamBooth и фини настройка на модели

• Концепции за трансферно обучение
• Основи на LoRA
• Обучение с DreamBooth
• Текстуална инверзия
• Персонализирани ембеддинги
• Набори от данни за фини настройка
• Оценка на персонализирани модели

8. Продвинуто обучение на модели

• Подготовка на набора от данни
• Аугментация на данните
• Генериране на надписи
• Обучителни пайплайни
• Разпределено обучение
• Обучение със смесена прецизност
• Управление на checkpoint-ове

9. Оптимизация на хиперпараметрите

• Избор на скоростта на обучение
• Оптимизиране на размера на батча
• Избор на планиращи
• Оптимизация на CFG Scale
• Стъпки на изваждане
• Техники за регуляризация
• Метрики за оценка на модели

10. Оптимизация на производителността

• Оптимизиране на GPU
• Оптимизиране на CUDA
• Паметта ефикасно внимание
• Оптимизация с xFormers
• Техники за квантизация
• Inference с FP16 и BF16
• Ефикасна обработка на батчове

11. Мащабиране на натоварванията със Stable Diffusion

• Обучение с множество GPU-та
• Разпределен inference
• Управление на големи набори от данни
• Деплой на облачни GPU-та
• Стратегии за сервиране на модели
• Бенчмаркинг на производителността

12. Интегриране на Stable Diffusion с рамки за дълбоко обучение

• Hugging Face Diffusers
• Интеграция с PyTorch
• Интероперабилност с TensorFlow
• ONNX Runtime
• Оптимизация с TensorRT
• Библиотека Accelerate
• Персонализиране на пайплайни

13. Създаване на производствени пайплайни

• Разработване на API
• Услуги за batch inference
• Автоматизиране на работния поток
• Генериране, базирано на опашки
• Версиониране на модели
• Стратегии за деплой в production

14. Подобряване на качеството на изображенията

• Техники за увеличаване на резолюцията
• Супер-разделност
• Възстановяване на лица
• Намаляване на артефактите
• Работни потоци за подобряване на изображението
• Пайплайни за обработка след генерирането

15. Отговорно изкуствено интелектуалност и сигурност на моделите

• Предразсъдъци в генеративните модели
• Етично генериране на изображения
• Съвместими с авторските права
• Разкриване на AI-генерирано съдържание
• Филтри за сигурност
• Модериране на промптове
• Практики за отговорен деплой

16. Отстраняване на неизправности и дебъгинг

• Диагностициране на неуспехи при генерирането
• Решаване на CUDA грешки
• Проблеми с управлението на паметта
• Подобряване на последователността на изображението
• Дебъгинг на персонализирани пайплайни
• Отстраняване на производствени проблеми

17. Мониторинг и оценка на модели

• Мерене на качеството на генерирането
• Бенчмаркинг на модели
• Сравняване на checkpoint-ове
• Логирание на експериментите
• Проследяване на експерименти
• Възпроизводимост на модели

18. Продвинати приложения

• Визуализация на продуктения дизайн
• Генериране на маркетингово съдържание
• Дизайн на персонажи
• Архитектурна визуализация
• Изследвания в медицинското изображение
• Научна визуализация
• Работни потоци за креативно AI

19. Интегриране на Stable Diffusion с други AI модели

• Големи езикови модели (LLMs)
• Моделите за виждане и език (VLMs)
• Описване на изображения
• Генериране, разширено с връзка (RAG) за мултимодални системи
• Работни потоци на AI агенти
• Многумоделна оркестрация

20. Най-добри практики за деплой в предприятия

• Планиране на инфраструктурата
• Управление на GPU ресурсите
• Съображения за сигурност
• Управление на модели
• CI/CD за AI модели
• Поддръжка и ъпгрейди

21. Практическо работилница и обобщение

• Създаване на пълен пайплайн за генериране на изображения
• Фини настройка на персонализиран модел на Stable Diffusion
• Създаване на автоматизиран работен поток за генериране
• Упражнения за оптимизиране на производителността
• Оценка и сравняване на модели
• Преглед на ключовите концепции
• Въпроси и отговори
• Следващи стъпки и допълнителни ресурси за учене