Curs de pregatire Stable Diffusion Avansat: Învățare Profundă pentru Generarea de Imagini din Text

1. Introducere în Stable Diffusion Avansat

• Obiectivele cursului și parcursul de învățare
• Revisuirea modelelor de difuzie
• Schemă generală a arhitecturii Stable Diffusion
• Modele de Difuzie Latentă (LDMs)
• Evoluția modelelor Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL și arhitecturi mai noi)
• Cazuri de utilizare și aplicații în mediul enterprise

2. Fundamentele Deep Learning pentru Modelele de Difuzie

• Fundamentalele procesului de difuzie
• Difuzia directă și inversă
• Predicția zgomotului
• Arhitectura U-Net de denoising
• Autoencodere Variationally (VAE)
• Codificatorul textual CLIP
• Mecanisme de atenție încrucișată

3. Înțelegerea Arhitecturii Stable Diffusion

• Componentele pipeline-ului
• Procesul de codificare textuală
• Reprezentarea în spațiul latent
• Algoritmi de scheduler
• Metode de eșantionare
• Fluxul de lucru pentru decodarea imaginilor

4. Inginerie Avansată a Prompt-urilor

• Structura și sintaxa promptului
• Prompturi pozitive și negative
• Alocarea ponderii prompturilor
• Evidențierea tokenilor
• Interpolarea prompturilor
• Strategii de optimizare a prompturilor
• Generare reproductibilă de imagini

5. Tehnici Avansate de Generare a Imaginilor

• Generarea de la imagine la imagine
• Inpainting (completare interioară)
• Outpainting (extindere exterioară)
• Generare la rezoluție înaltă
• Perfecționare în etape multiple
• Generare loturi de imagini
• Randomizare controlată folosind semințe (seeds)

6. Generarea Condiționată a Imaginilor

• Arhitectura ControlNet
• Generare ghidată de postură
• Generare ghidată de adâncime
• Condiționare prin detectarea marginilor
• Ghidare prin segmentare
• Condiționare cu imagini de referință
• Fluxuri de lucru Multi-ControlNet

7. LoRA, DreamBooth și Ajustarea Fine a Modelului

• Concepte de învățare prin transfer
• Fundamentalele LoRA
• Antrenarea DreamBooth
• Inversia textuală
• Încorporări personalizate
• Seturi de date pentru ajustarea fină
• Evaluarea modelelor personalizate

8. Antrenament Avansat al Modelului

• Pregătirea seturilor de date
• Augmentarea datelor
• Generarea descrierilor (captions)
• Pipeline-uri de antrenare
• Antrenament distribuit
• Antrenament cu precizie mixtă
• Gestionarea checkpoint-urilor

9. Optimizarea Hiperparametrilor

• Selectarea ratei de învățare
• Optimizarea dimensiunii lotului
• Selectarea scheduler-ului
• Optimizarea scorului CFG (Classifier-Free Guidance)
• Pașii de eșantionare
• Tehnici de regularizare
• Metrici de evaluare a modelului

10. Optimizarea Performanței

• Optimizarea GPU-urilor
• Optimizarea CUDA
• Atenție eficientă din punct de vedere al memoriei
• Optimizare xFormers
• Tehnici de cuantizare
• Inferență FP16 și BF16
• Batching eficient

11. Scalarea Încărcărilor de Lucru Stable Diffusion

• Antrenament multi-GPU
• Inferență distribuită
• Gestionarea seturilor de date la scară largă
• Deplasare în cloud pe GPU-uri
• Strategii de servirie a modelelor
• Instrumente de benchmarking pentru performanță

12. Integrarea Stable Diffusion cu Cadrele Deep Learning

• Hugging Face Diffusers
• Integrare PyTorch
• Interoperabilitate TensorFlow
• ONNX Runtime
• Optimizare TensorRT
• Biblioteca Accelerate
• Personalizarea pipeline-ului

13. Construirea de Pipeline-uri de Producție

• Dezvoltarea API-urilor
• Servicii de inferență loturi
• Automatizarea fluxurilor de lucru
• Generare bazată pe cozi
• Versionarea modelelor
• Strategii de deplasare în producție

14. Îmbunătățirea Calității Imaginilor

• Tehnici de upscaling
• Super-rezoluție
• Restaurarea feței
• Reducerea artifactelor
• Fluxuri de lucru de rafinare a imaginii
• Pipeline-uri post-procesare

15. Inteligență Artificială Responsabilă și Siguranța Modelelor

• Bias în modelele generative
• Generarea etică a imaginilor
• Iureșuri privind drepturile de autor
• Declararea conținutului generat de AI
• Filtre de siguranță
• Moderarea prompturilor
• Practici de deplasare responsabilă

16. Depanarea și Depanarea

• Diagnosticarea eșecurilor de generare
• Rezolvarea erorilor CUDA
• Probleme de gestionare a memoriei
• Îmbunătățirea consistenței imaginii
• Depanarea pipeline-urilor personalizate
• Depanarea performanței

17. Monitorizarea și Evaluarea Modelului

• Măsurarea calității generării
• Benchmarking modele
• Compararea checkpoint-urilor
• Jurnalizarea experimentelor
• Urmărirea experimentelor
• Reproductibilitatea modelului

18. Aplicații Avansate

• Vizualizare în designul de produse
• Generarea conținutului de marketing
• Design de personaje
• Vizualizare arhitecturală
• Cercetare în imagistică medicală
• Vizualizare științifică
• Fluxuri de lucru creative AI

19. Integrarea Stable Diffusion cu Alte Modele AI

• Modele Large Language (LLMs)
• Modele Vision-Language (VLMs)
• Subtitlarea imaginilor
• Generare Augmentată prin Recuperare (RAG) pentru sisteme multimodale
• Fluxuri de lucru agenți AI
• Orchestrarea multi-model

20. Cele Mai Bune Practici pentru Deplasarea în Enterprise

• Planificarea infrastructurii
• Gestionarea resurselor GPU
• Iureșuri de securitate
• Guvernanța modelelor
• CI/CD pentru modele AI
• Mentenanta și upgrade-uri

21. Atelier Practic și Rezumat

• Construirea unui pipeline complet de generare a imaginilor
• Ajustarea fină a unui model Stable Diffusion personalizat
• Crearea unui flux automat de generare
• Exerciții de optimizare a performanței
• Evaluarea și compararea modelelor
• Revisuirea conceptelor cheie
• Întrebări și răspunsuri
• Pasi următori și resurse suplimentare pentru învățare