Avancerad Stable Diffusion: Djupinlärning för text-till-bild-generering Träningskurs

1. Introduktion till Avancerad Stable Diffusion

• Kursmål och inlärningsväg
• Sammanfattning av diffusionmodeller
• Översikt över Stable Diffusionsarkitektur
• Latenta Diffusionsmodeller (LDMs)
• Utvecklingen av Stable Diffusion-modeller (SD 1.x, SDXL och nyare arkitekturer)
• Företagsanvändningsfall och tillämpningar

2. Grunder inom djupinlärning för diffusionmodeller

• Grundläggande om diffusionsprocessen
• Framåt- och bakåtdiffusion
• Ljusstadsprognos (noise prediction)
• Denoising U-Net-arkitektur
• Variationsautoenkodrar (VAE)
• CLIP-textkodare
• Korsuppmärksamhetsmekanismer

3. Förståelse av Stable Diffusionsarkitektur

• Pipelinekomponenter
• Textkodningsprocess
• Representation i latent utrymme
• Algoritmer för scheduler
• Sampleringsmetoder
• Arbetsflöde för bildavkodning

4. Avancerad promptengineering

• Struktur och syntax för prompts
• Positiva och negativa prompts
• Viktning av prompts
• Betonning av tokens
• Interpolation av prompts
• Optimeringsstrategier för prompts
• Hantering av reproducerbar bildgenerering

5. Avancerade tekniker för bildgenerering

• Bild-till-bild-generering
• Inpainting
• Outpainting
• Högupplöst generering
• Multi-stegs förfining
• Batchgenerering av bilder
• Kontrollerad randomisering med hjälp av seeds

6. Villkorad bildgenerering

• ControlNet-arkitektur
• Pose-ledd generering
• Djup-ledd generering
• Kantdetektering som villkor
• Segmenteringsstyrning
• Villkor från referensbilder
• Multi-ControlNet-arbetsflöden

7. LoRA, DreamBooth och finjustering av modeller

• Begrepp inom överföringsinlärning
• Grunder i LoRA
• Träning med DreamBooth
• Textual Inversion
• Anpassade embeddings
• Datamängder för finjustering
• Evaluering av anpassade modeller

8. Avancerad modellträning

• Förberedelse av dataset
• Dataaugmentation
• Generering av captioning
• Träningspipeline
• Distribuerad träning
• Träning med blandad precision
• Hantering av checkpoints

9. Optimering av hyperparametrar

• Valet av learning rate
• Optimering av batchstorlek
• Val av scheduler
• Optimering av CFG-skalning
• Sampleringssteg
• Regulariseringstekniker
• Mätvärden för modell evaluering

10. Prestandaoptimering

• Optimering av GPU
• CUDA-optimiering
• Minneseffektiv uppmärksamhet
• xFormers-optimering
• Quantiseringstekniker
• Inference med FP16 och BF16
• Efektiv batchhantering

11. Skalering av Stable Diffusion-belastningar

• Träning med flera GPU:er
• Distribuerad inference
• Hantering av stora dataset
• Distribution av GPU i molnet
• Strategier för modellservering
• Prestandajämförelse (benchmarking)

12. Integration av Stable Diffusion med djupinlärningsramverk

• Hugging Face Diffusers
• Integration med PyTorch
• Interoperabilitet med TensorFlow
• ONNX Runtime
• TensorRT-optimering
• Biblioteket Accelerate
• Anpassning av pipeline

13. Bygga produktionspipelines

• API-utveckling
• Tjänster för batchinference
• Automatisering av arbetsflöden
• Värbaserad generering
• Modellversionering
• Strategier för distribution i produktion

14. Förbättring av bildkvalitet

• Uppskalningstekniker
• Superupplösning
• Återställning av ansikten
• Minskning av artefakter
• Arbetsflöden för bildförfining
• Pipeline för efterbehandling

15. Ansvarsfull AI och modelsäkerhet

• Fördomar i generativa modeller
• Eisk bildgenerering
• Hänsyn till upphovsrätt
• Offentliggörande av AI-genererat innehåll
• Säkerhetsfilter
• Mediering av prompts
• Praktiker för ansvarsfull distribution

16. felsökning och debugging

• Diagnostisering av misslyckad generering
• Resolution av CUDA-fel
• Problem med minneshantering
• Förbättring av bildkonsistens
• Debugging av anpassade pipeline
• Prestandafelsökning

17. Övervakning och modell evaluering

• Mätning av genereringskvalitet
• Benchmarking av modeller
• Jämförelse av checkpoints
• Loggning av experiment
• Erfarenhetsuppföljning
• Reproducerbarhet av modeller

18. Avancerade tillämpningar

• Visualisering i produktutformning
• Generering av marknadsföringsinnehåll
• Karaktärsdesign
• Arkitektonisk visualisering
• Forskning inom medicinsk avbildning
• Vetenskaplig visualisering
• Kreativa AI-arbetsflöden

19. Integration av Stable Diffusion med andra AI-modeller

• Stora språkmodeller (LLM)
• Vision-språk modeller (VLM)
• Bildbeskrivning (captioning)
• Hämtningförstärkt generering (RAG) för multimodala system
• AI-agent arbetsflöden
• Orkestrering av flera modeller

20. Bästa praxis för enterprise-distribution

• Infrastrukturplanering
• Hantering av GPU-resurser
• Säkerhetsaspekter
• Modellgovernance
• CI/CD för AI-modeller
• Vård och uppgraderingar

21. Praktisk workshop och sammanfattning

• Bygga en komplett bildgenereringspipeline
• Finjustera en anpassad Stable Diffusion-modell
• Skapa ett automatiskt genereringsarbetsflöde
• Övningar i prestandaoptimering
• Evaluering och jämförelse av modeller
• Genomgång av nyckelbegrepp
• Frågor och svar
• Nästa steg och resurser för vidare inlärning