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

1. Introducere în Stable Diffusion Avansat

• Obiectivele cursului și traseul de învățare
• Revizuirea modelelor de difuzie (diffusion models)
• Prezentarea generală a arhitecturii Stable Diffusion
• Modele de difuzie în spațiul latent (Latent Diffusion Models - LDMs)
• Evoluția modelelor Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL și arhitecturi mai noi)
• Cazuri de utilizare și aplicații enterprise

2. Fundamentele deep learning pentru modeleele de difuzie

• Fundamentele procesului de difuzie
• Difuzia directă și inversă
• Predictia zgomotului (noise prediction)
• Arhitectura Denoising U-Net
• Autoencodere Variationally (VAE)
• Encoderul textual CLIP
• Mecanisme de atenție încrucișată (cross-attention)

3. Înțelegerea arhitecturii Stable Diffusion

• Componentele pipeline-ului
• Procesul de codare a textului
• Reprezentarea în spațiul latent
• Algoritmi scheduler (planificatori)
• Metode de eșantionare (sampling)
• Fluxul de lucru pentru decodarea imaginii

4. Ingineria avansată a prompturilor

• Structura și sintaxa prompturilor
• Prompturi pozitive și negative
• Atribuirea ponderilor pentru prompturi
• Sublinierea tokenurilor
• Interpolarea prompturilor
• Strategii de optimizare a prompturilor
• Generarea reproductibilă a imaginilor

5. Tehnici avansate de generare a imaginilor

• Generare din imagine în imagine (Image-to-Image)
• Înlocuirea selectivă (Inpainting)
• Extinderea imaginii (Outpainting)
• Generarea la rezoluție înaltă
• Rafinarea pe etape multiple
• Generarea batch a imaginilor
• Rânduirea controlată utilizând seed-uri (sămânță)

6. Generarea condiționată de imagini

• Arhitectura ControlNet
• Generare ghidată de postura posturii (Pose-guided)
• Generare ghidată de adâncime (Depth-guided)
• Condiționare prin detectarea marginilor
• Guidance bazat pe segmentare
• Condiționarea prin imagine de referință
• Fluxuri de lucru cu Multi-ControlNet

7. LoRA, DreamBooth și finetunarea modelelor

• Concepte de transfer learning
• Fundamentele LoRA
• Antrenarea DreamBooth
• Inversia textuală (Textual Inversion)
• Încorporări personalizate (Custom embeddings)
• Seturi de date pentru finetunare
• Evaluarea modelelor personalizate

8. Antrenarea avansată a modelelor

• Pregătirea setului de date
• Aumentarea datelor (Data augmentation)
• Generarea descrierilor (Captioning)
• Pipeline-uri de antrenare
• Antrenare distribuită
• Antrenare cu precizie mixtă (Mixed precision)
• Gestionarea punctelor de salvare (Checkpoint management)

9. Optimizarea hiperparametrilor

• Selectarea ratei de învățare
• Optimizarea dimensiunii batch-ului
• Selectarea scheduler-ului
• Optimizarea scalelor CFG (Classifier-Free Guidance)
• Timpii de eșantionare (Sampling steps)
• Tehnici de regularizare
• Metrici de evaluare a modelului

10. Optimizarea performanței

• Optimizarea GPU-urilor
• Optimizarea CUDA
• Atenție eficientă din punct de vedere al memoriei
• Optimizarea xFormers
• Tehnici de cuantificare (Quantization)
• Inference FP16 și BF16
• Batching eficient

11. Scalarea sarcinilor de lucru Stable Diffusion

• Antrenare multi-GPU
• Inference distribuit
• Gestionarea seturilor mari de date
• Deploy pe GPU cloud
• Strategii de servire a modelelor
• Benchmarking de performanță

12. Integrarea Stable Diffusion cu framework-uri deep learning

• Hugging Face Diffusers
• Integrarea PyTorch
• Interoperabilitatea TensorFlow
• ONNX Runtime
• Optimizare TensorRT
• Biblioteca Accelerate
• Personalizarea pipeline-urilor

13. Construirea de pipeline-uri pentru producție

• Dezvoltarea API-urilor
• Servicii de inference batch
• Automatizarea fluxurilor de lucru
• Generare bazată pe cozi
• Versionarea modelelor
• Strategii de deploy în producție

14. Îmbunătățirea calității imaginilor

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

15. IA responsabilă și securitatea modelelor

• Precumpărarea în modelele generative
• Generarea etică a imaginilor
• Considerații privind drepturile de autor
• Divulgarea conținutului generat de IA
• Filtre de siguranță
• Moderarea prompturilor
• Practici de deploy responsabile

16. depanare și debug

• Diagnosticarea eșecurilor de generare
• Rezolvarea erorilor CUDA
• Probleme de gestionare a memoriei
• Îmbunătățirea consistenței imaginii
• Debug-ul pipeline-urilor personalizate
• Troubleshooting pentru performanță

17. Monitorizarea și evaluarea modelelor

• Măsurarea calității generării
• Benchmarking-ul modelelor
• Comparația checkpoint-urilor
• Jurnalarea experimentelor
• Urmărirea experimentelor
• Reproductibilitatea modelelor

18. Aplicații avansate

• Vizualizarea designului de produse
• Generarea de conținut pentru marketing
• Design de personaje
• Vizualizare arhitecturală
• Cercetare în imagistică medicală
• Vizualizare științifică
• Fluxuri de lucru creative IA

19. Integrarea Stable Diffusion cu alte modele IA

• Modele Linguistice Mari (LLMs)
• Modele Vizual-Lingvistice (VLMs)
• Descrierea imaginilor (Image captioning)
• Generarea îmbogățită prin recuperare (RAG) pentru sisteme multimodale
• Fluxuri de lucru agenți IA
• Orchestrarea multi-model

20. Cele mai bune practici pentru deploy în mediul Enterprise

• Planificarea infrastructurii
• Gestionarea resurselor GPU
• Considerații de securitate
• Guvernanța modelelor
• CI/CD pentru modele IA
• Mentenanta și actualizări

21. Workshop practic și concluzii

• Construirea unui pipeline complet de generare a imaginilor
• Finetunarea unui model Stable Diffusion personalizat
• Crearea unui flux de lucru automatizat de generare
• Exerciții de optimizare a performanței
• Evaluarea și compararea modelelor
• Revizuirea conceptelor cheie
• Răspunsuri la întrebări
• Pasii următori și resurse suplimentare de învățare