Zaawansowane Stable Diffusion: Głębokie uczenie do generowania obrazów z tekstu - Plan Szkolenia

1. Wprowadzenie do zaawansowanego Stable Diffusion

• Cele kursu i ścieżka nauki
• Przegląd modeli dyfuzyjnych
• Przegląd architektury Stable Diffusion
• Potokowe modele dyfuzyjne (Latent Diffusion Models - LDM)
• Ewolucja modeli Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL i nowsze architektury)
• Przypadki użycia w przedsiębiorstwach i aplikacje

2. Podstawy głębokiego uczenia dla modeli dyfuzyjnych

• Fundamenty procesu dyfuzyjnego
• Dyfuzja do przodu i wstecz
• Prognozowanie szumu
• Architektura U-Net denoisingu
• Wariacyjne autoenkodery (VAE)
• Koder tekstu CLIP
• Mechanizmy cross-attention

3. Zrozumienie architektury Stable Diffusion

• Komponenty pipeline'u
• Proces kodowania tekstu
• Reprezentacja w przestrzeni ukrytej (latent space)
• Algorytmy schedulerów
• Metody próbkowania
• Obieg dekodowania obrazu

4. Zaawansowane inżynierowanie promptów

• Struktura i składnia promptu
• Prompty dodatnie i ujemne
• Ważenie promptów
• Nacisk na tokeny
• Interpolacja promptów
• Strategie optymalizacji promptów
• Odtwarzalne generowanie obrazów

5. Zaawansowane techniki generowania obrazu

• Generowanie obraz-obraz (Image-to-Image)
• Inpainting
• Outpainting
• Generowanie w wysokiej rozdzielczości
• Opracowywanie wieloetapowe
• Partiowe generowanie obrazów
• Kontrolowana randomizacja za pomocą seedów

6. Generowanie obrazu warunkowego

• Architektura ControlNet
• Generowanie kierowane pozą
• Generowanie kierowane głębią
• Warunkowanie na podstawie wykrywania krawędzi
• Kierownictwo segmentacji
• Warunkowanie przy użyciu obrazu referencyjnego
• Workflowy wielokrotnego ControlNet

7. LoRA, DreamBooth i dostrajanie modeli

• Koncepcje uczenia z przenoszeniem (transfer learning)
• Fundamenty LoRA
• Szkolenie DreamBooth
• Odwrócenie tekstowe (Textual Inversion)
• Niestandardowe osadzenia (embeddings)
• Zbiory danych do dostrajania
• Ewaluacja niestandardowych modeli

8. Zaawansowane szkolenie modeli

• Przygotowanie zbioru danych
• Augmentacja danych
• Generowanie captionów
• Pipeline'y trenowania
• Trenowanie rozproszone
• Trenowanie o zmieszanej precyzji
• Zarządzanie punktami kontrolnymi (checkpoint management)

9. Optymalizacja hiperparametrów

• Wybór szybkości uczenia się (learning rate)
• Optymalizacja wielkości batcha
• Wybór schedulera
• Optymalizacja CFG Scale
• Kroki próbkowania
• Techniki regularyzacji
• Metryki ewaluacji modeli

10. Optymalizacja wydajności

• Optymalizacja GPU
• Optymalizacja CUDA
• Efektywna pamięciowo mechanizm attention
• Optymalizacja xFormers
• Techniki kwantyzacji
• Wnioskowanie (inference) FP16 i BF16
• Efektywny batching

11. Skalowanie obciążeń Stable Diffusion

• Trenowanie z użyciem wielu GPU
• Wnioskowanie rozproszone
• Zarządzanie dużymi zbiorami danych
• Deplojowanie GPU w chmurze
• Strategie usługowania modelom (model serving)
• Benchmarking wydajności

12. Integracja Stable Diffusion z frameworkami głębokiego uczenia

• Hugging Face Diffusers
• Integracja z PyTorch
• Interoperacyjność z TensorFlow
• ONNX Runtime
• Optymalizacja TensorRT
• Biblioteka Accelerate
• Dostosowywanie pipeline'u

13. Budowanie pipeline'ów produkcyjnych

• Rozwój API
• Serwis wnioskowania partiami
• Automatyzacja workflowów
• Generowanie oparte na kolejkach
• Wersjonowanie modeli
• Strategie wdrażania produkcyjnego

14. Wzmacnianie jakości obrazu

• Techniki upscalingu
• Super-rozdzielczość
• Odzyskiwanie twarzy
• Redukcja artefaktów
• Pipeline'y refinacji obrazu
• Pipeline'y post-processingu

15. Odpowiedzialna sztuczna inteligencja i bezpieczeństwo modeli

• Niestety w modelach generatywnych
• Etyczne generowanie obrazów
• Kwestie praw autorskich
• Prezentacja treści wygenerowanej przez AI
• Filtry bezpieczeństwa
• Moderacja promptów
• Odpowiednie praktyki wdrażania

16. Rozwiązywanie problemów i debugowanie

• Klasyfikacja niepowodzeń generowania
• Rozwiązywanie błędów CUDA
• Zarządzanie pamięcią
• Ulepszanie spójności obrazu
• Debugowanie niestandardowych pipeline'ów
• Wyszukiwanie problemów z wydajnością

17. Monitorowanie i ewaluacja modeli

• Pomiar jakości generowania
• Porównywanie benchmarkowe modeli
• Konfrontacja checkpointów
• Dziennikowanie eksperymentów
• Śledzenie eksperymentów
• Reprodukowalność modeli

18. Zaawansowane aplikacje

• Wizualizacja projektów produktowych
• Generowanie treści marketingowych
• Koncepcje postaci (character design)
• Wizualizacja architektury
• Badania nad obrazowaniem medycznym
• Wizualizacje naukowe
• Workflowy kreatywnej AI

19. Integracja Stable Diffusion z innymi modelami AI

• Modele językowe (LLM)
• Modele widzenia-z-językiem (VLM)
• Kapcingowanie obrazów
• Generacja wzbogacona o przeszukiwanie (RAG) dla systemów multimodalnych
• Workflowy agentów AI
• Skoordynowane działanie wielu modeli

20. Najlepsze praktyki w zakresie wdrażania w przedsiębiorstwach

• Planowanie infrastruktury
• Zarządzanie zasobami GPU
• Kwestie bezpieczeństwa
• Administrowanie modelami (model governance)
• CI/CD dla modeli AI
• Konserwacja i aktualizacje

21. Warsztat praktyczny i podsumowanie

• Budowanie kompletnego pipeline'u generowania obrazów
• Dostrojenie niestandardowego modelu Stable Diffusion
• Tworzenie automatycznego workflowu generacji
• Ćwiczenia optymalizacji wydajności
• Ewaluacja i porównywanie modeli
• Przegląd kluczowych koncepcji
• Pytania i odpowiedzi
• Kolejne kroki i dalsze materiały do nauki