كيف تولّد نماذج diffusion الصور
جزء من دورة Prompt Engineering
حتى الآن كان كل موجّه تكتبه ينتج نصاً. يفتح هذا الدرس الجزء الثالث، حيث ينتج الموجّه نفسه صورة. الوسيط يتغيّر، أما الذهنية التي بنيتها في الجزء الأول فلا: ما زلت توجّه نموذجاً بالكلمات، وما زالت الكلمات الغامضة تعطيك نتائج غامضة. وقبل أن تُحسن مخاطبة نموذج صور، يفيدك أن تعرف ما يفعله فعلاً حين يحوّل جملتك إلى صورة.
من التخمينات الشائعة أن نموذج الصور يبحث في مكتبة ضخمة ويخيط قطعاً من صور موجودة. ليس هذا ما يحدث. لا لصق ولا بحث في أرشيف. النموذج يبني كل صورة من الصفر، والمادّة الخام التي يبدأ منها ضجيج عشوائي محض. ...
هل تريد تعلّم Prompt Engineering كيف تولّد نماذج diffusion الصور في بيئة حقيقية؟
انقر بالأسفل لتحصل على جهاز لينكس مع Prompt Engineering جاهز، وتعمل على كيف تولّد نماذج diffusion الصور بشكل عملي مع مدرّس ذكي يعرف الكود الخاص بك.
ابدأ هذا الدرسكيف تولّد نماذج diffusion الصورما الذي ستتعلّمه
- Diffusion as iterative denoising
- Text conditioning of the image
- Seeds and reproducibility
- Sampling steps and guidance scale
اقرأ هذا الدرس بلغتك
كل دروس هذه الدورة
11 دروس- 1ما هو الـ Prompt20 دقيقة
- 2كيف تولّد نماذج اللغة الكبيرة النص30 دقيقة
- 3المبادئ الخمسة لكتابة الـ prompt30 دقيقة
- 4الممارسات القياسية لتوليد النصوص35 دقيقة
- 5Prompt Templates and Function Calling35 دقيقة
- 6قواعد بيانات المتجهات والتوليد المعزز بالاسترجاع40 دقيقة
- 7الوكلاء المستقلّون (Autonomous Agents): memory و tools40 دقيقة
- 8كيف تولّد نماذج diffusion الصور30 دقيقة
- 9الممارسات المعيارية لتوليد الصور35 دقيقة
- 10تقنيات الصور المتقدمة: inpainting و outpainting و ControlNet35 دقيقة
- 11بناء التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي40 دقيقة
