C贸mo los diffusion models generan im谩genes
Parte del curso de Prompt Engineering
Hasta ahora, todos los prompts que has escrito produc铆an texto. Esta lecci贸n abre la parte 3, donde el mismo prompt produce una imagen. El medio cambia, pero la mentalidad de la parte 1 no: sigues dirigiendo un modelo con palabras, y las palabras vagas te siguen dando resultados vagos.
Mucha gente supone que un modelo de im谩genes busca en una biblioteca enorme y cose trozos de fotos ya existentes. No es eso lo que pasa. No hay collage ni b煤squeda. El modelo construye cada imagen desde cero, y la materia prima de la que parte es ruido puramente aleatorio. ...
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Empezar esta lecci贸nC贸mo los diffusion models generan im谩genesLo que vas a aprender
- Diffusion as iterative denoising
- Text conditioning of the image
- Seeds and reproducibility
- Sampling steps and guidance scale
Lee esta lecci贸n en tu idioma
Todas las lecciones de este curso
11 lecciones- 1Qu茅 es un prompt20 min
- 2C贸mo los Large Language Models generan texto30 min
- 3Los cinco principios del prompting30 min
- 4Pr谩cticas est谩ndar para la generaci贸n de texto35 min
- 5Prompt Templates and Function Calling35 min
- 6Vector Databases y Retrieval-Augmented Generation40 min
- 7Autonomous Agents: memory y tools40 min
- 8C贸mo los diffusion models generan im谩genes30 min
- 9Pr谩cticas est谩ndar para la generaci贸n de im谩genes35 min
- 10T茅cnicas avanzadas de imagen: inpainting, outpainting y ControlNet35 min
- 11Construyendo aplicaciones impulsadas por AI40 min
