مدلهای diffusion چطور تصویر تولید میکنند
بخشی از دوره Prompt Engineering
تا اینجا هر پرامپتی که نوشتید متن تولید میکرد. این درس بخش سوم را باز میکند، جایی که همان پرامپت به تصویر میرسد. رسانه عوض میشود، اما طرز فکری که در بخش یک ساختید عوض نمیشود: همچنان دارید با کلمه مدل را هدایت میکنید، و کلمهٔ مبهم همچنان نتیجهٔ مبهم به شما میدهد. پیش از آنکه بتوانید برای یک مدل تصویری پرامپت خوب بنویسید، خوب است بدانید وقتی جملهٔ شما را به تصویر تبدیل میکند دقیقاً دارد چه میکند.
حدس رایج این است که مدل تصویری در یک کتابخانهٔ عظیم میگردد و تکههای عکسهای موجود را به هم میدوزد. چنین چیزی رخ نمیدهد. نه کلاژی در کار است و نه جستوجویی. مدل هر تصویر را از صفر میسازد و مادهٔ خامی که از آن شروع میکند نویز تصادفی محض است. ...
میخواهی Prompt Engineering مدلهای diffusion چطور تصویر تولید میکنند را در یک محیط واقعی یاد بگیری؟
روی دکمه زیر بزن تا یک ماشین لینوکس با Prompt Engineering آماده دریافت کنی و مدلهای diffusion چطور تصویر تولید میکنند را بهصورت عملی با یک مربی هوشمند که کدت را میشناسد تمرین کنی.
شروع این درسمدلهای diffusion چطور تصویر تولید میکنندچه چیزهایی یاد میگیری
- Diffusion as iterative denoising
- Text conditioning of the image
- Seeds and reproducibility
- Sampling steps and guidance scale
این درس را به زبان خودت بخوان
همهٔ درسهای این دوره
11 درس- 1پرامپت (prompt) چیست20 دقیقه
- 2مدلهای زبانی بزرگ چطور متن تولید میکنند30 دقیقه
- 3پنج اصل prompting30 دقیقه
- 4روشهای استاندارد برای تولید متن35 دقیقه
- 5Prompt Templates and Function Calling35 دقیقه
- 6Vector Databases و Retrieval-Augmented Generation40 دقیقه
- 7Autonomous Agents: حافظه (memory) و ابزارها (tools)40 دقیقه
- 8مدلهای diffusion چطور تصویر تولید میکنند30 دقیقه
- 9شیوههای استاندارد برای تولید تصویر35 دقیقه
- 10تکنیکهای پیشرفته تصویر: inpainting، outpainting و ControlNet35 دقیقه
- 11ساخت اپلیکیشنهای مبتنی بر AI40 دقیقه
