Como os diffusion models geram imagens
Parte do curso de Prompt Engineering
Até aqui, todo prompt que você escreveu produziu texto. Esta lição abre a Parte 3, em que o mesmo prompt produz uma imagem. O meio muda, mas a mentalidade da Parte 1 não: você continua guiando um modelo com palavras, e palavras vagas continuam rendendo resultados vagos. Antes de conseguir escrever bons prompts para um modelo de imagem, ajuda saber o que ele de fato faz quando transforma a sua frase em uma figura.
Um palpite comum é que um modelo de imagem busca em uma biblioteca enorme e costura pedaços de figuras existentes. Não é isso que acontece. Não há colagem nem consulta. O modelo constrói cada imagem do zero, e a matéria-prima de que ele parte é puro ruído aleatório.
Quer aprender Prompt Engineering Como os diffusion models geram imagens em um ambiente real?
Clique abaixo, ganhe uma máquina Linux com Prompt Engineering pronto e pratique Como os diffusion models geram imagens com um tutor de IA que conhece seu código.
Começar esta liçãoComo os diffusion models geram imagensO que você vai aprender
- Diffusion as iterative denoising
- Text conditioning of the image
- Seeds and reproducibility
- Sampling steps and guidance scale
