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. ...
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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
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Todas as lições deste curso
11 lições- 1O que é um prompt20 min
- 2Como os Large Language Models geram texto30 min
- 3Os Cinco Princípios do Prompting30 min
- 4Práticas padrão para geração de texto35 min
- 5Prompt Templates and Function Calling35 min
- 6Vector Databases e Retrieval-Augmented Generation40 min
- 7Autonomous Agents: Memory e Tools40 min
- 8Como os diffusion models geram imagens30 min
- 9Práticas Padrão para Geração de Imagens35 min
- 10Técnicas avançadas de imagem: inpainting, outpainting e ControlNet35 min
- 11Construindo aplicações com inteligência artificial40 min
