Técnicas avançadas de imagem: inpainting, outpainting e ControlNet
Parte do curso de Prompt Engineering
Nas duas últimas lições você gerou imagens inteiras a partir de um prompt de texto e aprendeu a guiá-las com estrutura, estilo e prompts negativos. Essa abordagem dá ao modelo uma liberdade criativa enorme, o que é uma vantagem quando você está explorando e um problema quando precisa de um resultado específico.
Na lição oito, uma geração começava a partir de ruído aleatório e ia removendo esse ruído em direção ao seu prompt. O image-to-image (muitas vezes escrito img2img) muda o ponto de partida: em vez do ruído, o modelo começa de uma imagem existente e faz o denoising a partir dela. O prompt continua guiando o resultado, mas a imagem de origem o puxa para um formato já conhecido. ...
Quer aprender Prompt Engineering Técnicas avançadas de imagem: inpainting, outpainting e ControlNet em um ambiente real?
Clique abaixo, ganhe uma máquina Linux com Prompt Engineering pronto e pratique Técnicas avançadas de imagem: inpainting, outpainting e ControlNet com um tutor de IA que conhece seu código.
Começar esta liçãoTécnicas avançadas de imagem: inpainting, outpainting e ControlNetO que você vai aprender
- Image-to-image generation
- Inpainting with masks
- Outpainting to extend a canvas
- ControlNet for pose, depth, and edge guidance
Leia esta lição no seu idioma
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
