Как diffusion-модели генерируют изображения
Часть курса Prompt Engineering
До сих пор каждый написанный вами промпт порождал текст. Этот урок открывает часть 3, где тот же самый промпт порождает картинку. Носитель меняется, а вот подход из части 1 остаётся прежним: вы по-прежнему направляете модель словами, и расплывчатые слова по-прежнему дают расплывчатый результат.
Многие предполагают, что модель изображений ищет по огромной библиотеке и сшивает вместе куски готовых картинок. Происходит совсем не это. Никакого коллажа и никакого поиска по базе. Модель строит каждое изображение с нуля, а исходный материал, с которого она начинает, это чистый случайный шум. ...
Хочешь изучать Prompt Engineering Как diffusion-модели генерируют изображения в реальной среде?
Нажми ниже, получи Linux-машину с Prompt Engineering наготове и пройди Как diffusion-модели генерируют изображения на практике вместе с AI-наставником, который знает твой код.
Начать этот урокКак diffusion-модели генерируют изображенияЧему вы научитесь
- Diffusion as iterative denoising
- Text conditioning of the image
- Seeds and reproducibility
- Sampling steps and guidance scale
Читай этот урок на своём языке
Все уроки этого курса
11 уроков- 1Что такое промпт20 мин
- 2Как большие языковые модели генерируют текст30 мин
- 3Пять принципов промптинга30 мин
- 4Стандартные практики генерации текста35 мин
- 5Prompt Templates и Function Calling35 мин
- 6Vector-базы данных и Retrieval-Augmented Generation40 мин
- 7Autonomous Agents: память (memory) и инструменты (tools)40 мин
- 8Как diffusion-модели генерируют изображения30 мин
- 9Стандартные практики генерации изображений35 мин
- 10Продвинутые техники работы с изображениями: inpainting, outpainting и ControlNet35 мин
- 11Создание приложений на основе ИИ40 мин
