Contenu de conférence du jour 1
- Papier
- Société coréenne de l'information sur Internet 2024 Présentation académique du printemps
- [Enseignement de cours]
- [Classe de pratique]
- Pratiquer des invites
- Analyse de l'état du problème: les 50 meilleurs produits Web Genai
Création d'une IA générée et d'une image
1. Comment l'IA créée fait-elle une image?
- Modèle de reconnaissance : reconnaissance de modèles ou d'objets spécifiques basés sur une données donnée
- Création de modèle : créer de nouvelles données en apprenant la distribution des données
2. Comprendre le modèle de diffuseur
- Apprentissage de la distribution des données et génération d'images de haute qualité
3. Établissement d'un environnement de mains sur
- Paramètres d'environnement Python
- Installation de la bibliothèque
- Préparation de l'ensemble de données
Utilisation de divers modèles de pré-apprentissage
1. Comment utiliser l'interface utilisateur de diffusion stable
- Créer une image via l'interface utilisateur basée sur le Web
2. Comment créer un modèle et inviter à la création d'image souhaitée
- Sélectionnez le modèle approprié
- Directives de rédaction rapides
- Utilisez Civitai et HuggingFace
Lora, divers styles utilisant VAE
1. Sexe, âge, couleur de cheveux, conversion de coiffure
- Lora et Vae utilisent la conversion d'image
2. Verres, bijoux, conversion de fond (rapide)
- Utilisation rapide Conversion de style détaillé
Créer une variété d'effets et de portefeuille
1. Créer une image avec ControlNet
- ControlNet Utiliser l'effet d'image
2. Écrivez le portefeuille (pratique)
- Créer un portfolio basé sur l'apprentissage des contenus et des images de production
Jour 2 Contenu de conférence
Faire votre propre modèle - Lora Practice 1
1. Point de contrôle, Lora, intégration, hyper réseau, définition VAE
- Point de contrôle : un fichier qui stocke l'état du modèle au milieu de l'apprentissage
- Lora (analyse de représentation latente) : un modèle qui utilise l'espace de ligne
- Incorporation : convertir les données de catégorie en vecteur continu
- Hyper Network : crée un poids d'un autre réseau avec un réseau
- VAE (Variational Autoencoder) : modèle créatif qui effectue à la fois la création et la perception
2. Préparation des données d'apprentissage LORA
- Sélection de l'ensemble de données
- Prétraitement des données
Faire votre propre modèle -Lora Practice 2
1. Apprentissage du modèle Lora
- Paramètre d'algorithme d'apprentissage
- Progrès d'apprentissage
2 .. Lora utilise un guide invite
- Comment configurer l'invite
- Divers styles et effets
3. Paramètres de génération d'images txt2img
- Échantillonneur : méthode d'échantillonnage
- CFG (fichier de configuration) : Fichier de réglage
- VAE : modèle créatif
- Clip saut : sauter une étape spécifique dans le processus d'apprentissage
Trouver une image similaire (évaluation du modèle)
1. Méthode d'évaluation de la simulation vectorielle
- Similitude du cosinus, distance d'Euclide, etc.
2. Scipy.spatial - métriques de distance
- Diverses méthode de mesure de la distance Utilisation
Légende d'image -Créative de texte de l'image
1. Centionage d'image en utilisant une tension visuelle
- Créer des légendes en utilisant des mécanismes d'attension
2. Promenade de légende d'image Apprentissage et utilisation
- Préparation des données
- Créer l'apprentissage et la légende
