اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع و کاربردی مدل‌های مولد تصویر با Stable Diffusion در محیط‌های بومی و علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی مدل‌های مولد تصویر با Stable Diffusion در محیط‌های بومی و علمی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم و مبانی مدل‌های مولد تصویر
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های انتشار در هوش مصنوعی
• 3. معماری فنی مدل Stable Diffusion و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 4. پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای مدل‌های مولد
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط Python و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 6. آموزش نصب رابط کاربری Automatic1111 در محیط ویندوز
• 7. بررسی ساختار پوشه‌ها و تنظیمات اولیه محیط اجرا
• 8. مفهوم فضای نهفته (Latent Space) و نقش آن در تولید تصویر
• 9. کارکرد مدل‌های پایه و اهمیت وزن‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 10. ساختار و تحلیل متن‌ورودی (Prompt Engineering) برای هدایت مدل
• 11. استفاده از کلمات کلیدی و وزن‌دهی به عبارات در تولید تصویر
• 12. تنظیمات پارامترهای اصلی شامل Steps و CFG Scale
• 13. بررسی الگوریتم‌های نمونه‌برداری (Samplers) و تفاوت‌های فنی آن‌ها
• 14. تکنیک‌های مدیریت حافظه گرافیکی در فرآیند تولید تصویر
• 15. آموزش استفاده از مدل‌های اختصاصی (Fine-tuned Models) در چارچوب‌های مجاز
• 16. مدیریت و سازمان‌دهی مدل‌های دانلود شده در مخزن محلی
• 17. کاربرد ابزار Image-to-Image در اصلاح و بهبود تصاویر
• 18. تکنیک Inpainting برای ویرایش بخش‌های خاصی از تصویر
• 19. تکنیک Outpainting برای گسترش ابعاد تصویر
• 20. استفاده از ابزارهای Upscaling جهت افزایش وضوح و کیفیت تصویر
• 21. مبانی و کاربرد تکنیک ControlNet در کنترل دقیق ساختار تصویر
• 22. آموزش استفاده از Canny Edge برای استخراج خطوط محیطی
• 23. کاربرد Depth Map در تعیین عمق و پرسپکتیو تصاویر
• 24. استفاده از مدل‌های Pose برای طراحی فیگور و ترکیب‌بندی
• 25. بهینه‌سازی تنظیمات برای خروجی‌گیری در مقیاس‌های مختلف
• 26. بررسی مسائل اخلاقی و حقوقی در تولید محتوای دیجیتال با هوش مصنوعی
• 27. رعایت حریم خصوصی و مالکیت معنوی در استفاده از مدل‌های مولد
• 28. روش‌های ارزیابی خروجی مدل و معیارهای کیفیت بصری
• 29. تلفیق مدل‌های مولد با ابزارهای ویرایش تصویر استاندارد
• 30. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی سرعت پردازش
• 31. عیب‌یابی خطاهای رایج در هنگام نصب و اجرای مدل
• 32. بررسی محدودیت‌های مدل‌های مولد و راه‌های مدیریت آن‌ها
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع خلاق و طراحی گرافیک
• 34. اصول مستندسازی و نگهداری از پروژه‌های تولید شده با هوش مصنوعی
• 35. پروژه نهایی: طراحی و تولید مجموعه‌ای از تصاویر با استانداردهای علمی و فنی