کتاب آموزش جامع و کاربردی مدلهای مولد تصویر با Stable Diffusion در محیطهای بومی و علمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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 (100 موضوع)
- 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
تگها:
آموزش Stable Diffusion
استیبل دیفیوژن
پردازش تصویر
تولید تصویر با هوش مصنوعی
گرافیک رایانهای
مدلهای مولد تصویر
نصب Stable Diffusion 1.5
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مولد
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.