کتاب آموزش جامع طراحی گرافیک با هوش مصنوعی: کار با Stable Diffusion و مدل‌های شخصی‌سازی شده (DreamBooth) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی گرافیک با هوش مصنوعی: کار با Stable Diffusion و مدل‌های شخصی‌سازی شده (DreamBooth)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تولید محتوای بصری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق در تولید تصویر
  • 2. آشنایی با مدل‌های انتشار و نحوه عملکرد Stable Diffusion
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط‌های اجرا در سیستم‌های محلی و ابری
  • 4. آشنایی با رابط کاربری وب در Stable Diffusion
  • 5. مفاهیم کلیدی در پردازش تصویر و بردارهای ویژگی
  • 6. درک ساختار پرامپت‌ها و دستورات متنی در هوش مصنوعی
  • 7. اصول نگارش پرامپت‌های موثر برای تولید تصاویر با کیفیت
  • 8. مدیریت پارامترهای کنترلی در تولید تصویر
  • 9. تأثیر نرخ نمونه‌برداری و گام‌های تولید در خروجی نهایی
  • 10. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در سایت‌های مرجع
  • 11. آشنایی با انواع مدل‌های چک‌پوینت و تفاوت‌های کاربردی آن‌ها
  • 12. تنظیمات ابعاد تصویر و نسبت‌های استاندارد در طراحی گرافیک
  • 13. تکنیک‌های بهبود کیفیت تصویر با استفاده از Upscaling
  • 14. کاربرد قابلیت Inpainting برای ویرایش و اصلاح بخش‌های تصویر
  • 15. استفاده از تکنیک Outpainting برای گسترش کادر تصاویر
  • 16. بهینه‌سازی پرامپت‌ها با استفاده از کلمات کلیدی هنری
  • 17. مدیریت سبک‌های هنری و تأثیر آن‌ها بر خروجی مدل
  • 18. آشنایی با مفهوم Embeddings و Textual Inversion
  • 19. آموزش پیاده‌سازی و کار با مدل‌های LoRA برای شخصی‌سازی سبک
  • 20. مبانی فنی و پیش‌نیازهای اجرای DreamBooth
  • 21. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی برای شخصی‌سازی مدل
  • 22. اصول استانداردسازی تصاویر برای افزایش دقت آموزش
  • 23. تنظیم هایپرپارامترها در فرآیند آموزش مدل‌های شخصی
  • 24. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting در آموزش مدل‌های اختصاصی
  • 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در زمان آموزش با DreamBooth
  • 26. ارزیابی و تست مدل‌های آموزش دیده شخصی‌سازی شده
  • 27. ترکیب مدل‌های شخصی‌سازی شده با مدل‌های پایه
  • 28. استفاده از ابزارهای کمکی برای تولید پرامپت‌های دقیق
  • 29. تکنیک‌های تولید تصاویر متقارن و الگوهای تکرار شونده
  • 30. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی گرافیک تبلیغاتی
  • 31. اصول اخلاقی و رعایت حقوق مالکیت معنوی در تولید محتوای بصری
  • 32. بررسی محدودیت‌های مدل‌های انتشار و روش‌های رفع آن‌ها
  • 33. تکنیک‌های کنترل ترکیب‌بندی تصویر با استفاده از ControlNet
  • 34. آموزش استفاده از نقشه‌های عمق و لبه‌ها در طراحی هوشمند
  • 35. ایجاد تصاویر با جزئیات بالا برای پروژه‌های گرافیکی
  • 36. نکات پیشرفته در مدیریت نسخه‌های مدل‌های شخصی‌سازی شده
  • 37. تولید تصاویر برای شبکه‌های اجتماعی با رعایت موازین اخلاقی
  • 38. استفاده از هوش مصنوعی در اصلاح نور و رنگ تصاویر
  • 39. اتصال مدل‌های شخصی‌سازی شده به جریان‌های کاری گرافیکی
  • 40. تکنیک‌های ترکیب هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای طراحی گرافیک سنتی
  • 41. نهایی‌سازی و خروجی گرفتن برای چاپ و نمایش دیجیتال
  • 42. بررسی آینده هوش مصنوعی در صنعت گرافیک ایران
  • 43. پروژه نهایی: طراحی یک کمپین تبلیغاتی با استفاده از مدل‌های اختصاصی
تگ‌ها: DreamBooth آموزش Stable Diffusion استیبل دیفیوژن پردازش تصویر تولید تصویر با هوش مصنوعی درم‌بوت طراحی گرافیک دیجیتال هنر دیجیتال هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.