Pokročilé využití Stable Diffusion: Hluboké učení pro generování obrazů z textu Počítačový Kurz

1. Úvod do pokročilých aspektů Stable Diffusion

• Cíle kurzu a směřování učení
• Přehled modelů typu diffusion
• Obecný přehled architektury Stable Diffusion
• Latentní modely difuze (LDM)
• Vývoj verzí Stable Diffusion – SD 1.x, SDXL a novější varianty
• Použití modelů v podnikovém prostředí

2. Základy hlubokého učení pro modely typu diffusion

• Principy procesu difuze
• Přímý a obrácený průběh difuze
• Předpovídání šumu
• Architektura denoisingového modelu typu U-Net
• Variabilní autoenkodéry (VAE)
• Textový enkodér CLIP
• Mechanismy křížové pozornosti

3. Pochopení architektury Stable Diffusion

• Složky celého systému generování obrazů
• Postup kódování textu
• Představa o reprezentaci v latentním prostoru
• Různé algoritmy pro plánování procesu generování
• Metody náhodného výběru bodů při generování obrazů
• Pracovní postupy rozkladu vytvořených obrazů na komponenty

4. Pokročilé techniky formulace promptů

• Struktura a syntaxe textových promtů
• Pozitivní i negativní promty
• Ovládání váhy jednotlivých slov v popisu
• Specializace jednotlivých tokenů pomocí techniky emphasis
• Interpolace mezi různými promty pro lepší výsledky
• Strategie optimalizace textových popisů v praxi
• Přesné opakované generování stejných obrazů na základě daného popisu

5. Pokročilé techniky generování obrazů

• Generování nového obrazu s využitím existujícího jako základu
• Funkce inpainting pro doplňování částí obrazu
• Technika outpainting rozšiřující hranice původního snímku
• Vytvoření vysoce detailních obrazů s vysokým rozlišením
• Postupná zdokonalování generovaného obrazu pomocí několika fází opracování
• Systém hromadného vytváření více variant jednoho motivu
• Dosažení kontrolované náhodnosti generace s využitím semínek<

6. Generování obrazů na základě podmínek

• Principy fungování architektury ControlNet
• Generování obrazů řízené pozičními informacemi z lidského těla
• Vytváření snímků podle hloubkových informací<
• Použití detekce okrajů pro řízení výsledného vzhledu obrazu<
• Aplikace segmentačních metod pro přesnější tvorbu motivů
• Generování podle zadaných referenčních snímků<
• Pracovní postupy integrující více typů řídicích vstupů do modelu<

7. Techniky typu LoRA, DreamBooth a fine-tuning modelů

• Principy transferového učení používané při modifikaci modelů<
• Přehled základních principů fungování techniky LoRA<
• Proces trénování pomocí metody DreamBooth<
• Tekstuální inverze jako forma vlastního přizpůsobení modelu<
• Sytění vstupů speciálními embeddinky pro konkrétní účely<
• Výběr a zpracování datových sad určených k trénování<
• Hodnocení vlastních modifikovaných verzí modelu v porovnávacích testech<

8. Pokročilý trénink modelů hlubokého učení

• Příprava datových sad pro vstup do modelu<
• Aplikace různých metod rozšíření obsahu vstupních dat<
• Vytváření popisných textů přiřazených k jednotlivým snímkům<
• Systémy plánování průběhu trénovací fáze<
• Rozložení výpočtů na více procesorů pro zrychlení procesu<
• Využití techniky mixed precision při kompilaci modelu<
• Správa uložených verzí modelu v průběhu trénování<

9. Optimalizace hyperparametrů pro lepší výsledky<

• Volba optimálních hodnot pro parametr rychlosti učení<
• Hledání vhodné velikosti vstupních dávek při trénování<
• Rozhodování o typu plánovače použitého k řízení trénovacího procesu<
• Korigování parametru CFG Scale vhodně dle účelu použití<
• Přizpůsobení počtu výpočtových kroků průběhu generování<
• Aplikace metod regulace zabránujících přeučení modelu<
• Určování klíčových hodnot pro posuzování kvality výstupů<

10. Optimalizace celkového výkonu systému<

• Řešení problémů s využitím grafických procesorů při trénování<
• Aplikace optimalizačních technik specifických pro výpočetní platformu CUDA<
• Snížení nároků na paměť pomocí efektivnějších formulací algoritmů pozornosti<
• Využívání balíku nástrojů xFormers k zvýšení výkonnosti systému<
• Aplikace kvantizačních postupů při zpracovávání dat<
• Přechod na režim inference s využitím formátu FP16 nebo BF16<
• Techniky efektivnějšího zpracování více požadavků najednou pomocí batchingu<

11. Škálování celých pracovních procesů využívajících Stable Diffusion<

• Přechod k výpočtům distribuovaným na více grafických jednotkách zároveň<
• Řešení rozložených procesů generování obrazů v rámci rozsáhlých databází<
• Správa velkých množin snímků použitých k učení systému<
• Implementace podnikového nasazení modelu na cloudových platformách s GPU schopnostmi<
• Strategie nasazení a distribuce vytvořených modelů do praxe<
• Pravidelné hodnocení produktivního chování jednotlivých variant systému<

12. Integrace Stable Diffusion s dalšími nástroji hlubokého učení<

• Funkce balíku Diffusers z platformy Hugging Face<
• Způsoby využití PyTorch při interakci se systémem<
• Pravidla interoperability pracující mezi TensorFlow a jinými formáty<
• Funkce výpočetní platformy ONNX Runtime<
• Postupy optimalizace využití prostředků TensorRT<
• Systémy automatického urychlování řešení poskytované knihovnou Accelerate<
• Pokročilé metody přizpůsobení a úpravy vlastních výstupních kanálů modelu<

13. Vytváření celkových výrobních postupů v praxi<

• Tvorba rozhraní API umožňujících automatické generování obrazů<
• Systém hromadných aplikací pro zpracovávání mnoha žádostí najednou<
• Metody plánování celého procesu vytváření snímků bez nutnosti manuálního řízení<
• Pracovní postupy s využitím front pro správné uspořádání požadavků na generaci obrazů<
• Postupy udržování přehlednosti verzí používaných modelů<
• Rozhodování o vhodném způsobu uvedení do praxe systému s danými parametry<

14. Techniky zdokonalování kvality vytvářených obrazů<

• Různé metody zvětšování velikosti původních snímků pro lepší detailnost<
• Technika super-resolution přidávající vysokou ostrost k již vytvořeným obrazům<
• Nápravné postupy zaměřené na vylepšování vzhledu lidských tváří<
• Mechanismy potlačující artefakty a nežádoucí výstřelky na povrchu obrazů<
• Systémy postupného kultivování vytvořených snímků pro maximální kvalitu<
• Komplexní metody postprocesování umožňující dodatečné zdokonalení výsledku<

15. Etické aspekty a bezpečnost systémů generujících AI<

• Pozorování možných nerovnováh či předsudků u výstupních obrazů<
• Zodpovědné postupy týkající se tvorby umělých snímků pro širokou veřejnost<
• Opatrnost vzhledem k problematice autorských práv a duševního vlastnictví<
• Povinnosti ohledně upozornění uživatelů, že jedná se o dílo generované AI<
• Nastavování filtrů bránících vzniku nevhodných obrazů<
• Mechanismy moderace promtů přijatých od koncových uživatelů<
• Pokyny ohledně bezpečného způsobu nasazení takového systému do komerčních aplikací<

16. Postupy diagnostikování a odstraňování chyb v práci systému<

• Způsoby určení příčin neúspěšných generací snímků<
• Postupy vyřešení běžných chyb vznikajících s aktivními kartami CUDA<
• Odhalování a správa problémů spojených s přílišným zaplněním paměti systému<
• Metody upevňující shodnost výstupů vytvořených obrazů s danými požadavky<
• Pravidla pro debugování postaveného na specifických pracovních postupech přizpůsobených systému<
• Techniky vhodné k vyřešení problémů týkajících se nežádoucí pomalosti či přetěžovanosti výpočtů<

17. Monitoring průběhu a vyhodnocování vlastností modelu<

• Postupy měření a posuzování kvality obrazů vytvořených na základě daných parametrů<
• Hodnocení různých variant modelu podle jejich výsledků<
• Porovnávací testy zaměřené na sledování vývoje jednotlivých iterací systému<
• Způsoby vedení záznamů a evidence všech průběhů trénovacích pokusů<
• Využívání specializovaných nástrojů na sledování celkového průběhu učení<
• Rozhodování o kvalitativní opakovatelnosti vytvořených modelů a výstupů<

18. Aplikace v praxi zahrnující generování obrazů pomocí AI<

• Návrh vizuálních prezentací produktů pro marketingové účely<
• Tvorba reklamních a propagačních materiálů využívající moderní technologie<
• Vytváření grafických podob postav pro animované projekty<
• Návrhy konceptů budov a architektonických objektů v oblasti stavebnictví<
• Aplikace v medicíně na podporu analýzy a výzkumu lékařských snímků<
• Pomocná využití pro vyšetřování přirozeních jevů či komplexních fyzikálních procesů<
• Integrace systému do tvůrčích pracovních postupů vytvářejících inovativní vizuální produkty<

19. Spolupráce mezi Stable Diffusion a dalšími modely AI<

• Využití velkých jazykových modelů (LLM) pro generování vhodných popisů obrazů<
• Integrace vizuálně-lingvistických systémů (VLM) s celým procesem tvorby grafiky<
• Aplikace na zpracování a překlad textů přiřazených k již vytvořeným obrazům<
• Technika RAG sloužící k posilování schopností multimodálních systémů <
• Tvorba řešení založených na aktivních agentech umělé inteligence<
• Metody kooperace mezi více AI moduly pro dosažení jednotného výsledku<

20. Osvědčené postupy při implementaci do firemní infrastruktury<

• Příprava všech nutných podkladů a prostředí pro bezproblémové spuštění systému<
• Účinný režim alokace a rozložení výpočetních jednotek typu GPU na celou organizaci<
• Hledání vhodných opatření zaručujících bezpečnost přenášených dat i samotného modelu<
• Systémy a postupy pro řízení celkového využívání a rozvoje AI nástrojů ve firmě<
• Mechanismy automatizovaného nasazování změn kódu systémů umělé inteligence za použití CI/CD postupů <
• Rozhodovací procesy spojené s pravidelnou udržováním, údržbou a modernizací celého řešení<

21. Praktický workshop uzavírající celý kurz <

• Sestavení kompletního řešení sloužícího k vytváření obrazů podle daných promtů<
• Poznání způsobů upravování modelu tak, aby reagoval na požadavky specifických klientů<
• Tvorba funkcí automatizujících postupy generace obrazů v praxi<
• Cvičení zaměřená na zlepšování výkonnosti celého systému <
• Zařízení k porovnávacím testům různých variant modelu a jejich vzájemného srovnávání<
• Souhrnný přehled nejdůležitějších konceptů projednaných během celého kurzu<
• Otázky a odpovědi otevřené k diskuzi s lektorem <
• Příklady dalších studijních materiálů vhodných pro dále rozvíjení svých schopností v oboru<