آموزش Fine-tuning مدل‌های تصویری با Diffusion - آخرین آپدیت

دانلود Fine-tuning Image Models with Diffusion

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: دوره «Fine-tuning مدل‌های تصویری با Diffusion» برای توسعه‌دهندگان، مهندسان و سازندگان محصولات فنی طراحی شده است که در حوزه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) تازه‌کار هستند اما دانش متوسطی در یادگیری ماشین، تسلط پایه به زبان پایتون و آشنایی با محیط‌های توسعه مانند VS Code دارند و قصد دارند راهکارهای متن‌باز هوش مصنوعی مولد را مهندسی، شخصی‌سازی و مستقر کنند تا از وابستگی به یک تامین‌کننده خاص (Vendor Lock-in) جلوگیری نمایند. این دوره به فراگیران تجربه عملی در تطبیق مدل‌های تصویری مولد برای سبک‌ها و کاربردهای سفارشی می‌دهد. دوره با مبانی مدل‌های Diffusion آغاز شده و فرآیندهای انتشار مستقیم و معکوس را توضیح می‌دهد و اجزای کلیدی معماری Stable Diffusion از جمله U-Net، VAE و متن‌سازها (Text Encoders) را بررسی می‌کند. سپس فراگیران تکنیک‌های Low-Rank Adaptation (LoRA) را برای آموزش بهینه روی سخت‌افزارهای معمولی به کار می‌گیرند و عملکرد آن را با Fine-tuning کامل مقایسه می‌کنند. در ماژول دوم، متدولوژی DreamBooth برای آموزش روی مجموعه‌داده‌های محدود جهت شخصی‌سازی مدل‌ها با مفاهیم سفارشی و سبک‌های هنری پیاده‌سازی می‌شود. فراگیران تمریناتی در زمینه آماده‌سازی مجموعه داده، تنظیم هایپرپارامترها و مدیریت چک‌پوینت‌ها در حین حفظ قدرت تعمیم مدل انجام می‌دهند. ماژول سوم به معرفی ComfyUI می‌پردازد که در آن فراگیران جریان‌های کاری (Workflows) مبتنی بر نود را طراحی و اجرا می‌کنند تا مدل‌های Fine-tune شده را با افزونه‌های پیشرفته‌ای مانند ControlNet ادغام کنند. در نهایت، در ماژول آخر، فراگیران مدل‌های Diffusion بهینه‌سازی شده را برای محیط عملیاتی (Production) آماده می‌کنند و با تنظیم سیستماتیک پارامترهای استنتاج، به تعادلی بهینه بین کیفیت تصویر، سرعت تولید و بهره‌وری منابع دست می‌یابند. در پایان دوره، هر فراگیر یک مدل Diffusion سفارشی ساخته، آن را در خط لوله‌های ComfyUI ادغام کرده و برای تولید تصاویر با کیفیت صنعتی بهینه کرده است.

سرفصل ها و درس ها

معماری مدل Diffusion و مبانی LoRA Diffusion Model Architecture & LoRA Fundamentals

  • پادکست: هنگام Fine-tune کردن یک مدل Diffusion واقعاً چه اتفاقی می‌افتد؟ Podcast: What Really Happens When You Fine-Tune a Diffusion Model

  • نحوه اتصال LoRA به Stable Diffusion How LoRA Connects to Stable Diffusion

  • آموزش و به‌کارگیری LoRA: آماده‌سازی داده‌ها، حلقه آموزش و استنتاج Training and Applying LoRA: Dataset Prep, Training Loop, and Inference

Fine-tuning سبک‌های سفارشی با DreamBooth Fine-Tuning Custom Styles with DreamBooth

  • پادکست: شخصی‌سازی Diffusion؛ DreamBooth در عمل Podcast - Personalizing Diffusion: DreamBooth in Action

  • آماده‌سازی مجموعه داده (و جلوگیری از Overfitting) در DreamBooth Prepping Your Dataset (and Avoiding Overfitting) in DreamBooth

  • ادغام و مدیریت چک‌پوینت‌ها Merging & Managing Checkpoints

طراحی جریان کاری با ComfyUI Workflow Design with ComfyUI

  • چگونه ComfyUI فرآیند Fine-tuning مدل‌های Diffusion را ساده می‌کند How ComfyUI Simplifies Diffusion Fine-Tuning

  • راه‌اندازی ComfyUI و ساخت اولین جریان کاری Setting Up ComfyUI and Building Your First Workflow

  • افزودن ControlNet به جریان کاری ComfyUI Adding ControlNet to Your ComfyUI Workflow

بهینه‌سازی مدل‌های Diffusion برای محیط عملیاتی Optimizing Diffusion Models for Production

  • تست و بهینه‌سازی خروجی‌ها Testing & Optimizing Outputs

  • پادکست: جمع‌بندی نهایی؛ ساخت مدل‌های Diffusion کاربردی Podcast: Bringing It All Together: Fine-Tuning Diffusion Models That Work

نمایش نظرات

آموزش Fine-tuning مدل‌های تصویری با Diffusion
جزییات دوره
8h 5m
11
(آخرین آپدیت)
253
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده