Fundamentos de generaci贸n de im谩genes con texto

1

驴Qu茅 es text-to-Image en inteligencia artificial?

2

C贸mo funciona text-to-Image: difussion

3

Exponentes de IA generativa: DALL路E 2, Midjourney y Stable Difussion

DALL路E 2

4

Generaci贸n de im谩genes con DALL路E 2

5

Restricciones y limitantes de DALL路E 2

6

Prompt tuning: luces, detalles, sombras y perspectivas

7

Prompt tuning en DALL路E 2: pr谩ctica

8

Prompt tuning: estilos y artistas

9

Prompt tuning en DALL路E 2: pr谩ctica de estilos y artistas

10

Uso de API de DALL路E 2 con Python

Midjourney

11

Generaci贸n de im谩genes con Midjourney

12

Prompt tuning con Midjourney

13

Prompt tuning con Midjourney: pr谩ctica

14

Image-to-Image y Blend con Midjourney

Stable Diffusion

15

Stable Diffusion con Google Colab y DreamStudio

16

Instalaci贸n de AUTOMATIC 1111

17

AUTOMATIC 1111: interfaz web de Stable Diffusion

18

Prompt tuning con Stable Diffusion

19

Prompt tuning con Stable Diffusion: pr谩ctica

Inpainting y outpainting

20

DALL路E 2: Inpainting

21

Stable Diffusion: Inpainting

22

DALL路E 2: Outpainting

23

Instalaci贸n de PaintHua

24

Stable Diffusion: Outpainting con PaintHua

Stable Diffusion features

25

Upscale: escalado de im谩genes

26

Image-to-Image

27

Depth-to-Image

28

驴C贸mo funciona DreamBooth?

29

DreamBooth: fine-tuning

30

Merge models: combinar modelos de difussion

Implicaciones 茅ticas y econ贸micas de im谩genes con inteligencia artificial

31

Sesgos y bias en modelos de generaci贸n de im谩genes

32

驴C贸mo afecta la generaci贸n de im谩genes con IA a otras profesiones?

33

Impacto de arte y dise帽o con IA: entrevista con Daniel Torres Buriel

34

Perspectiva de artistas y dise帽adoras: entrevista con Juan D谩vila

35

Perspectiva de artistas y dise帽adoras: entrevista con Amelia Am贸rtegui

Conclusi贸n

36

驴Qu茅 nos deparar谩 el futuro de la IA generativa?

37

Comparte tu proyecto y certif铆cate

38

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Prompt tuning: luces, detalles, sombras y perspectivas

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Prompt tuning: Mejorar nuestros prompt para DATA LOVERS 鉂わ笍

Estructura:

  1. 驴Qu茅 es lo que yo quiero?

  2. 驴C煤al es el sujeto o la escena que yo quiero que se pinte?

  3. Indicar la perspectiva de calidad

  4. Determinar el modo

Variables

  • Luz

  • Cantidad

  • Brillo

  • Tama帽os

  • Area

  • Resoluci貌n

  • Tonalidades y texturas de Piel

  • Expresiones

My prompt = 鈥渟ome black woman, very happy, swimming at the beach with fish, paint mode, digital art鈥
鉂わ笍 Me encanto el resultado siguiendo un poco los pasos de la estructura 鉂わ笍

Probablemente se vea reducido un poco la demanda de illustraciones a mano pero se creara un nuevo trabajo que sera el prompter o algo asi jajaja, porque todas estas cosas son muy especificas para que la IA nos de lo que queremos.

Ufff tremenda clase, s贸lo por esta clase vale toda la pena el curso y por lo visto hay una clase similar en cada software, brutal

Ese 10K se ve guapo 馃槑馃憣

Propmpt tuning: es una tecnica para mejorar los prompt, con el fin de obtener lo que realmente queremos. prestar atencion a las luces, detalles, sombras y perspectiva

Estructura recomendada: Empezar por algo sensillo y vamos agregando detalles

  1. que es lo que quiero
  2. sujeto o escena que queremos crear
  3. perspectiva de calidad
  4. determinar modo en el que se ejecute la imagen. ejem: oleo, hyper realista,

<aside>
馃挕 Por ahora DALLE-2. funciona solo en ingles.

</aside>

Ejem:

Una fotografia de un perro usando un sombrero, sentado en la playa, viendo el atardecer, sensaciones bonitas y relajantes, estilo de pintura en aceite, con alta definici贸n, 4k

Variables:

  • Luz
  • Cantidad
  • Brillo
  • Tama帽os
  • Area
  • Resoluci貌n
  • Tonalidades y texturas de Piel
  • Expresiones

Ac谩 explica c贸mo hacer mejores prompts

Excelente clase! Muy buena informaci贸n!

Trucazo, con esta clase mejorare la forma de comunicarme con la IA 馃槉

Excelente conocer la l贸gica de los adjetivos que se pueden ocupar en ingles con Dall-E para los detalles precisos, Me gusta mucho.

Primero que es lo que quiero,
Segundo el sujeto que queremos que se pinte,
Tecero perspectiva de calidad.
Cuarto: el detalle o modo.
鈥渇otograf铆a urbana callejera, una antigua mansi贸n del siglo xix de pie en la calle, la puesta de sol del atardecer ilumina las paredes del edificio, hay p谩jaros en la calle.鈥

Sinceramente no he obtenido resultados buenos en DALL-E 2, pero voy a aplicar las estrategias dadas en esta clase para mejorar los resultados de las imagenes que quiero obtener!

Estructura de un buen prompt para DALL-E

Que buen material y el curso est谩 genial