Fundamentos de generaci贸n de im谩genes con texto

1

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

2

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

3

驴C贸mo funciona text-to-Image: difussion?

4

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

DALL路E 2

5

Generaci贸n de im谩genes con DALL路E

6

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

7

Restricciones y limitantes de DALL路E

8

Prompt tuning: luces, detalles, sombras y perspectivas

9

Prompt tuning en DALL路E: pr谩ctica

10

Prompt tuning: estilos y artistas

11

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

12

Uso de API de DALL路E con Python

Midjourney

13

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

14

Generaci贸n de im谩genes con Midjourney

15

Prompt tuning con Midjourney

16

Prompt tuning con Midjourney: pr谩ctica

17

Image-to-Image y Blend con Midjourney

Stable Diffusion

18

Stable Diffusion con Google Colab y DreamStudio

19

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

20

Instalaci贸n de AUTOMATIC 1111

21

AUTOMATIC 1111: interfaz web de Stable Diffusion

22

Prompt tuning con Stable Diffusion

23

Prompt tuning con Stable Diffusion: pr谩ctica

24

Qu茅 es Control Net de Stable Difussion y c贸mo utilizarlo.

Inpainting y outpainting

25

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

26

DALL路E: Inpainting

27

Stable Diffusion: Inpainting

28

Inpainting en Midjourney: Vary (Region)

29

DALL路E : Outpainting

30

Zoom Out: La nueva herramienta de Midjourney

31

Instalaci贸n de PaintHua

32

Stable Diffusion: Outpainting con PaintHua

Stable Diffusion features

33

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

34

Upscale: escalado de im谩genes

35

Image-to-Image

36

Depth-to-Image

37

驴C贸mo funciona DreamBooth?

38

DreamBooth: fine-tuning

39

Merge models: combinar modelos de difussion

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

40

Atenci贸n: Estamos actualizando este curso

41

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

42

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

43

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

44

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

45

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

Conclusi贸n

46

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

47

Comparte tu proyecto y certif铆cate

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Prompt tuning con Stable Diffusion: pr谩ctica

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El proximo curso deberia ser especializado en cada uno de los motores, por ejemplo, en Stable Diffusion, usar text inversion o LORAs ayudan mucho para conseguir un estilo o individuo particular, o aplicarso sobre imagenes ya generadas, como si fuera un filtro.

Lo que a煤n no entiendo es como Alarc贸n aprendi贸 todo esto XD adem谩s de toda la valiosa info que ya dio antes. Grande profe

Prompt: Two androids fighting each other, futuristic city, sf, fantasy, sharp focus, emitting diodes, smoke, artillery, sparks, racks, system, sharp focus, emitting diodes, smoke, artillery, sparks, racks, system unit, motherboard, by pascal blanche rutkowski repin artstation hyperrealism painting concept art of detailed character design matte painting, 4 k resolution blade runne

Prompt: Tiny underwater complete world in large glass bowl, water, omnilight, Sharp detailed and intricate enviroment.

Hola Chic@s 馃槂!

- Prompt matrix

- Herramienta x\y plot

Algunos prompt negativos utiles para mejorar la calidad de los resultados:

worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, artist name, b&w, weird colors,

Sachin Teng, (beautiful girl), (((full body))), detailed face, freckles on the face, crystals, light pink blue and white hair, hyperrealistic eyes, heterochromia, symmetrical and proportionate full body, pastel tones, falling snowflakes, lighting, smooth, hyper detailed painting, high resolution, 8k, Unreal Engine, Cinematic
Negative prompt: deformed, ugly, mutilated, disfigured, text, extra limbs, face cut, head cut, extra fingers, extra arms, poorly drawn face, mutation, bad proportions, cropped head, malformed limbs, mutated hands, fused fingers, long neck, bad anatomy, blurry, out of focus, bad framing, big nose
Steps: 75, Sampler: DPM++ 2M, CFG scale: 7, Seed: 56, Size: 512x512, Model hash: 6ce0161689, Model: v1-5-pruned-emaonly

En el prompt solo tuve que escribir : Robot ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image%20%284%29-5f25e27b-85a4-412d-b940-e8cecaf887f0.jpg)

FUN FACT:
Dentro de Playground ai puedes generar im谩genes de Stable Diffusion

115 minutos para hacer el segundo ejercicio鈥 fue como 12 minutos por imagen鈥 y eso que tengo 12 gb de ram鈥 pero no tanta GPU

a medieval anime knight |yu gi oh style| capitan tsubasa style | samurai X style

(((realistic))) photo, texture 8k, medium shot body, portrait of a young woman, symmetrical face, natural pure blue eyes, almond-shape eyes, glass ((skin)) face, real ((eyes)) texture.

Jugando con el GFG Scale y los Steps:

lora:COOLKIDS_MERGE_V2.5:1

Prompt: Portrait of a beautiful young asian, slanted, dark eyes with large eyelashes, voluminous wavy black hair, red lipstick, thin strap blouse, perfect face, shine, realistic, best image quality, oil paint, Light clothes, vivid colors, Thin strap blouse, Arte By Jon Bauer, By Mark Brooks, By van Gogh

Es un buen curso, aunque s铆 concuerdo con la idea de hacer cursos por cada herramienta, por ejemplo:
Un curso de 17 clases exclusivas a Dalle-2
Un curso de 17 clases exclusivas a Midjurney
Un curso de 17 clases exclusivas a Stable Diffusion.

Creo que ser铆a m谩s pr谩ctico para sacarle el m谩ximo provecho a esas tres herramientas, que dar una pasada superficial a 10 que est茅n presentes en el mercado.

Informaci贸n resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Es buena idea ir mejorando el Prompt por medio del A/B Testing

  • Interesante usar las diferentes opciones de script para tener resultados organizados en una matriz y hacer mucho m谩s r谩pido la optimizaci贸n del Prompt

Me suele salir un error recurrente cuando trate de hacer los ejemplos del profe Carlos lamentablemente y es este el error:

NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there鈥檚 not enough precision to represent the picture, or because your video card does not support half type. Try setting the 鈥淯pcast cross attention layer to float32鈥 option in Settings > Stable Diffusion or using the --no-half commandline argument to fix this. Use --disable-nan-check commandline argument to disable this check.

Trate de solucionarlo por YouTube ahora veo reiniciando Stable Diffusion

Por all铆, algo medio, medio que me sali贸鈥

Mucho por mejorar a煤n鈥