Fundamentos de generación de imágenes con texto

1

¿Qué es text-to-Image en inteligencia artificial?

2

Atención: Estamos actualizando este curso

3

¿Cómo funciona text-to-Image: difussion?

4

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

DALL·E 2

5

Generación de imágenes con DALL·E

6

Atención: Estamos actualizando este curso

7

Restricciones y limitantes de DALL·E

8

Prompt tuning: luces, detalles, sombras y perspectivas

9

Prompt tuning en DALL·E: práctica

10

Prompt tuning: estilos y artistas

11

Prompt tuning en DALL·E: práctica de estilos y artistas

12

Uso de API de DALL·E con Python

Midjourney

13

Atención: Estamos actualizando este curso

14

Generación de imágenes con Midjourney

15

Prompt tuning con Midjourney

16

Prompt tuning con Midjourney: práctica

17

Image-to-Image y Blend con Midjourney

Stable Diffusion

18

Stable Diffusion con Google Colab y DreamStudio

19

Atención: Estamos actualizando este curso

20

Instalación de AUTOMATIC 1111

21

AUTOMATIC 1111: interfaz web de Stable Diffusion

22

Prompt tuning con Stable Diffusion

23

Prompt tuning con Stable Diffusion: práctica

24

Qué es Control Net de Stable Difussion y cómo utilizarlo.

Inpainting y outpainting

25

Atención: Estamos actualizando este curso

26

DALL·E: Inpainting

27

Stable Diffusion: Inpainting

28

Inpainting en Midjourney: Vary (Region)

29

DALL·E : Outpainting

30

Zoom Out: La nueva herramienta de Midjourney

31

Instalación de PaintHua

32

Stable Diffusion: Outpainting con PaintHua

Stable Diffusion features

33

Atención: Estamos actualizando este curso

34

Upscale: escalado de imágenes

35

Image-to-Image

36

Depth-to-Image

37

¿Cómo funciona DreamBooth?

38

DreamBooth: fine-tuning

39

Merge models: combinar modelos de difussion

Implicaciones éticas y económicas de imágenes con inteligencia artificial

40

Atención: Estamos actualizando este curso

41

Sesgos y bias en modelos de generación de imágenes

42

¿Cómo afecta la generación de imágenes con IA a otras profesiones?

43

Impacto de arte y diseño con IA: entrevista con Daniel Torres Burriel

44

Perspectiva de artistas y diseñadoras: entrevista con Juan Dávila

45

Perspectiva de artistas y diseñadoras: entrevista con Amelia Amórtegui

Conclusión

46

¿Qué nos deparará el futuro de la IA generativa?

47

Comparte tu proyecto y certifícate

48

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¿Cómo funciona DreamBooth?

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¿Cómo funciona DreamBooth?

  • Vectorizar una palabra aparte asociado a un concepto, necesitamos una cantidad de imágenes que quiero entrenar y un vector o una palabra especifica para asignarlas a esas imágenes en CLIP.

En lo personal me emociona mucho pintar mi rostro 😛

DreamBooth: Se creó para hacer un modelo personalizado sobre modelos de difusión

para poder enseñarle al modelo un nuevo concepto. Se puede curtomizar.
(Tenganlo presente 😉 )

De entrada me costó entender el concepto, aún no me familizarizo del todo pero según lo que entiendo es tomar un modelo que ya existe y personalizarlo con algún estilo o función específica asignandole una palabra única.

Interesante!, esto lo hice en un tutoría de DotCSV pero no sabia que se llamaba Fine-tunning hehe
Dreambooth es un modelo desarrollado por google para hacer fine-tuning (entrenamiento personalizado sobre modelos de difusión), para que aprenda nuevos conceptos, como animales rostros o estilos. Dreambooth vectoriza una palabra aparte asociada a un concepto, necesita una cantidad de imágenes para entrenar y un vector o una palabra especifica para asignarlas a esas imágenes en CLIP.

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • DreamBoth es una técnica para enseñarle un nuevo concepto al modelo de difusión

  • El concepto lo definimos nosotros por medio de una palabra

  • Esto es una gran herramienta para la creación de contenido