Ebook Sử Dụng Stable Diffusion Với Python - Tận Dụng Python Để Điều Khiển Và Tự Động Hóa AI Image Generation Chất Lượng Cao Bằng Stable Diffusion [Ấn Bản Lần 1, Tháng 6-2024] [PDF, EPUB + CODE] [9636E]
29 tháng 6 2024
/
No Comments
Làm chủ AI image generation bằng cách tận dụng các công cụ và kỹ thuật GenAI như diffusers, LoRA, textual inversion, ControlNet, và prompt design.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Nắm vững nghệ thuật tạo ra tác phẩm nghệ thuật AI tuyệt đẹp với sự trợ giúp của hướng dẫn chuyên gia và code Python sẵn sàng chạy.
- ✓ Truy cập ngay vào các extension mới nổi và các open-source model.
- ✓ Tận dụng sức mạnh của các community-shared model và LoRA để tạo ra những hình ảnh chất lượng cao thu hút khán giả.
2. Mô tả cuốn sách:
Stable Diffusion là một công cụ AI đột phá cho image generation, cho phép bạn tạo ra tác phẩm nghệ thuật tuyệt đẹp bằng code. Tuy nhiên, để thành thạo nó đòi hỏi phải hiểu các khái niệm và kỹ thuật cơ bản. Cuốn sách này hướng dẫn bạn cách khai thác toàn bộ tiềm năng của Stable Diffusion bằng Python.
Bắt đầu với phần giới thiệu về Stable Diffusion, bạn sẽ khám phá lý thuyết đằng sau các diffusion model, thiết lập môi trường và generate hình ảnh đầu tiên bằng diffusers. Bạn sẽ học cách tối ưu hóa hiệu suất, tận dụng các mô hình tùy chỉnh và tích hợp các tài nguyên do cộng đồng chia sẻ như LoRAs, textual inversion và ControlNet để nâng cao sự sáng tạo của mình. Sau khi tìm hiểu các kỹ thuật như face restoration, image upscaling, và image restoration, bạn sẽ tập trung vào việc mở khóa các prompt limitation, scheduled prompt parsing, và weighted prompt để tạo ứng dụng Stable Diffusion hoàn toàn tùy chỉnh và đạt cấp độ ngành. Cuốn sách này cũng đi sâu vào các ứng dụng thực tế trong hình ảnh y tế, cảm biến từ xa và nâng cao ảnh. Cuối cùng, bạn sẽ có được hiểu biết sâu sắc về cách trích xuất generation data, đảm bảo tính bền vững của dữ liệu và tận dụng các mô hình AI như BLIP để trích xuất mô tả hình ảnh.
Đến cuối cuốn sách này, bạn sẽ có thể sử dụng Python để generate và edit hình ảnh cũng như tận dụng các giải pháp để xây dựng các ứng dụng Stable Diffusion ổn định cho doanh nghiệp và người dùng của mình.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Khám phá các khái niệm cốt lõi và ứng dụng của Stable Diffusion và thiết lập môi trường để thành công.
- ✓ Tinh chỉnh hiệu suất, quản lý việc sử dụng VRAM và tận dụng các tài nguyên do cộng đồng điều khiển như LoRA và textual inversion.
- ✓ Khai thác sức mạnh của ControlNet, IP-Adapter và các phương pháp khác để generate hình ảnh với chất lượng và khả năng kiểm soát chưa từng có.
- ✓ Khám phá những phát triển trong Stable Diffusion như video generation bằng AnimateDiff.
- ✓ Viết các prompt hiệu quả và tận dụng LLM để tự động hóa quy trình.
- ✓ Khám phá cách train một Stable Diffusion LoRA từ đầu.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Nếu bạn đang muốn kiểm soát AI image generation, đặc biệt là thông qua diffusion model, thì cuốn sách này dành cho bạn. Hơn nữa, các data scientist, ML engineer, researcher, và Python application developer muốn tạo các ứng dụng AI image generation dựa trên Stable Diffusion framework có thể hưởng lợi từ những insight được cung cấp trong cuốn sách.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1. Cơn lốc Stable Diffusion:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Stable Diffusion.
- ✓ Chương 02. Thiết lập môi trường cho Stable Diffusion.
- ✓ Chương 03. Generate Image bằng Stable Diffusion.
- ✓ Chương 04. Hiểu lý thuyết đằng sau các Diffusion Model.
- ✓ Chương 05. Hiểu cách hoạt động của Stable Diffusion.
- ✓ Chương 06. Sử dụng các Stable Diffusion Model.
- ✓ Phần 2. Cải tiến Diffusers với các tính năng tùy chỉnh:
- ✓ Chương 07. Tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng VRAM.
- ✓ Chương 08. Sử dụng Community-Shared LoRA.
- ✓ Chương 09. Sử dụng Textual Inversion.
- ✓ Chương 10. Khắc phục 77-Token Limitation và kích hoạt Prompt Weighting.
- ✓ Chương 11. Image Restore và Super-Resolution.
- ✓ Chương 12. Scheduled Prompt Parsing.
- ✓ Phần 3. Các chủ đề nâng cao:
- ✓ Chương 13. Generate Images với ControlNet.
- ✓ Chương 14. Generate Video bằng Stable Diffusion.
- ✓ Chương 15. Generate Image Descriptions bằng BLIP-2 và LLaVA.
- ✓ Chương 16. Khám phá Stable Diffusion XL.
- ✓ Chương 17. Xây dựng các Prompt được tối ưu hóa cho Stable Diffusion.
- ✓ Phần 4. Xây dựng Stable Diffusion vào một ứng dụng:
- ✓ Chương 18. Ứng dụng - Object Editing và Style Transferring.
- ✓ Chương 19. Generation Data Persistence.
- ✓ Chương 20. Tạo các Interactive User Interface.
- ✓ Chương 21. Diffusion Model Transfer Learning.
- ✓ Chương 22. Khám phá Beyond Stable Diffusion.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !