Curso de Stable Diffusion Avançado: Aprendizado Profundo para Geração de Imagens a partir de Texto

1. Introdução ao Stable Diffusion Avançado

• Objetivos do curso e roteiro de aprendizagem.
• Revisão dos modelos de difusão.
• Panorama geral da arquitetura do Stable Diffusion.
• Modelos de Difusão Latente (LDMs).
• Evolução dos modelos Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL e novas arquiteturas).
• Casos de uso empresarial e aplicações.

2. Fundamentos de Aprendizado Profundo para Modelos de Difusão

• Fundamentos do processo de difusão.
• Difusão direta e reversa.
• Predição de ruído.
• Arquitetura U-Net de remoção de ruído.
• Autoencoders Variacionais (VAE).
• Codificador de texto CLIP.
• Mecanismos de atenção cruzada.

3. Compreensão da Arquitetura do Stable Diffusion

• Componentes do pipeline.
• Processo de codificação de texto.
• Representação no espaço latente.
• Algoritmos de agendamento (Schedulers).
• Métodos de amostragem.
• Fluxo de trabalho de decodificação de imagens.

4. Engenharia de Prompt Avançada

• Estrutura e sintaxe do prompt.
• Prompts positivos e negativos.
• Ponderação de prompts.
• Ênfase em tokens.
• Interpolação de prompts.
• Estratégias de otimização de prompts.
• Geração reprodutível de imagens.

5. Técnicas Avançadas de Geração de Imagens

• Geração de Imagem para Imagem (Image-to-Image).
• Inpainting (Preenchimento interno).
• Outpainting (Expansão externa).
• Geração em alta resolução.
• Aprimoramento em múltiplos estágios.
• Geração de imagens em lote.
• Randomização controlada usando seeds (sementes).

6. Geração Condicional de Imagens

• Arquitetura ControlNet.
• Guação guiada por pose.
• Geração guiada por profundidade.
• Condicionamento por detecção de bordas.
• Orientação por segmentação.
• Condicionamento por imagem de referência.
• Pipelines Multi-ControlNet.

7. LoRA, DreamBooth e Ajuste Fino de Modelos

• Conceitos de aprendizado por transferência.
• Fundamentos do LoRA.
• Treinamento com DreamBooth.
• Inversão textual (Textual Inversion).
• Embeddings personalizados.
• Conjuntos de dados para ajuste fino.
• Avaliação de modelos personalizados.

8. Treinamento Avançado de Modelos

• Preparação do conjunto de dados.
• Aumento de dados (Data augmentation).
• Geração de legendas (Captioning).
• Pipelines de treinamento.
• Treinamento distribuído.
• Treinamento com precisão mista.
• Gestão de checkpoints.

9. Otimização de Hiperparâmetros

• Seleção da taxa de aprendizado.
• Otimização do tamanho do lote (Batch size).
• Seleção do Scheduler.
• Otimização da escala CFG (Classifier-Free Guidance).
• Passos de amostragem.
• Técnicas de regularização.
• Métricas de avaliação de modelos.

10. Otimização de Desempenho

• Otimização de GPU.
• Otimização CUDA.
• Atenção eficiente em memória.
• Otimização xFormers.
• Técnicas de quantização.
• Inferência com FP16 e BF16.
• Processamento eficiente em lotes (Batching).

11. Escalonamento das Cargas de Trabalho do Stable Diffusion

• Treinamento com múltiplas GPUs.
• Inferência distribuída.
• Gestão de grandes conjuntos de dados.
• Implantação de GPUs na nuvem.
• Estratégias de serviço de modelos.
• Benchmarking de desempenho.

12. Integração do Stable Diffusion com Frameworks de Deep Learning

• Hugging Face Diffusers.
• Integração com PyTorch.
• Interoperabilidade com TensorFlow.
• ONNX Runtime.
• Otimização com TensorRT.
• Biblioteca Accelerate.
• Personalização de pipelines.

13. Construção de Pipelines de Produção

• Desenvolvimento de APIs.
• Serviços de inferência em lote.
• Automação de fluxos de trabalho.
• Geração baseada em filas.
• Versionamento de modelos.
• Estratégias de implantação em produção.

14. Aprimoramento da Qualidade da Imagem

• Técnicas de upsampling (superdimensionamento).
• Super-resolução.
• Restauração de rostos.
• Redução de artefatos.
• Pipelines de refinamento de imagens.
• Pós-processamento.

15. IA Responsável e Segurança de Modelos

• Vieses em modelos generativos.
• Geração ética de imagens.
• Considerações sobre direitos autorais.
• Divulgação de conteúdo gerado por IA.
• Filtros de segurança.
• Moderação de prompts.
• Práticas de implantação responsável.

16. Solução de Problemas e Depuração

• Diagnóstico de falhas na geração.
• Resolução de erros CUDA.
• Gestão de problemas de memória.
• Melhoria da consistência das imagens.
• Depuração de pipelines personalizados.
• Troubleshooting de desempenho.

17. Monitoramento e Avaliação de Modelos

• Mensuração da qualidade da geração.
• Benchmarking de modelos.
• Comparação de checkpoints.
• Registro de experimentos.
• Rastreamento de experimentos.
• Reprodutibilidade do modelo.

18. Aplicações Avançadas

• Visualização de design de produtos.
• Geração de conteúdo para marketing.
• Design de personagens.
• Visualização arquitetônica.
• Pesquisa em imagem médica.
• Visualização científica.
• Fluxos de trabalho criativos com IA.

19. Integração do Stable Diffusion com Outros Modelos de IA

• Modelos de Linguagem Grande (LLMs).
• Modelos Visão-Linguagem (VLMs).
• Ligação imagem-legenda (Image captioning).
• Geração Aprimorada por Recuperação (RAG) para sistemas multimodais.
• Fluxos de trabalho de agentes de IA.
• Orquestração multi-modelo.

20. Boas Práticas para Implantação Empresarial

• Planejamento de infraestrutura.
• Gestão de recursos de GPU.
• Considerações de segurança.
• Governança de modelos.
• CI/CD para modelos de IA.
• Manutenção e atualizações.

21. Workshop Prático e Resumo

• Construção de um pipeline completo de geração de imagens.
• Ajuste fino (Fine-tuning) de um modelo Stable Diffusion personalizado.
• Criação de um fluxo de trabalho automatizado de geração.
• Exercícios de otimização de desempenho.
• Avaliação e comparação de modelos.
• Revisão dos conceitos-chave.
• Perguntas e respostas.
• Próximos passos e recursos adicionais de aprendizagem.