8 Curso de generación de imágenes

Curso de Generación de Imágenes con IA: Dall-E, Midjourney y Stable Diffusion

Explora cómo utilizar modelos de inteligencia artificial para generar imágenes sorprendentes y fotorrealistas con solo describirlas en texto. Utilizarás Dall-E 2, Midjourney y Stable Diffusion experimentando con diferentes técnicas y estilos. Lleva el poder del deep learning a otro nivel con Carlos Alarcón como tu profesor.

• Estiliza imágenes con prompt tuning.
• Genera imágenes con textos sencillos o detallados.
• Edita imágenes y genera diferentes conceptos con técnicas avanzadas.
• Conoce las implicaciones éticas y económicas de estas tecnologías.

NOTA:

Antes de continuar te invito a que revises los cursos anteriores:

• 1: Curso profesional de Redes Neuronales con TensorFlow
• 2: Curso de Redes Neuronales Convolucionales con Python y keras
• 3: Curso profesional de Redes Neuronales con TensorFlow
• 4: Curso de Transfer Learning con Hugging Face
• 5: Curso de Experimentación en Machine Learning con Hugging Face
• 6: Curso de detección y segmentación de objetos con TensorFlow
• 7: Curso profesional de Computer Vision con TensorFlow

Este Curso es el Número 8 de una ruta de Deep Learning, quizá algunos conceptos no vuelvan a ser definidos en este repositorio, por eso es indispensable que antes de empezar a leer esta guía hayas comprendido los temas vistos anteriormente.

Sin más por agregar disfruta de este curso

Índice

• 1 Fundamentos de generación de imágenes con texto
  • 1.1 ¿Qué es text-to-Image en inteligencia artificial?
  • 1.2 Cómo funciona text-to-Image: difussion
  • 1.3 Exponentes de IA generativa: DALL·E 2, Midjourney y Stable Difussion
• 2 DALL·E 2
  • 2.1 Generación de imágenes con DALL·E 2
  • 2.2 Restricciones y limitantes de DALL·E 2
  • 2.3 Prompt tuning: luces, detalles, sombras y perspectivas
  • 2.4 Prompt tuning en DALL·E 2: práctica
  • 2.5 Prompt tuning: estilos y artistas
  • 2.6 Prompt tuning en DALL·E 2: práctica de estilos y artistas
  • 2.7 Uso de API de DALL·E 2 con Python
• 3 Midjourney
  • 3.1 Generación de imágenes con Midjourney
  • 3.2 Prompt tuning con Midjourney
  • 3.3 Prompt tuning con Midjourney: práctica
  • 3.4 Image-to-Image y Blend con Midjourney
• 4 Stable Diffusion
  • 4.1 Stable Diffusion con Google Colab y DreamStudio
  • 4.2 Instalación de AUTOMATIC 1111
  • 4.3 AUTOMATIC 1111: interfaz web de Stable Diffusion
  • 4.4 Prompt tuning con Stable Diffusion
  • 4.5 Prompt tuning con Stable Diffusion: práctica
• 5 Inpainting y outpainting
  • 5.1 DALL·E 2: Inpainting
  • 5.2 Stable Diffusion: Inpainting
  • 5.3 DALL·E 2: Outpainting
  • 5.4 Instalación de PaintHua
  • 5.5 Stable Diffusion: Outpainting con PaintHua
• 6 Stable Diffusion features
  • 6.1 Upscale: escalado de imágenes
  • 6.2 Image-to-Image
  • 6.3 Depth-to-Image
  • 6.4 ¿Cómo funciona DreamBooth?
  • 6.5 DreamBooth: fine-tuning
  • 6.6 Merge models: combinar modelos de diffusion
• 7 Implicaciones éticas y económicas de imágenes con inteligencia artificial
  • 7.1 Sesgos y bias en modelos de generación de imágenes
  • 7.2 ¿Cómo afecta la generación de imágenes con IA a otras profesiones?
  • 7.3 Impacto de arte y diseño con IA: entrevista con Daniel Torres Buriel
  • 7.4 Perspectiva de artistas y diseñadoras: entrevista con Juan Dávila
  • 7.5 Perspectiva de artistas y diseñadoras: entrevista con Amelia Amórtegui
• 8 Conclusión
  • 8.1 ¿Qué nos deparará el futuro de la IA generativa?

1 Fundamentos de generación de imágenes con texto

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

1.2 Cómo funciona text-to-Image: difussion

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

2 DALL·E 2

2.1 Generación de imágenes con DALL·E 2

2.2 Restricciones y limitantes de DALL·E 2

2.3 Prompt tuning: luces, detalles, sombras y perspectivas

2.4 Prompt tuning en DALL·E 2: práctica

2.5 Prompt tuning: estilos y artistas

2.6 Prompt tuning en DALL·E 2: práctica de estilos y artistas

2.7 Uso de API de DALL·E 2 con Python

3 Midjourney

3.1 Generación de imágenes con Midjourney

3.2 Prompt tuning con Midjourney

3.3 Prompt tuning con Midjourney: práctica

3.4 Image-to-Image y Blend con Midjourney

4 Stable Diffusion

4.1 Stable Diffusion con Google Colab y DreamStudio

4.2 Instalación de AUTOMATIC 1111

4.3 AUTOMATIC 1111: interfaz web de Stable Diffusion

4.4 Prompt tuning con Stable Diffusion

4.5 Prompt tuning con Stable Diffusion: práctica

5 Inpainting y outpainting

5.1 DALL·E 2: Inpainting

5.2 Stable Diffusion: Inpainting

5.3 DALL·E 2: Outpainting

5.4 Instalación de PaintHua

5.5 Stable Diffusion: Outpainting con PaintHua

6 Stable Diffusion features

6.1 Upscale: escalado de imágenes

6.2 Image-to-Image

6.3 Depth-to-Image

6.4 ¿Cómo funciona DreamBooth?

6.5 DreamBooth: fine-tuning

6.6 Merge models: combinar modelos de diffusion

7 Implicaciones éticas y económicas de imágenes con inteligencia artificial

7.1 Sesgos y bias en modelos de generación de imágenes

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

7.3 Impacto de arte y diseño con IA: entrevista con Daniel Torres Buriel

7.4 Perspectiva de artistas y diseñadoras: entrevista con Juan Dávila

7.5 Perspectiva de artistas y diseñadoras: entrevista con Amelia Amórtegui

8 Conclusión

8.1 ¿Qué nos deparará el futuro de la IA generativa?