進階 Stable Diffusion：用於文字轉影像的深層學習培訓

1. 進階 Stable Diffusion 簡介

• 課程目標與學習路徑
• 擴散模型回顧
• Stable Diffusion 架構概覽
• 潛在擴散模型 (LDMs)
• Stable Diffusion 模型的演進 (SD 1.x, SDXL 與新架構)
• 企業應用案例

2. 擴散模型的深層學習基礎

• 擴散過程的基本原理
• 前向與反向擴散
• 噪聲預測
• 去噪 U-Net 架構
• 變分自動編碼器 (VAE)
• CLIP 文字編碼器
• 交叉注意力機制

3. 理解 Stable Diffusion 架構

• 管線組件
• 文字編碼過程
• 潛在空間表示
• 調度算法
• 採樣方法
• 影像解碼工作流程

4. 進階提示工程

• 提示結構與語法
• 正向與負向提示
• 提示加權
• 詞元強調
• 提示插值
• 提示優化策略
• 可重現的影像生成

5. 進階影像生成技術

• 圖像到圖像生成
• 圖像修復 (Inpainting)
• 圖像外繪 (Outpainting)
• 高解析度生成
• 多階段精煉
• 批處理影像生成
• 使用種子控制隨機性

6. 條件影像生成

• ControlNet 架構
• 姿勢引導生成
• 深度引導生成
• 邊緣檢測條件控制
• 分割指導
• 參考影像條件控制
• 多 ControlNet 工作流程

7. LoRA, DreamBooth 與模型微調

• 遷移學習概念
• LoRA 基本原則
• DreamBooth 訓練
• 文字反轉 (Textual Inversion)
• 自訂嵌入
• 微調數據集
• 評估自訂模型

8. 進階模型訓練

• 數據集準備
• 數據增強
• 標記生成
• 訓練管線
• 分散式訓練
• 混合精度訓練
• 檢查點管理

9. 超參數優化

• 學習率選擇
• 批次大小優化
• 調度器選擇
• CFG 比例優化
• 採樣步驟
• 正則化技術
• 模型評估指標

10. 效能優化

• GPU 優化
• CUDA 優化
• 記憶體高效的注意力機制
• xFormers 優化
• 量化技術
• FP16 與 BF16 推論
• 高效批次處理

11. 擴展 Stable Diffusion 工作負載

• 多 GPU 訓練
• 分散式推論
• 大規模數據集管理
• 雲端 GPU 部署
• 模型服務策略
• 效能基準測試

12. 將 Stable Diffusion 與深層學習框架整合

• Hugging Face Diffusers
• PyTorch 整合
• TensorFlow 互通性
• ONNX Runtime
• TensorRT 優化
• Accelerate 函式庫
• 管線自訂

13. 構建生產管線

• API 開發
• 批量推論服務
• 工作流程自動化
• 基於隊列的生成
• 模型版本控制
• 生產部署策略

14. 影像品質增強

• 上採樣技術
• 超解析度
• 臉部修復
• 偽影減少
• 影像精煉工作流程
• 後處理管線

15. 負責任的 AI 與模型安全

• 生成模型中的偏見
• 道德影像生成
• 版權考量
• AI 生成內容披露
• 安全過濾器
• 提示審查
• 負責任的部署實踐

16. 故障排除與除錯

• 診斷生成失敗
• 解決 CUDA 錯誤
• 記憶體管理問題
• 提升影像一致性
• 除錯自訂管線
• 效能故障排除

17. 監控與模型評估

• 測量生成品質
• 模型基準測試
• 比較檢查點
• 記錄實驗
• 實驗追蹤
• 模型重現性

18. 進階應用

• 產品設計視覺化
• 行銷內容生成
• 角色設計
• 建築視覺化
• 醫學影像研究
• 科學視覺化
• 創意 AI 工作流程

19. 將 Stable Diffusion 與其他 AI 模型整合

• 大型語言模型 (LLMs)
• 視覺-語言模型 (VLMs)
• 影像標記生成
• 多模態系統的檢索增強生成 (RAG)
• AI 代理工作流程
• 多模型協調

20. 企業部署的最佳實踐

• 基礎設施規劃
• GPU 資源管理
• 安全考量
• 模型治理
• AI 模型的 CI/CD
• 維護與升級

21. 動手實作工作坊與總結

• 構建完整的影像生成管線
• 微調自訂 Stable Diffusion 模型
• 創建自動化生成工作流程
• 效能優化練習
• 模型評估與比較
• 關鍵概念回顧
• 問答環節
• 後續步驟與進一步學習資源