Avanzado Stable Diffusion: Aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen

1. Introducción a Stable Diffusion Avanzado

• Objetivos del curso y trayectoria de aprendizaje.
• Revisión de los modelos de difusión.
• Visión general de la arquitectura de Stable Diffusion.
• Modelos de Difusión Latente (LDM).
• Evolución de los modelos de Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL y arquitecturas más recientes).
• Casos de uso y aplicaciones empresariales.

2. Fundamentos de Aprendizaje Profundo para Modelos de Difusión

• Fundamentos del proceso de difusión.
• Difusión hacia adelante y hacia atrás.
• Predicción de ruido.
• Arquitectura de U-Net para desruido.
• Autoencodificadores Variacionales (VAE).
• Codificador de texto CLIP.
• Mecanismos de atención cruzada.

3. Comprensión de la Arquitectura de Stable Diffusion

• Componentes del pipeline.
• Proceso de codificación de texto.
• Representación en el espacio latente.
• Algoritmos de planificador (scheduler).
• Métodos de muestreo.
• Flujo de trabajo de decodificación de imágenes.

4. Ingeniería Avanzada de Prompts

• Estructura y sintaxis del prompt.
• Prompts positivos y negativos.
• Ponderación de prompts.
• Énfasis en tokens.
• Interpolación de prompts.
• Estrategias de optimización de prompts.
• Generación de imágenes reproducibles.

5. Técnicas Avanzadas de Generación de Imágenes

• Generación de imagen a imagen.
• Inpainting (relleno de áreas).
• Outpainting (extensión de imágenes).
• Generación de alta resolución.
• Refinamiento en múltiples etapas.
• Generación por lotes de imágenes.
• Randomización controlada utilizando semillas.

6. Generación Condicional de Imágenes

• Arquitectura ControlNet.
• Generación guiada por posturas (pose-guided).
• Generación guiada por profundidad.
• Condicionamiento mediante detección de bordes.
• Orientación por segmentación.
• Condicionamiento con imagen de referencia.
• Flujos de trabajo multi-ControlNet.

7. LoRA, DreamBooth y Ajuste Fino de Modelos

• Conceptos de aprendizaje por transferencia.
• Fundamentos de LoRA.
• Entrenamiento con DreamBooth.
• Inversión textual (Textual Inversion).
• Embebidos personalizados.
• Conjuntos de datos para ajuste fino.
• Evaluación de modelos personalizados.

8. Entrenamiento Avanzado de Modelos

• Preparación del conjunto de datos.
• Aumento de datos (data augmentation).
• Generación de leyendas (captions).
• Pipelines de entrenamiento.
• Entrenamiento distribuido.
• Entrenamiento con precisión mixta.
• Gestión de puntos de control (checkpoints).

9. Optimización de Hiperparámetros

• Selección de la tasa de aprendizaje.
• Optimización del tamaño del lote (batch size).
• Selección del planificador (scheduler).
• Optimización de la escala CFG.
• Pasos de muestreo.
• Técnicas de regularización.
• Métricas de evaluación del modelo.

10. Optimización del Rendimiento

• Optimización de GPU.
• Optimización de CUDA.
• Atención eficiente en memoria.
• Optimización con xFormers.
• Técnicas de cuantización.
• Inferencia FP16 y BF16.
• Agrupación eficiente (efficient batching).

11. Escalabilidad de Cargas de Trabajo con Stable Diffusion

• Entrenamiento multi-GPU.
• Inferencia distribuida.
• Gestión de conjuntos de datos a gran escala.
• Despliegue en GPU en la nube.
• Estrategias de entrega de modelos.
• Evaluación comparativa de rendimiento (benchmarking).

12. Integración de Stable Diffusion con Frameworks de Aprendizaje Profundo

• Hugging Face Diffusers.
• Integración con PyTorch.
• Interoperabilidad con TensorFlow.
• ONNX Runtime.
• Optimización con TensorRT.
• Biblioteca Accelerate.
• Personalización del pipeline.

13. Construcción de Pipelines de Producción

• Desarrollo de APIs.
• Servicios de inferencia por lotes.
• Automatización de flujos de trabajo.
• Generación basada en colas.
• Versionado de modelos.
• Estrategias de despliegue en producción.

14. Mejora de la Calidad de la Imagen

• Técnicas de aumento de resolución (upscaling).
• Súper resolución.
• Restauración facial.
• Reducción de artefactos.
• Flujos de trabajo de refinamiento de imágenes.
• Pipelines de postprocesamiento.

15. IA Responsable y Seguridad del Modelo

• Sesgos en los modelos generativos.
• Generación ética de imágenes.
• Consideraciones sobre derechos de autor.
• Divulgación de contenido generado por IA.
• Filtros de seguridad.
• Moderación de prompts.
• Prácticas de despliegue responsable.

16. Solución de Problemas y Depuración

• Diagnóstico de fallos en la generación.
• Resolución de errores de CUDA.
• Problemas de gestión de memoria.
• Mejora de la consistencia de las imágenes.
• Depuración de pipelines personalizados.
• Solución de problemas de rendimiento.

17. Monitoreo y Evaluación del Modelo

• Medición de la calidad de generación.
• Evaluación comparativa (benchmarking) de modelos.
• Comparación de checkpoints.
• Registro de experimentos.
• Seguimiento de experimentos.
• Reproducibilidad del modelo.

18. Aplicaciones Avanzadas

• Visualización en diseño de productos.
• Generación de contenido de marketing.
• Diseño de personajes.
• Visualización arquitectónica.
• Investigación en imagen médica.
• Visualización científica.
• Flujos de trabajo creativos con IA.

19. Integración de Stable Diffusion con Otros Modelos de IA

• Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
• Modelos Visión-Lenguaje (VLMs).
• Descripción automática de imágenes.
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para sistemas multimodales.
• Flujos de trabajo de agentes de IA.
• Orquestación multi-modelo.

20. Mejores Prácticas para el Despliegue Empresarial

• Planificación de infraestructura.
• Gestión de recursos de GPU.
• Consideraciones de seguridad.
• Gobernanza de modelos.
• CI/CD para modelos de IA.
• Mantenimiento y actualizaciones.

21. Taller Práctico y Resumen

• Construcción de un pipeline completo de generación de imágenes.
• Ajuste fino de un modelo personalizado de Stable Diffusion.
• Creación de un flujo de trabajo automatizado de generación.
• Ejercicios de optimización de rendimiento.
• Evaluación y comparación de modelos.
• Revisión de conceptos clave.
• Preguntas y respuestas.
• Próximos pasos y recursos de aprendizaje adicionales.