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.
• Repaso de los modelos de difusión (diffusion models).
• Resumen 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 directa e inversa.
• Predicción de ruido.
• Arquitectura U-Net de eliminación de ruido (Denoising).
• Autoencodeadores Variacionales (VAE).
• Codificador de texto CLIP.
• Mecanismos de atención cruzada.

3. Comprensión de la Arquitectura de Stable Diffusion

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

4. Ingeniería de Prompts Avanzada

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

5. Técnicas Avanzadas de Generación de Imágenes

• Generación de imagen a partir de imagen (Image-to-Image).
• Inpainting (Relleno de áreas faltantes).
• Outpainting (Extensión de imágenes).
• Generación de alta resolución.
• Afinamiento en múltiples etapas.
• Generación por lotes de imágenes.
• Randomización controlada mediante semillas (seeds).

6. Generación de Imágenes Condicionales

• Arquitectura ControlNet.
• Generación guiada por posturas (Pose-guided).
• Generación guiada por profundidad (Depth-guided).
• Condicionamiento mediante detección de bordes.
• Guía de segmentación.
• Condicionamiento a partir de imágenes de referencia.
• Pipelines con múltiples ControlNets.

7. LoRA, DreamBooth y Afinamiento de Modelos

• Conceptos de aprendizaje por transferencia.
• Fundamentos de LoRA.
• Entrenamiento con DreamBooth.
• Inversión textual (Textual Inversion).
• Embeddings personalizados.
• Conjuntos de datos para afinamiento.
• 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 scheduler (programador).
• Optimización del CFG Scale.
• Pasos de muestreo (Sampling steps).
• Técnicas de regularización.
• Métricas de evaluación de modelos.

10. Optimización del Rendimiento

• Optimización de GPU.
• Optimización de CUDA.
• Atención eficiente en memoria (Memory-efficient attention).
• Optimización con xFormers.
• Técnicas de cuantización.
• Inferencia FP16 y BF16.
• Agrupamiento eficiente (Efficient batching).

11. Escalado de Cargas de Trabajo con Stable Diffusion

• Entrenamiento multi-GPU.
• Inferencia distribuida.
• Gestión de conjuntos de datos a gran escala.
• Despliegue en GPUs en la nube.
• Estrategias de servicio de modelos.
• Medición 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 de pipelines.

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 Imagen

• Técnicas de aumento de escala (Upscaling).
• Super-resolución.
• Restauración facial.
• Reducción de artefactos.
• Pipelines de refinamiento de imágenes.
• Pipelines de postprocesamiento.

15. IA Responsable y Seguridad de Modelos

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

16. Solución de Problemas y Depuración

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

17. Monitoreo y Evaluación de Modelos

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

18. Aplicaciones Avanzadas

• Visualización en diseño de productos.
• Generación de contenido para marketing.
• Diseño de personajes.
• Visualización arquitectónica.
• Investigación en imágenes médicas.
• Visualización científica.
• Pipelines creativos con IA.

19. Integración de Stable Diffusion con Otros Modelos de IA

• Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
• Modelos Visión-Lenguaje (VLMs).
• Generación de leyendas de imágenes (Image captioning).
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para sistemas multimodales.
• Pipelines de agentes de IA.
• Orquestación multi-modelo.

20. Mejores Prácticas para el Despliegue Empresarial

• Planificación de infraestructura.
• Gestión de recursos 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.
• Afinamiento de un modelo personalizado de Stable Diffusion.
• Creación de un flujo de trabajo de generación automatizado.
• Ejercicios de optimización de rendimiento.
• Evaluación y comparación de modelos.
• Revisión de conceptos clave.
• Preguntas y respuestas.
• Siguientes pasos y recursos de aprendizaje adicionales.