¿Cómo Funcionan los Modelos de Difusión?

🤔 ¿Cómo hacen las computadoras para crear imágenes?

🔥 La revolución de los modelos de difusión está abriendo a pasos a agigantados nuestras capacidad para generar contenidos pero ¿qué hay detrás de estas tecnologías?

❗ CONCURSO DE ARTE GENERATIVO CON IA

🙌 Recordá que todavía continua abierta la inscripción a nuestro concurso.

🎨 La propuesta es poder generar imágenes mediante Inteligencia Artificial utilizando alguno de los modelos que presentamos.

😎 Aprovechá de nuestro streaming de Twitch y aprendé a usar estas herramientas

#humai #programacion #inteligenciaartificial #deeplearning #machinelearning #ia python #craiyon #stabledifussion #dalle #parti #image #midjourney

00:00:00 Introducción y agenda
00:09:45 Intuición de IA
00:23:20 Componentes de Stable Diffusion
00:25:55 Modelo de difusión
00:46:06 Condicionamiento textual
00:56:40 Dataset
01:03:50 Autoencoder
01:11:30 Recap

[DianaLorenaForeroGuevara]

Gracias, tengo una duda, si yo tengo imágenes óptimas y las imágenes con ruido de esas óptimas, cómo entrenaría el modelo para que aprenda sobre las óptimas y al colocarle las ruidosas las mejore? sin aplicarle solo ruido gaussiano, sino las imágenes tienen más de 4 tipos de ruido

[sergioaparicio]

Gracias por el video, me ha servido mucho

[forifdeflais]

Muchas gracias por el video. Saludos cordiales

[antonioanonimo]

En el diagrama de flujo el proceso en Unet termina generando en cada iteración una versión modificada del espacio latente de la imagen del ruido. No entiendo, la parte en que se vuelve a introducir ruido en la imagen decodificada y se pasa otra vez a Unet. Si se introduce ruido una y otra vez como avanza el proceso del punto 0?. La única manera de verlo sería pensar que unet se va ajustando a si misma en casa iteración dándole la habilidad de predecir cada vez mejor cuando como eliminar el ruido.

[williamgaggiotti]

Muy bueno!. El paper estaba áspero para leer..