Fortgeschrittenes Stable Diffusion: Deep Learning für die Text-zu-Bild-Generierung Schulung

1. Einführung in fortgeschrittenes Stable Diffusion

• Kursziele und Lernpfad
• Aktualisierung der Kenntnisse über Diffusionsmodelle
• Überblick über die Stable-Diffusion-Architektur
• Latent Diffusion Models (LDMs)
• Entwicklung der Stable-Diffusion-Modelle (SD 1.x, SDXL und neuere Architekturen)
• Geschäftsfälle und Anwendungen im Unternehmensumfeld

2. Grundlagen des Deep Learnings für Diffusionsmodelle

• Fundamentale Prinzipien des Diffusionsprozesses
• Vorwärts- und Rückwärtsdiffusion
• Rauschvorhersage
• Denoising-U-Net-Architektur
• Variational Autoencoders (VAE)
• CLIP-Textencoder
• Cross-Attention-Mechanismen

3. Verständnis der Stable-Diffusion-Architektur

• Komponenten der Pipeline
• Textencodierungsprozess
• Latent-Raumdarstellung
• Scheduler-Algorithmen
• Abtastverfahren (Sampling Methods)
• Workflow zur Bilddekodierung

4. Fortgeschrittenes Prompt Engineering

• Aufbau und Syntax von Prompts
• Positive und negative Prompts
• Prompt-Gewichtung
• Betonung von Tokens
• Prompt-Interpolation
• Strategien zur Prompt-Optimierung
• Reproduzierbare Bildgenerierung

5. Fortgeschrittene Techniken der Bildgenerierung

• Image-to-Image-Generierung
• Inpainting
• Outpainting
• Generierung mit hoher Auflösung
• Multistufige Verfeinerung
• Bulk-Bildgenerierung
• Gesteuerte Randomisierung mittels Seeds

6. Bedingte Bildgenerierung

• ControlNet-Architektur
• Pose-geführte Generierung
• Tiefenführte Generierung
• Kanten-Erkennung zur Bedingungsbildung
• Semantische Segmentierung als Bedingung
• Bedingungsbildung mittels Referenzbildern
• Mult-ControlNet-Workflows

7. LoRA, DreamBooth und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von Modellen

• Konzepte des Transferlernens
• Grundlagen von LoRA
• DreamBooth-Training
• Textual Inversion
• Benutzerdefinierte Embeddings
• Fine-Tuning-Datensätze
• Bewertung benutzerdefinierter Modelle

8. Fortgeschrittenes Modelltraining

• Vorbereitung von Datensätzen
• Daten-Augmentierung
• Caption-Generierung
• Trainingspipelines
• Verteiltes Training
• Training mit gemischter Präzision (Mixed Precision)
• Management von Checkpoints

9. Hyperparameter-Optimierung

• Auswahl der Lernrate (Learning Rate)
• Optimierung der Batch-Grösse
• Auswahl des Schedulers
• Optimierung der CFG-Skala (CFG Scale)
• Anzahl der Sampling-Schritte
• Regularisierungstechniken
• Bewertungsmetriken für Modelle

10. Leistungsoptimierung

• GPU-Optimierung
• CUDA-Optimierung
• Gedächtnis-effizientes Attention
• xFormers-Optimierung
• Quantisierungstechniken
• FP16 und BF16 Inferenz
• Effizientes Batching

11. Skalierung von Stable-Diffusion-Arbeitslasten

• Multi-GPU-Training
• Verteilte Inferenz
• Management grosser Datensätze
• Bereitstellung von GPUs in der Cloud
• Strategien für die Modellbereitstellung (Model Serving)
• Leistungsbewertung (Benchmarking)

12. Integration von Stable Diffusion in Deep-Learning-Frameworks

• Hugging Face Diffusers
• Integration in PyTorch
• Kompatibilität mit TensorFlow
• ONNX Runtime
• TensorRT-Optimierung
• Accelerate Library
• Anpassung von Pipelines

13. Erstellung von Produktionspipelines

• API-Entwicklung
• Dienste für Batch-Inferenz
• Workflow-Automatisierung
• Warteschlangenbasierte Generierung
• Modellversionierung
• Strategien zur Produktionsbereitstellung

14. Verbesserung der Bildqualität

• Upscaling-Techniken
• Super-Resolution
• Gesichtswiederherstellung (Face Restoration)
• Reduzierung von Artefakten
• Workflows zur Bildverfeinerung
• Pipelines für die Nachbearbeitung

15. Responsible AI und Modelsicherheit

• Voreingenommenheit in generativen Modellen
• Ethische Bildgenerierung
• Urheberrechtsfragen
• Offenlegung von KI-generierten Inhalten
• Sicherheitsfilter
• Prompt-Moderation
• Praktiken für verantwortungsvolle Bereitstellungen

16. Fehlerbehebung und Debugging

• Diagnose von Generierungsfehlern
• Lösung von CUDA-Fehlern
• Probleme mit der Speicherverwaltung
• Verbesserung der Bildkonsistenz
• Debugging benutzerdefinierter Pipelines
• Fehlerbehebung bei Leistungsproblemen

17. Überwachung und Modellbewertung

• Messung der Generierungsqualität
• Benchmarking von Modellen
• Vergleich von Checkpoints
• Protokollierung von Experimenten
• Verfolgung von Experimenten (Experiment Tracking)
• Reproduzierbarkeit von Modellen

18. Fortgeschrittene Anwendungen

• Visualisierung im Produktdesign
• Erstellung von Marketinginhalten
• Figurendesign
• Architektonische Visualisierung
• Forschung in der medizinischen Bildgebung
• Wissenschaftliche Visualisierung
• Creative-AI-Workflows

19. Integration von Stable Diffusion mit anderen KI-Modellen

• Grosse Sprachmodelle (LLMs)
• Sprach-Bild-Modelle (VLMs)
• Bildunterschriftenerstellung (Image Captioning)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) für multimodale Systeme
• KI-Agent-Workflows
• Orchestrierung multipler Modelle

20. Best Practices für die Unternehmensbereitstellung

• Infrastrukturplanung
• Management von GPU-Ressourcen
• Sicherheitsaspekte
• Modellgovernance
• CI/CD für KI-Modelle
• Wartung und Upgrades

21. Praktischer Workshop und Zusammenfassung

• Erstellung einer vollständigen Bildgenerierungspipeline
• Fine-Tuning eines benutzerdefinierten Stable-Diffusion-Modells
• Erstellung eines automatisierten Generierungsworkflows
• Übungen zur Leistungsoptimierung
• Modellbewertung und Vergleich
• Durchsicht der wichtigsten Konzepte
• Fragen und Antworten
• Weitere Schritte und Lernressourcen