Aula 46 – Redes Neurais – Illusion Diffusion HQ 🌀
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Aula 46 – Redes Neurais – Illusion Diffusion HQ 🌀
O Illusion Diffusion HQ é um modelo de geração de imagens de IA desenvolvido pelo Google AI.
É um modelo de difusão, o que significa que começa com uma imagem aleatória e, em seguida, adiciona detalhes gradualmente para criar uma imagem realista.
O HQ significa “alta qualidade“, e este modelo é capaz de gerar imagens de alta resolução e detalhes.
O Illusion Diffusion HQ é treinado em um conjunto de dados de imagens do mundo real. Isso significa que ele pode aprender a gerar imagens que são realistas e verossímeis.
O modelo também é capaz de aprender a gerar imagens de diferentes estilos, como pintura, desenho e fotografia.
O Illusion Diffusion HQ ainda está em desenvolvimento, mas já é capaz de gerar imagens impressionantes.
O modelo pode ser usado para criar imagens para uma variedade de propósitos, incluindo arte, design e entretenimento.
O Illusion Diffusion HQ é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para criar imagens de alta qualidade.
Aqui estão alguns detalhes técnicos sobre o Illusion Diffusion HQ:
O modelo é treinado em um conjunto de dados de imagens do mundo real com 1,5 trilhão de pixels.
O modelo tem 1,8 bilhão de parâmetros.
O modelo é capaz de gerar imagens de alta resolução com 1024 x 1024 pixels.
O Illusion Diffusion HQ está disponível para uso público. O modelo pode ser encontrado no GitHub.
Arquitetura
A arquitetura da rede neural por trás do Illusion Diffusion HQ é composta de duas partes principais:
- O codificador: que é responsável por transformar uma imagem em um vetor de representação. Esse vetor é uma descrição compactada da imagem, que é usada pelo modelo para gerar uma nova imagem.
- O decodificador: que é responsável por reconstruir uma imagem a partir do vetor de representação. O decodificador usa um processo de difusão para adicionar detalhes gradualmente à imagem.
Quem quiser dá uma lembrada em modelos de difusão estável é só clicar no link, assim como quem quiser recapitular rede neural convolucional também aula 17 e aula 18.
O codificador é composto de uma rede neural convolucional, que é treinada em um conjunto de dados de imagens do mundo real.
A rede neural convolucional aprende a identificar padrões nas imagens e a transformar esses padrões em um vetor de representação.
O decodificador é composto de uma rede neural convolucional e uma rede neural de geração(generative neural network).
A rede neural convolucional é responsável por reconstruir a estrutura básica da imagem.
A generative neural network é responsável por adicionar detalhes à imagem.
O processo de difusão é um processo iterativo, que começa com uma imagem aleatória.
Em cada iteração, o decodificador é usado para adicionar detalhes à imagem.
A qualidade da imagem melhora à medida que o processo de difusão continua.
Exemplos de Prompts
- Imagens realistas:
- A natural landscape with a mountain, a lake, and trees
- A scene of a city with tall buildings
- Realistic nature color environment
- A beatiful beach and white sand
- Photo realistic big metropoli city, streets, lights, buidings
- Realistic nature colorful leaves and tree environment
- Imagens abstratas:
- An abstract artwork with vibrant colors
- A geometric composition
- A dream or fantasy scene
- A surrealist image
- A psychedelic image
- Imagens estilizadas:
- A realistic drawing of an animal
- A painting of a natural landscape
- A photograph of a street scene
- An illustration from a children’s book
- A movie poster
Aqui estão alguns exemplos mais específicos de prompts:
- Uma paisagem natural com montanha, lago e árvores:
- “A snow-capped mountain with a blue lake next to it”
- “A tropical rainforest with tall trees and vines”
- “Beach and crystal-clear waters”
- Retrato de uma pessoa com cabelos longos e olhos verdes:
- “A woman with long, curly hair and green eyes”
- “A man with long, wavy hair and green eyes”
- “A child with long, straight hair and green eyes”
- Uma cena de uma cidade com edifícios altos e luzes brilhantes:
- “A city at night with skyscrapers and neon lights”
- “A futuristic city with glass and metal buildings”
- “A medieval city with towers and walls”
Exemplo usando essa foto minha na exposição da Frida Kahlo
Imagem Original
Toti na exposicao da Frida Kahlo
Imagem gerada com o prompt: A tropical rainforest with tall trees and vines
Uma floresta tropical com árvores altas e vinhas
Imagem gerada com o prompt: A beatiful beach and white sand
Imagem Gerada Beach
Imagem gerada com o prompt: Beach and crystal-clear waters
Imagem Gerada Icebergs
Imagem Gerada de Icebergs
Imagem gerada com o prompt: Realistic nature colorful leaves and tree environment
Folhas coloridas da natureza realista e ambiente de árvores
Imagem gerada com o prompt: Realistic nature color environment
Ambiente realista de cores da natureza
Resumo da Aula
O Illusion Diffusion HQ introduziu a uma notável inovação no campo da geração de imagens por meio da inteligência artificial.
É um modelo de difusão de alta qualidade que começa com uma imagem aleatória e, em seguida, gradualmente adiciona detalhes para criar imagens realistas e de alta resolução.
O “HQ(high quality)” em seu nome, reflete sua capacidade de produzir imagens de alta qualidade em diversos estilos, desde paisagens naturais até abstrações artísticas.
Seu treinamento em um extenso conjunto de dados de imagens do mundo real permite que ele aprenda a gerar imagens autênticas e versáteis.
Com sua arquitetura baseada em um codificador e um descodificador, o Illusion Diffusion HQ utiliza processos iterativos de difusão para aprimorar a qualidade das imagens.
O resultado é uma ferramenta poderosa que pode ser aplicada em uma ampla gama de áreas, incluindo arte, design e entretenimento.
À medida que a inteligência artificial continua a avançar, o Illusion Diffusion HQ representa uma emocionante contribuição para a criação de imagens visualmente impressionantes e de alta qualidade.
Seu potencial criativo é vasto, e sua disponibilidade pública no GitHub promete inspirar novos usos e aplicações à medida que a tecnologia se desenvolve ainda mais.
Fico por aqui, nos vemos na próxima.
Até lá!
Valeu \o/
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Obrigado, até a próxima e bons estudos. 😉
