دوره آموزش جامع طراحی گرافیک با هوش مصنوعی: کار با Stable Diffusion و مدل‌های شخصی‌سازی شده (DreamBooth) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی گرافیک با هوش مصنوعی: کار با Stable Diffusion و مدل‌های شخصی‌سازی شده (DreamBooth)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تولید محتوای بصری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق در تولید تصویر
• 2. آشنایی با مدل‌های انتشار و نحوه عملکرد Stable Diffusion
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط‌های اجرا در سیستم‌های محلی و ابری
• 4. آشنایی با رابط کاربری وب در Stable Diffusion
• 5. مفاهیم کلیدی در پردازش تصویر و بردارهای ویژگی
• 6. درک ساختار پرامپت‌ها و دستورات متنی در هوش مصنوعی
• 7. اصول نگارش پرامپت‌های موثر برای تولید تصاویر با کیفیت
• 8. مدیریت پارامترهای کنترلی در تولید تصویر
• 9. تأثیر نرخ نمونه‌برداری و گام‌های تولید در خروجی نهایی
• 10. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در سایت‌های مرجع
• 11. آشنایی با انواع مدل‌های چک‌پوینت و تفاوت‌های کاربردی آن‌ها
• 12. تنظیمات ابعاد تصویر و نسبت‌های استاندارد در طراحی گرافیک
• 13. تکنیک‌های بهبود کیفیت تصویر با استفاده از Upscaling
• 14. کاربرد قابلیت Inpainting برای ویرایش و اصلاح بخش‌های تصویر
• 15. استفاده از تکنیک Outpainting برای گسترش کادر تصاویر
• 16. بهینه‌سازی پرامپت‌ها با استفاده از کلمات کلیدی هنری
• 17. مدیریت سبک‌های هنری و تأثیر آن‌ها بر خروجی مدل
• 18. آشنایی با مفهوم Embeddings و Textual Inversion
• 19. آموزش پیاده‌سازی و کار با مدل‌های LoRA برای شخصی‌سازی سبک
• 20. مبانی فنی و پیش‌نیازهای اجرای DreamBooth
• 21. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی برای شخصی‌سازی مدل
• 22. اصول استانداردسازی تصاویر برای افزایش دقت آموزش
• 23. تنظیم هایپرپارامترها در فرآیند آموزش مدل‌های شخصی
• 24. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting در آموزش مدل‌های اختصاصی
• 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در زمان آموزش با DreamBooth
• 26. ارزیابی و تست مدل‌های آموزش دیده شخصی‌سازی شده
• 27. ترکیب مدل‌های شخصی‌سازی شده با مدل‌های پایه
• 28. استفاده از ابزارهای کمکی برای تولید پرامپت‌های دقیق
• 29. تکنیک‌های تولید تصاویر متقارن و الگوهای تکرار شونده
• 30. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی گرافیک تبلیغاتی
• 31. اصول اخلاقی و رعایت حقوق مالکیت معنوی در تولید محتوای بصری
• 32. بررسی محدودیت‌های مدل‌های انتشار و روش‌های رفع آن‌ها
• 33. تکنیک‌های کنترل ترکیب‌بندی تصویر با استفاده از ControlNet
• 34. آموزش استفاده از نقشه‌های عمق و لبه‌ها در طراحی هوشمند
• 35. ایجاد تصاویر با جزئیات بالا برای پروژه‌های گرافیکی
• 36. نکات پیشرفته در مدیریت نسخه‌های مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 37. تولید تصاویر برای شبکه‌های اجتماعی با رعایت موازین اخلاقی
• 38. استفاده از هوش مصنوعی در اصلاح نور و رنگ تصاویر
• 39. اتصال مدل‌های شخصی‌سازی شده به جریان‌های کاری گرافیکی
• 40. تکنیک‌های ترکیب هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای طراحی گرافیک سنتی
• 41. نهایی‌سازی و خروجی گرفتن برای چاپ و نمایش دیجیتال
• 42. بررسی آینده هوش مصنوعی در صنعت گرافیک ایران
• 43. پروژه نهایی: طراحی یک کمپین تبلیغاتی با استفاده از مدل‌های اختصاصی