Diffusion ile Görüntü Modellerinde İnce Ayar (Fine-tuning)

Diffusion ile Görüntü Modellerinde İnce Ayar (Fine-tuning) kursu; Üretken Yapay Zeka (Generative AI) konusunda yeni olan ancak orta düzeyde makine öğrenimi bilgisine, temel Python yeterliliğine ve VS Code gibi geliştirme ortamlarına aşinalığa sahip olan, tek bir sağlayıcıya bağımlı kalmadan (vendor lock-in) açık üretken yapay zeka çözümleri tasarlamak, özelleştirmek ve dağıtmak isteyen geliştiriciler, mühendisler ve teknik ürün geliştiriciler için tasarlanmıştır. Kurs, katılımcılara üretken görüntü modellerini özel stillere ve uygulamalara uyarlama konusunda uygulamalı deneyim kazandırır. Kurs, difüzyon modellerinin temelleriyle başlar; ileri ve geri difüzyon süreçlerini açıklar ve U-Net, VAE ve metin kodlayıcılar dahil olmak üzere Stable Diffusion mimarilerinin temel bileşenlerini inceler. Katılımcılar daha sonra tüketici donanımlarında verimli bir şekilde eğitim yapmak için Low-Rank Adaptation (LoRA) tekniklerini uygular, performansı ve ödünleşimleri tam ince ayar (full fine-tuning) ile karşılaştırır. İkinci modülde katılımcılar, modelleri özel kavramlar ve sanatsal stillerle kişiselleştirmek amacıyla sınırlı veri setleri üzerinde eğitim vermeye yönelik bir metodoloji olan DreamBooth'u uygularlar. Katılımcılar, modelin genelleme yeteneğini korurken veri seti hazırlama, hiperparametre ayarlama ve kontrol noktası (checkpoint) yönetimini pratik ederler.