Treinamento em Geração de Imagens com IA

Aula 1 • Fundamentos Éticos e Legais

Apresenta considerações de direitos autorais, consentimento e viés específicas para imagens geradas por IA. Define as expectativas de prática responsável que serão seguidas ao longo do curso.

Aula 2 • Conceitos Centrais de Tecnologia

Explica modelos de difusão, GANs e arquiteturas baseadas em transformer em um nível conceitual. Fornece aos alunos o vocabulário para entender o comportamento da ferramenta sem exigir conhecimento de programação.

Aula 3 • O que é Geração de Imagens por IA

Define a geração de imagens por IA e a diferencia das ferramentas de arte digital tradicionais. Estabelece a compreensão básica necessária para todos os capítulos subsequentes.

Aula 4 • Visão Geral das Principais Plataformas e Ferramentas

Examina as principais plataformas de geração de imagens por IA e seus pontos fortes distintos. Ajuda os alunos a escolher a ferramenta certa para objetivos criativos específicos.

Aula 1 • Anatomia de um Prompt Eficaz

Divide os componentes de um prompt bem estruturado: assunto, estilo, meio e tom. Fornece uma estrutura reutilizável aplicada em todos os exercícios de prompting subsequentes.

Aula 2 • Técnicas de Linguagem Descritiva

Treina a escolha de palavras precisa e evocativa para guiar a saída do modelo em direção aos visuais pretendidos. Melhora diretamente a qualidade do prompt antes que os alunos encontrem parâmetros avançados.

Aula 3 • Prompting Negativo

Ensina como excluir elementos indesejados usando campos de prompt negativo. Reduz artefatos comuns e resultados fora do alvo em imagens geradas.

Aula 4 • Prompting com Referência de Estilo e Artista

Explora como referenciar estilos artísticos, movimentos e técnicas molda a saída do modelo. Expande o vocabulário criativo do aluno para direcionar a estética visual.

Aula 1 • Seleção de Modelo e Checkpoints

Apresenta modelos de base, checkpoints refinados e seu efeito no estilo de saída. Equipa os alunos para selecionar o modelo certo para cada briefing criativo.

Aula 2 • Resolução, Proporção de Aspecto e Tiling

Aborda dimensões de saída, seleção de proporção de aspecto e configurações de tiling sem emendas. Prepara os alunos para produzir imagens dimensionadas corretamente para entregas profissionais específicas.

Aula 3 • Valores de Semente e Reprodutibilidade

Explica como os números de semente controlam a aleatoriedade e permitem a reprodução exata dos resultados. Permite que os alunos fixem saídas bem-sucedidas e iterem a partir de uma base estável.

Aula 4 • Métodos e Etapas de Amostragem

Explica como diferentes amostradores afetam a qualidade da imagem, a velocidade e a coerência do estilo. Conecta a escolha do amostrador às compensações práticas que os alunos gerenciarão na produção.

Aula 1 • Fundamentos de Inpainting

Ensina inpainting baseado em máscara para substituir ou reparar regiões específicas da imagem. Dá aos alunos controle cirúrgico sobre áreas direcionadas sem afetar o resto da imagem.

Aula 2 • Fundamentos de Image-to-Image

Apresenta o pipeline img2img e como as imagens de entrada guiam a geração. Baseia-se nas habilidades de prompt do Capítulo 2, adicionando a referência visual como uma segunda camada de entrada.

Aula 3 • Esboço e Line Art para Imagem

Converte esboços rudimentares e line art em imagens totalmente renderizadas usando img2img. Une a ideação tradicional com a renderização assistida por IA para o desenvolvimento de conceitos.

Aula 4 • Transferência de Estilo com Img2Img

Usa img2img para aplicar estilos artísticos a fotografias e obras de arte existentes. Estende as técnicas de estilo baseadas em prompt para fluxos de trabalho de transformação orientados por imagem.

Aula 1 • Controle de Pose e Corpo

Usa OpenPose e mapas de esqueleto para controlar o posicionamento da figura humana em imagens geradas. Permite o posicionamento preciso de personagens para imagens de produto, moda e narrativa.

Aula 2 • Controle de Detecção de Bordas e Linhas

Usa detectores de borda Canny, HED e MLSD para preservar contornos estruturais de imagens de referência. Mantém a fidelidade composicional enquanto permite total liberdade estilística.

Aula 3 • Combinando Múltiplas Unidades do ControlNet

Empilha várias condições do ControlNet simultaneamente para controle composicional complexo. Prepara os alunos para cenários de produção avançados que exigem orientação estrutural em camadas.

Aula 4 • Introdução ao ControlNet

Explica o papel do ControlNet em adicionar condicionamento estrutural além dos prompts de texto. Posiciona-o como a principal ferramenta para precisão composicional em fluxos de trabalho profissionais.

Aula 1 • Configuração e Execução de Treinamento

Percorre os principais hiperparâmetros de treinamento, incluindo taxa de aprendizado, etapas e tamanho do lote. Fornece aos alunos os controles necessários para executar trabalhos de treinamento estáveis e eficientes.

Aula 2 • Avaliando e Iterando em Modelos Treinados

Estabelece um processo de avaliação estruturado para avaliar a qualidade da saída do modelo refinado. Ensina os alunos a diagnosticar overfitting, underfitting e desvio de estilo.

Aula 3 • Implantando Modelos Personalizados em Fluxos de Trabalho

Integra modelos treinados em pipelines de geração de produção junto com ControlNet e prompts. Completa o capítulo de fine-tuning conectando a saída do treinamento ao uso criativo real.

Aula 4 • Preparação e Curadoria de Conjuntos de Dados

Aborda seleção de imagens, legendagem e pré-processamento para treinamento eficaz de modelos. Conjuntos de dados de alta qualidade são o maior determinante da qualidade do modelo refinado.

Aula 1 • Graduação de Cor e Ajuste de Tom

Aplica técnicas de correção e gradação de cor para unificar as saídas de IA com as paletas do projeto ou da marca. Conecta a geração por IA aos fluxos de trabalho profissionais de cor usados em design e fotografia.

Aula 2 • Preparando Arquivos para Entrega

Aborda formatos de exportação, perfis de cor e padrões de resolução para entrega impressa e digital. Garante que os alunos possam entregar arquivos de nível profissional que atendam às especificações do cliente e da plataforma.

Aula 3 • Métodos de Upscaling com IA

Compara modelos de upscaling baseados em tiles, latentes e dedicados para melhoria de resolução. Equipa os alunos para selecionar a abordagem de upscaling que melhor preserva os detalhes para cada caso de uso.

Aula 4 • Restauração de Rosto e Detalhes

Usa ferramentas de restauração facial e passagens de melhoria de detalhes para corrigir defeitos comuns de saída de IA. Aborda os problemas de qualidade mais frequentes encontrados na geração de personagens e retratos.

Aula 1 • Geração em Lote e Automação

Implementa processamento em lote, script e automação orientada por API para saída de alto volume. Escala as habilidades de geração individual para uma capacidade de produção em nível profissional.

Aula 2 • Princípios de Design de Fluxo de Trabalho

Estabelece os princípios de fluxos de trabalho de produção de IA modulares, documentados e repetíveis. Traduz todas as habilidades técnicas anteriores em um sistema de produção profissional estruturado.

Aula 3 • Estimativa e Escopo de Projetos de IA

Fornece estruturas para estimar tempo, custo computacional e ciclos de iteração para projetos de imagens de IA. Permite que os alunos dimensionem e precifiquem compromissos profissionais com precisão.

Aula 4 • Bibliotecas de Prompts e Ativos

Constrói bibliotecas de prompts reutilizáveis, predefinições de estilo e repositórios de ativos para produção eficiente. Reduz o tempo de configuração por projeto e impõe consistência visual entre as entregas.