İleri Düzey Stable Diffusion: Metinden Görüntüye Üretimi için Derin Öğrenme Eğitimi

1. İleri Düzey Stable Diffusion'a Giriş

• Kurs hedefleri ve öğrenme yolu.
• Difüzyon modellerinin gözden geçirilmesi.
• Stable Diffusion mimari özeti.
• Gizli Difüzyon Modelleri (LDMs).
• Stable Diffusion modellerinin evrimi (SD 1.x, SDXL ve daha yeni mimariler).
• Kurumsal kullanım durumları ve uygulamalar.

2. Difüzyon Modelleri için Derin Öğrenme Temelleri

• Difüzyon sürecinin temelleri.
• İleri ve geri difüzyon.
• Gürültü tahmini.
• Gürültüyü azaltan U-Net mimarisi.
• Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE).
• CLIP metin kodlayıcısı.
• Kesinli dikkat mekanizmaları (Cross-attention).

3. Stable Diffusion Mimarisini Anlamak

• Pipeline bileşenleri.
• Metin kodlama süreci.
• Gizli uzay temsili (Latent space representation).
• Zamanlayıcı algoritmaları (Scheduler algorithms).
• Örnekleme yöntemleri (Sampling methods).
• Görüntü kod çözme iş akışı.

4. İleri Düzey İstem Mühendisliği (Prompt Engineering)

• İstem yapısı ve sözdizimi.
• Pozitif ve negatif istemler.
• İstem ağırlıklandırması.
• Jeton vurgulama (Token emphasis).
• İstem interpolasyonu.
• İstem optimizasyon stratejileri.
• Tekrarlanabilir görüntü üretimi.

5. İleri Düzey Görüntü Üretme Teknikleri

• Görüntüden Görüntüye üretim (Image-to-Image).
• Dolgu işlemi (Inpainting).
• Genişletme işlemi (Outpainting).
• Yüksek çözünürlüklü üretim.
• Çok aşamalı iyileştirme.
• Toplu görüntü üretimi (Batch image generation).
• Tohumlar kullanarak kontrollü rastgelelik.

6. Koşullu Görüntü Üretimi

• ControlNet mimarisi.
• Pozisyona dayalı üretim.
• Derinliğe dayalı üretim.
• Kenar algılama koşullandırma (Edge detection conditioning).
• Sınıflandırma rehberliği (Segmentation guidance).
• Başvuru görüntüsü koşullandırma.
• Çoklu-ControlNet iş akışları.

7. LoRA, DreamBooth ve Model İnce Ayarı

• Transfer öğrenme kavramları.
• LoRA temelleri.
• DreamBooth eğitimi.
• Metinsel Ters Çevirme (Textual Inversion).
• Özel gömülme katmanları (Custom embeddings).
• İnce ayar için eğitim veri setleri.
• Özel modellerin değerlendirilmesi.

8. İleri Düzey Model Eğitimi

• Veri seti hazırlığı.
• Veri artırma (Data augmentation).
• Başlık oluşturma (Caption generation).
• Eğitim pipeline'ları.
• Dağıtık eğitim (Distributed training).
• Karışık hassasiyetli eğitim (Mixed precision training).
• Kontrol noktası yönetimi (Checkpoint management).

9. Hiperparametre Optimizasyonu

• Öğrenme oranı seçimi.
• Toplu boyut optimizasyonu.
• Zamanlayıcı seçimi.
• CFG Ölçeği optimizasyonu.
• Örnekleme adımları.
• Düzenlileştirme teknikleri (Regularization techniques).
• Model değerlendirme metrikleri.

10. Performans Optimizasyonu

• GPU optimizasyonu.
• CUDA optimizasyonu.
• Bellek verimli dikkat (Memory-efficient attention).
• xFormers optimizasyonu.
• Quantization teknikleri.
• FP16 ve BF16 çıkarım (Inference).
• Etkili toplu işleme (Efficient batching).

11. Stable Diffusion Yüklerinin Ölçeklendirilmesi

• Multı-GPU eğitimi.
• Dağıtık çıkarım.
• Büyük ölçekli veri seti yönetimi.
• Bulut GPU dağıtımı.
• Model sunma stratejileri (Model serving strategies).
• Performans benchmarklama.

12. Stable Diffusion'ın Derin Öğrenme Çerçeveleri ile Entegrasyonu

• Hugging Face Diffusers.
• PyTorch entegrasyonu.
• TensorFlow uyumluluğu.
• ONNX Runtime.
• TensorRT optimizasyonu.
• Accelerate kütüphanesi.
• Pipeline özelleştirme.

13. Üretim Pipeline'larının İnşası

• API geliştirme.
• Toplu çıkarım hizmetleri.
• İş akışı otomasyonu.
• Sıra tabanlı üretim.
• Model sürüm yönetimi (Model versioning).
• Üretim dağıtım stratejileri.

14. Görüntü Kalitesi İyileştirme

• Ölçeklendirme teknikleri (Upscaling techniques).
• Süper çözünürlük (Super-resolution).
• Yüz restorasyonu.
• Parazit azaltma.
• Görüntü iyileştirme iş akışları.
• Son işlem (Post-processing) pipeline'ları.

15. Sorumlu Yapay Zeka ve Model Güvenliği

• Jeneratif modellerdeki önyargılar.
• Ahlaki görüntü üretimi.
• Telif hakkı hususları.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik beyanı.
• Güvenlik filtreleri.
• İstem moderasyonu.
• Sorumlu dağıtım uygulamaları.

16. Sorun Giderme ve Hata Ayıklama

• Üretim hatalarının teşhisi.
• CUDA hatalarının çözülmesi.
• Bellek yönetimi sorunları.
• Görüntü tutarlılığının artırılması.
• Özel pipeline'ların hata ayıklanması.
• Performans sorunu giderme.

17. İzleme ve Model Değerlendirme

• Üretim kalitesinin ölçülmesi.
• Modellerin benchmarklanması.
• Kontrol noktalarının karşılaştırılması.
• Tecrübe günlükleme (Logging experiments).
• Deney izleme (Experiment tracking).
• Model tekrarlanabilirliği.

18. İleri Düzey Uygulamalar

• Ürün tasarımı görselleştirmesi.
• Pazarlama içeriği üretimi.
• Karakter tasarımı.
• Mimari görselleştirme.
• Tıbbi görüntüleme araştırması.
• Bilimsel görselleştirme.
• Yaratıcı yapay zeka iş akışları.

19. Stable Diffusion'ın Diğer Yapay Zeka Modelleriyle Entegrasyonu

• Büyük Dil Modelleri (LLMs).
• Görüntü-Dil Modelleri (VLMs).
• Görüntü açıklama (Image captioning).
• Çok modlu sistemler için Erişim Artırılmış Üretim (RAG).
• Yapay zeka ajan iş akışları.
• Çoklu model koordine etme.

20. Kurumsal Dağıtım için En İyi Uygulamalar

• Altyapı planlaması.
• GPU kaynak yönetimi.
• Güvenlik hususları.
• Model governansı (Model governance).
• Yapay zeka modelleri için CI/CD.
• Bakım ve yükseltmeler.

21. Uygulamalı Atölye ve Özet

• Tam bir görüntü üretim pipeline'ı oluşturma.
• Özel Stable Diffusion modelini ince ayara alma.
• Otomatik bir üretim iş akışı oluşturma.
• Performans optimizasyonu alıştırılmaları.
• Model değerlendirme ve karşılaştırma.
• Temel kavramların gözden geçirilmesi.
• Soru-cevap.
• Bir sonraki adımlar ve daha fazla öğrenme kaynakları.