Aprende cómo los modelos de difusión transforman ruido en imágenes, audio y video, y cómo las arquitecturas multimodales conectan texto, visión y sonido para comprender, controlar y automatizar procesos creativos.
Construyes un modelo mental preciso de cómo el ruido destruye una muestra y cómo una red aprende a reconstruirla.
Explicar y calcular conceptualmente el proceso directo de difusión y el papel del calendario de ruido.
Distinguir predicción de ruido, score y reconstrucción de la muestra limpia en el proceso inverso.
Explicar por qué un autoencoder comprime imágenes antes de aplicar difusión y cómo reconstruye el resultado.
Configurar un experimento reproducible comparando samplers, número de pasos y semillas.
Aprendes cómo cada modalidad se codifica, alinea y fusiona para que un sistema pueda relacionar texto, visión y audio.
Diseñar una ruta de codificación para texto, imagen y audio antes de fusionarlos.
Aplicar la lógica de aprendizaje contrastivo para relacionar texto-imagen y texto-audio.
Comparar fusión temprana, tardía y mediante atención cruzada para escoger una arquitectura.
Distinguir alineación de embeddings, modelos de comprensión y arquitecturas que también generan.
Conviertes una generación abierta en un proceso dirigido, reproducible y editable con controles semánticos y espaciales.
Ajustar classifier-free guidance para equilibrar alineación con el prompt y variedad visual.
Configurar la cantidad de ruido inicial para preservar o reinterpretar una imagen de referencia.
Construir máscaras y elegir estrategias de inpainting y outpainting que preserven regiones conocidas.
Usar bordes, profundidad, pose o mapas de atención para conservar composición mientras cambia la apariencia.
Trasladas los principios de latentes, condicionamiento y difusión a señales temporales y a análisis audiovisual.
Distinguir waveform, espectrograma, embedding semántico y latente de codec en una arquitectura de audio.
Diseñar una ruta de TTS que separe texto, duración, tono, timbre y consentimiento.
Construir prompts y controles temporales para generar audio no verbal coherente con una escena.
Diseñar un muestreo temporal y una representación que preserve acciones y momentos relevantes.
Explicar cómo un generador evita parpadeos y mantiene objetos consistentes entre fotogramas.
Diseñas, evalúas e integras un pipeline multimodal con criterios de calidad, trazabilidad y revisión humana.
Transformar un brief creativo en restricciones, pruebas y criterios de aceptación para diseño asistido por IA.
Diseñar una automatización por etapas con contratos de entrada y salida entre modelos.
Ensamblar un prototipo y ejecutar una matriz de pruebas técnicas, creativas y de uso responsable.
Plataforma digital de cápsulas de aprendizaje en español
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