IA generativa: otros usos y desvíos para la producción experimental
Taller práctico de 4 encuentros – por Marian Basti
Online y sincrónica
Fechas: Lunes 16 y 23 de septiembre, 7 y 14 de octubre
Horario: 18 a 20 hs (Uruguay-Argentina) / 17 a 19 hs (Chile) / 15 a 17 hs (México)
Los participantes del taller adquirirán conocimientos sobre el funcionamiento de redes neuronales, específicamente sobre los modelos de difusión, así como los desarrollos que surgen alrededor de éstos para expandir sus capacidades y controles. De ésta forma se facilitará una comprensión profunda del comportamiento de los modelos y el desarrollo de habilidades creativas que cada participante podrá aplicar a sus propios intereses.
Se expondrá el estado del arte en modelos generativos en diferentes modalidades (imagen, video, 3D, audio), así como la enorme comunidad que mantiene y mejora estas herramientas día a día.
Contextualización de la propuesta:
Aunque actualmente podemos encontrar una amplia variedad de servicios de IA generativa que nos facilitan el uso y fácil incorporación en los flujos de trabajo, sus esquemas responden a modelos y datasets de fuentes cerradas. Así, el proceso co-creativo entre humanxs y máquinas queda desdibujado en favor de los sesgos y creencias representados en corpus de datos que desconocemos, escapando a nuestra elección e intencionalidad como usuarixs y creadores.
El taller dará una introducción para la comprensión del funcionamiento de IAs generativas, focalizando en las ventajas y debilidades de los modelos generativos en cuanto a contenido, control de composición e identidad. En ese marco se introducirá una interfaz de nodos cuyo procesamiento es abierto y directo, y que integraremos a Blender para experimentar en estéticas e identidades nuevas – que escapen a la estandarización de los modelos entrenados más utilizados -, a partir del desarrollo generativo visual con inteligencia artificial.
Se hará una vasta introducción que permita comprender la arquitectura de los modelos de difusión, para luego explorar las múltiples técnicas existentes para obtener resultados controlados por lxs usuarixs. Diseñaremos pipelines generativos alrededor de necesidades que traigan lxs participantes del taller.
Resumen de contenidos:
- Que es IA?
- Introducción a los modelos de difusión
- Introducción a Stable Diffusion y a su historial y versiones.
- Introducción a ComfyUI e instalación del plugin para Blender.
- Exploración del espacio latente de modelos pre-entrenados.
- Introducción a LoRas.
- Prompt engineering.
- Introducción a ControlNet y sus parámetros.
- Introducción a IPAdapters y sus parámetros.
- Generación de contenido de control en Blender.
- Inpainting.
- Introducción a AnimateDiff para la generación de animaciones.
Destinatarixs
Diseñadores, artistas, músicxs y programadores que deseen implementar IA generativa en sus procesos de experimentación y creación, así como cualquier persona interesa en introducirse en la IA generativa
Requerimientos
Conocimiento básico de Blender e interfaz de nodos. Modelado y animación básico GPU +8gb VRAM
Programa de contenidos
Clase 1: Introducción a la IA Generativa y Modelos de Difusión
- ¿Qué es la IA? Conceptos y aplicaciones.
- Introducción a los modelos de difusión: teoría y aplicaciones.
- Técnicas de Prompt Engineering.
- Historia y evolución de Stable Diffusion y ComfyUI. Ecosistema.
- Introducciones personales.
- Instalación de ComfyUI y Blender.
- Exploración de ejemplos reales y discusión sobre el impacto de la IA generativa.
Clase 2: ComfyUI, LoRAs e IPAdapters
- Configuración de ComfyUI como plugin en Blender.
- Exploración del espacio latente de modelos pre-entrenados.
- Introducción y uso básico de LoRAs, teoría y parámetros
- Introducción y uso básico de IPAdapters, teoría y parámetros
- Generación de imágenes y experimentación con las técnicas introducidas.
- Introducción al entrenamiento de LoRAs (preparación de datasets y parámetros básicos).
Clase 3: ControlNet y generación de contenido de control
- Introducción y configuración de ControlNet.
- Generación de contenido de control (mapas de profundidad, máscaras, poses, movimiento de cámara).
- Creación de prompts avanzados y manipulación de ControlNet.
- Experimentación con la generación de contenido de control en Blender.
Clase 4: AnimateDiff, optimización de workflow y recursos
- Introducción a AnimateDiff para la generación de animaciones.
- Mejores prácticas para la optimización del workflow y uso eficiente de recursos.
- Creación de una animación básica utilizando AnimateDiff.
- Revisión y optimización de procesos creativos en proyectos de IA generativa.
Valor del taller:
Residentes en Argentina:
AR$ 54900 (Transferencia bancaria o Mercado Pago en cuotas)
No residentes en Argentina:
USD 170 (PayPal)
*10% de descuento para inscripciones hasta el 31 de agosto (Alumnxs wip: 20% de descuento)
Marian Basti (elle) es generalista 3D. Ha realizado trabajos para artistas, marcas y centros culturales. Sus piezas de realismo fantástico hacen énfasis en la naturaleza y su complejidad. Su relación con las herramientas creativas se basa en una práctica de experimentación continua que busca la transformación y el desvío por fuera de las estéticas hegemónicas producidas con la llamada IA generativa.
Instructivo de inscripción:
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- Por favor, envía captura o comprobante de pago a hola@wipartedigital.com. Te llegará una confirmación de recepción de la inscripción y pago. Los links de acceso a las clases y repositorios de materiales se envían dentro de las 48 hs anteriores al inicio del taller.