🎯 Mục tiêu bài học
AI Image Generation đang cách mạng hóa creative industry. Từ tạo hình ảnh từ text, chỉnh sửa ảnh, đến phân tích hình ảnh — tất cả đều có thể thực hiện với AI.
Sau bài này, bạn sẽ:
✅ Hiểu tổng quan về AI Image Generation (Generation, Editing, Understanding) ✅ So sánh các models: DALL-E 3, Stable Diffusion, Midjourney ✅ Tạo hình ảnh đầu tiên với DALL-E 3 và Stable Diffusion ✅ Nắm được lộ trình khóa học Image & Multimodal AI
🔍 AI Image Landscape
- Generation: Tạo hình ảnh mới từ text (text-to-image)
- Editing: Chỉnh sửa, biến đổi hình ảnh có sẵn
- Understanding: Phân tích, mô tả, trả lời về hình ảnh
- Multimodal: Kết hợp image + text cho ứng dụng phức tạp
Checkpoint
Bạn đã hiểu 3 nhánh chính của AI Image (Generation, Editing, Understanding) chưa?
📊 So sánh Models
| Model | Provider | Ưu điểm | Giá |
|---|---|---|---|
| DALL-E 3 | OpenAI | Dễ sử dụng, text rendering tốt | $0.04-0.12/image |
| Stable Diffusion XL | Stability AI | Open-source, customizable | Free (local) |
| Midjourney v6 | Midjourney | Artistic quality cao | $10-60/month |
| Flux | Black Forest Labs | Chất lượng mới | Varies |
Checkpoint
Bạn đã nắm được điểm khác biệt chính giữa DALL-E, Stable Diffusion và Midjourney chưa?
💻 Quick Start với DALL-E 3
1from openai import OpenAI23client = OpenAI()45response = client.images.generate(6 model="dall-e-3",7 prompt="A Vietnamese coffee shop with modern minimalist design, warm lighting, aerial view",8 size="1024x1024",9 quality="hd",10 n=111)1213image_url = response.data[0].url14print(f"Image URL: {image_url}")Checkpoint
Bạn đã thử tạo hình ảnh đầu tiên với DALL-E 3 API chưa?
💻 Quick Start với Stable Diffusion
1# Local Stable Diffusion voi diffusers2from diffusers import StableDiffusionXLPipeline3import torch45pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(6 "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",7 torch_dtype=torch.float16,8 variant="fp16"9)10pipe = pipe.to("cuda")1112image = pipe(13 prompt="A beautiful Vietnamese landscape painting, watercolor style",14 negative_prompt="low quality, blurry",15 num_inference_steps=30,16 guidance_scale=7.517).images[0]1819image.save("output.png")Checkpoint
Bạn đã hiểu cách sử dụng Stable Diffusion SDXL với thư viện diffusers chưa?
📝 Lộ trình khóa học
Module 1: Image Generation
- Bài 1: Giới thiệu (bài này)
- Bài 2: Image Generation Fundamentals
- Bài 3: DALL-E 3 Deep Dive
Module 2: Advanced Generation
- Bài 4: Stable Diffusion và ComfyUI
- Bài 5: Advanced Prompting Techniques
- Bài 6: Image Editing và Inpainting
Module 3: Vision và Analysis
- Bài 7: ControlNet và Style Transfer
- Bài 8: Vision Models (GPT-4V, Claude)
- Bài 9: Image Analysis Pipeline
Module 4: Production
- Bài 10: Visual QA và Document Vision
- Bài 11: Multimodal Pipelines
- Bài 12: Capstone Project
Checkpoint
Bạn đã nắm được lộ trình 4 module và 12 bài học của khóa học chưa?
🛠️ Setup môi trường
1pip install openai diffusers torch transformers Pillow2pip install langchain langchain-openaiCheckpoint
Bạn đã cài đặt các thư viện cần thiết cho khóa học chưa?
🎯 Tổng kết
Bài tập
- Tạo API key trên OpenAI platform
- Generate 3 images với DALL-E 3 (khác nhau về style)
- Thử nghiệm với các sizes: 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792
Câu hỏi tự kiểm tra
- Các mô hình AI image generation chính hiện nay (DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney) khác nhau như thế nào về cách tiếp cận và ứng dụng?
- Negative prompt là gì và tại sao nó quan trọng trong việc kiểm soát chất lượng ảnh đầu ra?
- Các ứng dụng thực tế của AI image generation trong ngành công nghiệp sáng tạo gồm những gì?
- Tại sao cần hiểu cả image generation lẫn image analysis để xây dựng ứng dụng AI hoàn chỉnh?
🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành bài học Giới thiệu Image Generation với AI!
Tiếp theo: Chúng ta sẽ tìm hiểu các nguyên lý cơ bản của Diffusion Models - nền tảng của image generation hiện đại.