Generar variaciones de producto con difusión condicionada
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás 4.000 pares de (boceto, foto real) de la marca, anotados con descripción del material. Partirás de Stable Diffusion XL y aplicarás un fine-tuning con ControlNet para condicionar por boceto y un LoRA (Low-Rank Adaptation) para imponer el estilo visual de la marca. Evaluarás (1) fidelidad al boceto con un score de similitud estructural sobre las aristas, (2) coherencia con el prompt textual con CLIPScore, y (3) un panel humano de 20 diseñadores que puntúe usabilidad. El éxito es CLIPScore por encima de un umbral acordado, fidelidad estructural por encima del 80% y un puntaje humano medio superior a 4 sobre 5.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Entrenar un modelo de difusión condicionado que produzca mockups fotorrealistas de prendas a partir de bocetos y descripciones textuales, validado por diseñadores reales.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar fine-tuning de difusión condicionada con ControlNet y LoRA sobre datos propios
- Diseñar evaluaciones que combinen métricas automáticas y juicio humano
- Construir interfaces internas que pongan el modelo en manos del equipo de negocio
- Cuantificar el impacto del modelo en el ciclo de diseño
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosAI Engineer
Ajustar un modelo generativo a un dominio propio y exponerlo en una interfaz utilizable es el patrón clásico de quien construye productos con IA generativa.
Este proyecto afina
- diffusion-models
- controlnet
- lora-fine-tuning
Machine Learning Engineer
Versionado de pesos, evaluaciones reproducibles y entrega de una herramienta interna fiable es trabajo MLE puro en cualquier equipo de generative AI.
Este proyecto afina
- pytorch
- image-generation
- lora-fine-tuning
Applied AI Scientist
Combinar métricas automáticas y panel humano para justificar la adopción es el modo en que una persona Applied AI Scientist defiende una decisión de inversión.
Este proyecto afina
- human-evaluation
- image-generation
- diffusion-models