Conteúdo do curso
Codename: Oracle Text
Descubra como desbloquear o poder dos geradores de texto gratuitos para criar conteúdos rápidos, estratégicos e alinhados à sua visão criativa. Neste módulo, você aprenderá a dominar ferramentas acessíveis como ChatGPT Free e outras alternativas, explorando desde a criação de prompts eficazes até a personalização do texto para suas redes sociais e projetos.
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Sobre a Aula

Processo para Geradores de Imagens:

  1. Entrada do Prompt:
    • Você digita um prompt descritivo, como “Um gato usando óculos de sol em uma praia ensolarada”.
  2. Pré-processamento:
    • O sistema pode realizar algum pré-processamento no texto, como tokenização, remoção de caracteres especiais, ou tradução para um formato que o modelo possa entender.
  3. Codificação do Texto:
    • O prompt é codificado em uma representação numérica que o modelo pode processar. Isso geralmente envolve a conversão do texto em embeddings, que são vetores de números que capturam o significado semântico do texto.
  4. Geração da Imagem:
    • Para GANs: O gerador do GAN recebe o embedding do texto e começa a criar uma imagem. O discriminador avalia a imagem gerada, e o gerador ajusta seus parâmetros com base no feedback do discriminador. Esse processo é iterativo até que a imagem atinja um nível satisfatório de realismo.
    • Para Transformadores: O modelo de transformador processa o embedding do texto e gera a imagem passo a passo, refinando-a através de múltiplas camadas de atenção e feed-forward.
    • Para Modelos de Difusão: O modelo começa com ruído aleatório e gradualmente refina a imagem através de um processo de denoising, guiado pelo embedding do texto.
  5. Pós-processamento:
    • A imagem gerada pode passar por um pós-processamento para melhorar a qualidade, como ajustes de cor, contraste, ou remoção de artefatos.
  6. Exibição do Resultado:
    • A imagem final é exibida na interface para você visualizar.

Processo para Geradores de Vídeos:

  1. Entrada do Prompt:
    • Você digita um prompt descritivo, como “Um cachorro correndo em um parque”.
  2. Pré-processamento:
    • O sistema realiza pré-processamento no texto, similar ao processo para imagens.
  3. Codificação do Texto:
    • O prompt é codificado em embeddings que capturam o significado semântico do texto.
  4. Geração do Vídeo:
    • Para RNNs: O modelo gera sequências de frames, onde cada frame é gerado com base nos frames anteriores e no embedding do texto.
    • Para 3D CNNs: O modelo processa o embedding do texto e gera frames que capturam tanto as características espaciais quanto temporais.
    • Para Transformadores: O modelo gera frames sequencialmente, refinando-os através de múltiplas camadas de atenção e feed-forward.
  5. Pós-processamento:
    • O vídeo gerado pode passar por pós-processamento para melhorar a qualidade, como ajustes de frame rate, resolução, ou remoção de artefatos.
  6. Exibição do Resultado:
    • O vídeo final é exibido na interface para você visualizar.
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