Giới thiệu tổng quan về Module Tạo ảnh bằng AI
⚠️ Lưu ý (Cập nhật 4/2026): Toàn bộ phần Diffusion (02.1 → 02.5) sẽ được cập nhật/viết lại trong tương lai. Hệ sinh thái tạo ảnh AI đã thay đổi rất nhiều kể từ 2024:
- Stable Diffusion 1.5 (model chính dùng xuyên suốt phần này) đã khá cũ — hiện tại cộng đồng chủ yếu dùng FLUX.1 (dev/schnell/pro), SD 3.5 Large/Medium, SDXL, Qwen-Image, HiDream, Flux Kontext, v.v.
- AUTOMATIC1111 WebUI gần như không còn được cập nhật, đã bị thay thế bởi ComfyUI (workflow-based, linh hoạt hơn), Forge, SwarmUI hoặc InvokeAI.
- Các kĩ thuật như LoRA, ControlNet, Inpainting/Outpainting, IP-Adapter vẫn còn giá trị về mặt khái niệm, nhưng cách setup và áp dụng đã chuyển sang ComfyUI nodes.
- Phần này sẽ được viết lại dựa trên ComfyUI + FLUX trong bản cập nhật tiếp theo vào quý 4/2026.
Trong lúc chờ, các bạn vẫn có thể đọc để nắm khái niệm nền tảng (prompt, seed, sampler, CFG, model/checkpoint, LoRA, ControlNet...). Các khái niệm này không thay đổi — chỉ công cụ thay đổi thôi.
Đây là module giới thiệu tổng quan về các công cụ tạo ảnh bằng AI online cũng như offline. Sau đó, bọn mình sẽ đi sâu vào Stable Diffusion, cách sử dụng và áp dụng nó vào công việc nhé!
1. Cơ bản về các công cụ tạo ảnh bằng AI
- Giới thiệu các công cụ tạo ảnh bằng AI như DALL·E 3, Midjourney, Stable Diffusion, Fooocus, ComfyUI...
- So sánh ưu nhược điểm của các công cụ tạo ảnh offline và online.
2. Cơ bản về Stable Diffusion
- Bọn mình chọn Stable Diffusion vì nó là tool free, offline, dễ sử dụng và rất nhiều chức năng nâng cao
- Cách thức Stable Diffusion hoạt động và công nghệ phía sau nó.
- Một số khái niệm cơ bản như prompt, seed, model, checkpoint...
- Cách sử dụng Stable Diffusion để tạo ảnh đẹp và chất lượng với các model xịn

3. Nâng cao về Stable Diffusion
- Các kĩ thuật nâng cao như inpainting, outpainting
- Cách dùng LoRA và tự train LoRA để dạy model các khái niệm mới
- Cách sử dụng ControlNet để tạo ảnh theo ý muốn

Bonus: 10 ứng dụng hay ho các bạn có thể làm với Stable Diffusion
4. 👨💻 Kiến thức về Diffuser Model cho Developer
Với những bạn học khoá Developer/Engineer, chúng ta sẽ học thêm một số kiến thức sau:
- Tìm hiểu sâu hơn về cách các diffusion model được train và hoạt động
- Viết code Python và tạo ảnh với thư viện 🧨 Diffusers của
HuggingFace - ⭐ Optimize
StableDiffusionPipelineđể tạo ảnh nhanh hơn

5. 👨💻 Thực hành qua các dự án (⭐ là dự án chỉ khoá engineer mới có)
Các bạn cũng sẽ được thực hành qua các dự án như:
- Viết app tạo ảnh đơn giản như Automattic với Diffuser + Gradio
- Tìm hiểu và sử dụng API của Automatic1111 để vẽ hình
- Tạo RestAPI với DiffuserPipeline và FastAPI để tích hợp với web app, app mobile
- ⭐ Kết hợp LLM để làm chatbot AI vẽ và sửa ảnh theo nhu cầu
