Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Stable Diffusion Avansat
- Prezentare generală a arhitecturii și componentelor Stable Diffusion
- Învățarea profundă pentru generarea de imagini din text: revizuirea modelelor și tehnicilor de ultimă oră
- Scenarii și cazuri de utilizare avansate ale Stable Diffusion
Tehnici Avansate de Generare de Imagini din Text cu Stable Diffusion
- Modele generative pentru sinteza de imagini: GANs, VAEs și variațiile acestora
- Generarea condiționată de imagini cu intrări text: modele și tehnici
- Generare multi-modală cu multiple intrări: modele și tehnici
- Control fin al generării de imagini: modele și tehnici
Optimizarea Performanței și Scalabilitatea pentru Stable Diffusion
- Optimizarea și scalarea Stable Diffusion pentru seturi de date mari
- Paralelism de model și paralelism de date pentru antrenament de înaltă performanță
- Tehnici pentru reducerea consumului de memorie în timpul antrenamentului și inferenței
- Tehnici de cuantizare și tăiere pentru o implementare eficientă a modelului
Ajustarea Hiperparametrilor și Generalizarea cu Stable Diffusion
- Tehnici de ajustare a hiperparametrilor pentru modelele Stable Diffusion
- Tehnici de regularizare pentru îmbunătățirea generalizării modelului
- Tehnici avansate pentru gestionarea părtinirii și echității în modelele Stable Diffusion
Integrarea Stable Diffusion cu Alte Framework-uri și Instrumente de Învățare Profundă
- Integrarea Stable Diffusion cu PyTorch, TensorFlow și alte framework-uri de învățare profundă
- Tehnici avansate de implementare pentru modelele Stable Diffusion
- Tehnici avansate de inferență pentru modelele Stable Diffusion
Depanarea și Rezolvarea Problemelor pentru Modelele Stable Diffusion
- Tehnici de diagnosticare și rezolvare a problemelor în modelele Stable Diffusion
- Depanarea modelelor Stable Diffusion: sfaturi și cele mai bune practici
- Monitorizarea și analiza modelelor Stable Diffusion
Rezumat și Pași Următori
- Revizuirea conceptelor și subiectelor cheie
- Sesiune de întrebări și răspunsuri
- Pașii următori pentru utilizatorii avansați ai Stable Diffusion.
Cerințe
- Înțelegere bună a conceptelor și arhitecturilor de învățare profundă
- Familiaritate cu Stable Diffusion și generarea de imagini din text
- Experiență cu programarea în PyTorch și Python
Publicul țintă
- Specialiști în știința datelor și ingineri de învățare automată
- Cercetători în învățare profundă
- Experți în vizionarea computerizată.
21 Ore
