Schița de curs

Introducere în Stable Diffusion avansată

  • Prezentare generală a arhitecturii și componentelor Stable Diffusion
  • Învățarea profundă pentru generarea text-imagine: revizuirea modelelor și tehnicilor de ultimă generație
  • Scenarii și cazuri de utilizare Stable Diffusion avansate

Tehnici avansate de generare de text în imagine cu Stable Diffusion

  • Modele generative pentru sinteza imaginilor: GAN-uri, VAE-uri și variațiile acestora
  • Generarea condiționată de imagini cu intrări text: modele și tehnici
  • Generarea multimodală cu intrări multiple: modele și tehnici
  • Controlul detaliat al generării de imagini: modele și tehnici

Optimizarea și scalarea performanței pentru Stable Diffusion

  • Optimizarea și scalarea Stable Diffusion pentru seturi mari de date
  • Paralelismul modelelor și paralelismul datelor pentru formare de înaltă performanță
  • Tehnici de reducere a consumului de memorie în timpul formării și inferenței
  • Tehnici de cuantizare și tăiere pentru implementarea eficientă a modelelor

Reglarea și generalizarea hiperparametrilor cu Stable Diffusion

  • Tehnici de reglare a hiperparametrilor pentru modelele Stable Diffusion
  • Tehnici de regularizare pentru îmbunătățirea generalizării modelelor
  • Tehnici avansate de gestionare a prejudecăților și corectitudinii în modelele Stable Diffusion

Integrarea Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente Deep Learning

  • Integrarea Stable Diffusion cu PyTorch, TensorFlow și alte cadre de învățare profundă
  • Tehnici avansate de implementare pentru modelele Stable Diffusion
  • Tehnici avansate de inferență pentru modelele Stable Diffusion

Depanarea și depanarea modelelor Stable Diffusion

  • Tehnici pentru diagnosticarea și rezolvarea problemelor în modelele Stable Diffusion
  • Depanarea modelelor Stable Diffusion: sfaturi și bune practici
  • Monitorizarea și analizarea modelelor Stable Diffusion

Rezumat și pași următori

  • Trecerea în revistă a conceptelor și subiectelor cheie
  • Sesiune de întrebări și răspunsuri
  • Pașii următori pentru utilizatorii avansați Stable Diffusion.

Cerințe

  • Goe înțelegere a conceptelor și arhitecturilor de învățare profundă
  • Familiaritate cu Stable Diffusion și generarea text-imagine
  • Experiență cu programarea PyTorch și Python

Audiență

  • Oameni de știință de date și ingineri de învățare automată
  • Cercetători în domeniul învățării profunde
  • Experți în viziune computerizată.
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite