Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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