Schița de curs

Introducere în Stable Diffusion

  • Prezentare generală a Stable Diffusion și a aplicațiilor sale
  • Cum se compară Stable Diffusion cu alte modele de generare a imaginilor (de exemplu, GAN-uri, VAE-uri)
  • Caracteristici avansate și arhitectura Stable Diffusion
  • Dincolo de elementele de bază: Stable Diffusion pentru sarcini complexe de generare a imaginilor

Construirea Stable Diffusion Modele

  • Configurarea mediului de dezvoltare
  • Pregătirea și preprocesarea datelor
  • Formarea modelelor Stable Diffusion
  • Reglarea hiperparametrilor Stable Diffusion.

Tehnici avansate Stable Diffusion

  • Vopsire și vopsire cu Stable Diffusion
  • Translația imagine-imagine cu Stable Diffusion
  • Utilizarea Stable Diffusion pentru mărirea datelor și transferul de stiluri
  • Lucrul cu alte modele de învățare profundă alături de Stable Diffusion

Optimizarea modelelor Stable Diffusion

  • Îmbunătățirea performanțelor și a stabilității
  • Gestionarea seturilor de date de imagini la scară largă
  • Diagnosticarea și rezolvarea problemelor cu modelele Stable Diffusion.
  • Tehnici avansate de vizualizare Stable Diffusion.

Studii de caz și bune practici

  • Aplicații în lumea reală a Stable Diffusion
  • Cele mai bune practici pentru generarea de imagini Stable Diffusion
  • Parametrii de evaluare pentru modelele Stable Diffusion
  • Direcții viitoare de cercetare Stable Diffusion

Rezumat și etapele următoare

  • Trecerea în revistă a conceptelor și subiectelor cheie
  • Sesiune de întrebări și răspunsuri
  • Următorii pași pentru utilizatorii Stable Diffusion avansați

Cerințe

  • Experiență în învățare profundă și viziune computerizată
  • Familiaritate cu modelele de generare a imaginilor (de exemplu, GAN-uri, VAE)
  • .
  • Cunoștințe de programare Python
  • .

Audiență

  • Științifici de date
  • Inginerii de învățare mecanică
  • Computer cercetători în domeniul viziunii
  21 ore
 

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 ore

Deep Learning for Medicine

  14 ore

Categorii înrudite