Vă mulțumim că ați trimis solicitarea! Un membru al echipei noastre vă va contacta în scurt timp.
Vă mulțumim că ați trimis rezervarea! Un membru al echipei noastre vă va contacta în scurt timp.
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)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.