Programa do Curso

Introdução ao avançado Stable Diffusion

  • Visão geral da arquitetura e dos componentes de Stable Diffusion
  • Aprendizagem profunda para a geração de texto-imagem: análise dos modelos e técnicas mais avançados
  • Cenários avançados de Stable Diffusion e casos de utilização

Técnicas avançadas de geração de texto para imagem com Stable Diffusion

  • Modelos generativos para a síntese de imagens: GANs, VAEs e suas variações
  • Geração de imagens condicionais com entradas de texto: modelos e técnicas
  • Geração multimodal com múltiplas entradas: modelos e técnicas
  • Controlo fino da geração de imagens: modelos e técnicas

Otimização do desempenho e escalonamento para Stable Diffusion

  • Otimização e escalonamento Stable Diffusion para grandes conjuntos de dados
  • Paralelismo de modelos e paralelismo de dados para formação de elevado desempenho
  • Técnicas para reduzir o consumo de memória durante a formação e a inferência
  • Técnicas de quantização e poda para uma implantação eficiente de modelos

Afinação e generalização de hiperparâmetros com Stable Diffusion

  • Técnicas de afinação de hiperparâmetros para modelos Stable Diffusion
  • Técnicas de regularização para melhorar a generalização do modelo
  • Técnicas avançadas para lidar com viés e equidade em modelos Stable Diffusion

Integração de Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda

  • Integração da difusão estável com PyTorch, TensorFlow e outras estruturas de aprendizagem profunda
  • Técnicas avançadas de implementação para modelos de difusão estável
  • Técnicas avançadas de inferência para modelos de difusão estável

Depuração e resolução de problemas Stable Diffusion Modelos

  • Técnicas de diagnóstico e resolução de problemas em modelos Stable Diffusion
  • Depuração de modelos Stable Diffusion: dicas e melhores práticas
  • Monitorização e análise de modelos Stable Diffusion

Resumo e próximas etapas

  • Revisão dos principais conceitos e tópicos
  • Sessão de perguntas e respostas
  • Próximos passos para utilizadores avançados Stable Diffusion.

Requisitos

    Boa compreensão dos conceitos e arquitecturas de aprendizagem profunda Familiaridade com a difusão estável e a geração de texto para imagem Experiência com PyTorch e programação Python

Público

    Cientistas de dados e engenheiros de aprendizagem automática Investigadores de aprendizagem profunda Computer peritos em visão.
  21 horas

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