Programa do Curso

Introdução a Stable Diffusion

  • Visão geral de Stable Diffusion e das suas aplicações
  • Comparação da Stable Diffusion com outros modelos de geração de imagens (por exemplo, GANs, VAEs)
  • Características avançadas e arquitetura do Stable Diffusion
  • Para além do básico: Stable Diffusion para tarefas complexas de geração de imagens

Construção Stable Diffusion Modelos

  • Configurar o ambiente de desenvolvimento
  • Preparação e pré-processamento de dados
  • Treinar Stable Diffusion modelos
  • Ajuste de Stable Diffusion hiperparâmetros

Técnicas avançadas Stable Diffusion

  • Inpainting e outpainting com Stable Diffusion
  • Tradução de imagem para imagem com Stable Diffusion
  • Utilização de Stable Diffusion para aumento de dados e transferência de estilos
  • Trabalhar com outros modelos de aprendizagem profunda juntamente com Stable Diffusion

Otimizar Stable Diffusion Modelos

  • Melhorar o desempenho e a estabilidade
  • Tratamento de conjuntos de dados de imagens em grande escala
  • Diagnosticar e resolver problemas com modelos Stable Diffusion
  • Técnicas avançadas de visualização de Stable Diffusion

Estudos de caso e melhores práticas

  • Aplicações do mundo real de Stable Diffusion
  • Melhores práticas para a geração de imagens Stable Diffusion
  • Métricas de avaliação para modelos Stable Diffusion
  • Direcções futuras para a investigação 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

  • Experiência em aprendizagem profunda e visão computacional
  • Familiaridade com modelos de geração de imagens (por exemplo, GANs, VAEs)
  • Proficiência em Python programação

Público

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de aprendizagem de máquinas
  • Computer Investigadores no domínio da visão
  21 horas

Declaração de Clientes (4)

Cursos Relacionados

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 horas

Deep Learning for Medicine

  14 horas

Categorias Relacionadas