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Programa del Curso
Introducción al Avanzado Stable Diffusion
- Descripción general de la arquitectura y los componentes Stable Diffusion
- Deep learning para la generación de texto a imagen: revisión de modelos y técnicas de última generación
- Escenarios y casos de uso avanzados Stable Diffusion
Técnicas avanzadas de generación de texto a imagen con Stable Diffusion
- Modelos generativos para la síntesis de imágenes: GANs, VAEs y sus variaciones
- Generación de imágenes condicionales con entradas de texto: modelos y técnicas
- Generación multimodal con múltiples insumos: modelos y técnicas
- Control detallado de la generación de imágenes: modelos y técnicas
Optimización y escalado del rendimiento para Stable Diffusion
- Optimización y escalado Stable Diffusion para grandes conjuntos de datos
- Paralelismo de modelos y paralelismo de datos para el entrenamiento de alto rendimiento
- Técnicas para reducir el consumo de memoria durante el entrenamiento y la inferencia
- Técnicas de cuantificación y poda para la implementación eficiente de modelos
Ajuste y generalización de hiperparámetros con Stable Diffusion
- Técnicas de ajuste de hiperparámetros para modelos Stable Diffusion
- Técnicas de regularización para mejorar la generalización del modelo
- Técnicas avanzadas para manejar el sesgo y la equidad en modelos Stable Diffusion
Integración Stable Diffusion con otros Deep Learning marcos y herramientas
- Integración Stable Diffusion con PyTorch, TensorFlow y otros marcos de aprendizaje profundo
- Técnicas avanzadas de implementación para modelos Stable Diffusion
- Técnicas avanzadas de inferencia para modelos Stable Diffusion
Depuración y solución de problemas Stable Diffusion Modelos
- Técnicas para diagnosticar y resolver problemas en modelos Stable Diffusion
- Depuración de modelos Stable Diffusion: sugerencias y prácticas recomendadas
- Seguimiento y análisis de modelos Stable Diffusion
Resumen y próximos pasos
- Revisión de conceptos y temas clave
- Sesión de preguntas y respuestas
- Pasos siguientes para usuarios avanzados Stable Diffusion.
Requerimientos
- Good Comprensión de conceptos y arquitecturas de aprendizaje profundo
- Familiaridad con Stable Diffusion y la generación de texto a imagen
- Experiencia con la programación PyTorch y Python
Audiencia
- Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de aprendizaje profundo
- Expertos en visión artificial.
21 Horas