Programa del Curso

Introducción al Avanzado Stable Diffusion

  • Descripción general de Stable Diffusion la arquitectura y los componentes
  • 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 entradas: 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 una implementación eficiente del modelo

Ajuste y generalización de hiperparámetros con Stable Diffusion

  • Técnicas de ajuste de hiperparámetros para modelos Stable Diffusion
  • Técnicas de regularización para mejorar la generalización de modelos
  • Técnicas avanzadas para manejar el sesgo y la equidad en los modelos Stable Diffusion

Integración Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo

  • Integración de Stable Diffusion con PyTorch, TensorFlow y otros marcos de aprendizaje profundo
  • Técnicas avanzadas de implementación para modelos de difusión estable
  • Técnicas avanzadas de inferencia para modelos de difusión estable

Depuración y solución de problemas Stable Diffusion Modelos

  • Técnicas para diagnosticar y resolver problemas en Stable Diffusion modelos
  • Depuración de modelos Stable Diffusion: sugerencias y prácticas recomendadas
  • Monitoreo 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

  • Buena comprensión de los conceptos y arquitecturas de aprendizaje profundo.
  • Familiaridad con la difusión estable y la generación de texto a imagen.
  • Experiencia con programación en PyTorch y Python.

Audiencia

  • Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático.
  • Investigadores de aprendizaje profundo
  • Expertos en visión por computadora.
 21 horas

Número de participantes



Precio por participante

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