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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
Testimonios (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
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curso - 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
Curso - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
