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Temario del curso
Introducción a Stable Diffusion
- Descripción general de Stable Diffusion y sus aplicaciones
- Cómo se compara Stable Diffusion con otros modelos de generación de imágenes (p. ej., GAN, VAE)
- Funciones avanzadas y arquitectura de Stable Diffusion
- Más allá de lo básico: Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes complejas
Construcción de modelos de Stable Diffusion
- Configuración del entorno de desarrollo
- Preparación y preprocesamiento de datos
- Entrenamiento de modelos de Stable Diffusion
- Ajuste de hiperparámetros de Stable Diffusion
Técnicas avanzadas de Stable Diffusion
- Inpainting y outpainting con Stable Diffusion
- Traducción de imagen a imagen con Stable Diffusion
- Uso de Stable Diffusion para aumento de datos y transferencia de estilo
- Trabajo con otros modelos de aprendizaje profundo junto con Stable Diffusion
Optimización de modelos de Stable Diffusion
- Mejora del rendimiento y la estabilidad
- Gestión de conjuntos de datos de imágenes a gran escala
- Diagnóstico y resolución de problemas con modelos de Stable Diffusion
- Técnicas avanzadas de visualización de Stable Diffusion
Casos de estudio y mejores prácticas
- Aplicaciones en el mundo real de Stable Diffusion
- Mejores prácticas para la generación de imágenes con Stable Diffusion
- Métricas de evaluación para modelos de Stable Diffusion
- Líneas futuras de investigación en Stable Diffusion
Resumen y próximos pasos
- Repaso de conceptos y temas clave
- Sesión de preguntas y respuestas
- Próximos pasos para usuarios avanzados de Stable Diffusion
Requerimientos
- Experiencia en aprendizaje profundo y visión por computadora
- Conocimiento de modelos de generación de imágenes (p. ej., GAN, VAE)
- Dominio de la programación en Python
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de visión por computadora
21 Horas