Programa 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)
  • Características avanzadas y arquitectura de Stable Diffusion
  • Más allá de lo básico: Stable Diffusion para tareas complejas de generación de imágenes

Construcción Stable Diffusion Modelos

  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Preparación y preprocesamiento de datos
  • Modelos de entrenamiento Stable Diffusion
  • Stable Diffusion Ajuste de hiperparámetros

Técnicas avanzadas Stable Diffusion

  • Pintar y pintar con Stable Diffusion
  • Traducción de imagen a imagen con Stable Diffusion
  • Uso de Stable Diffusion para el aumento de datos y la transferencia de estilos
  • Trabajar con otros modelos de aprendizaje profundo junto con Stable Diffusion

Optimización de Stable Diffusion modelos

  • Mejora del rendimiento y la estabilidad
  • Manejo de conjuntos de datos de imágenes a gran escala
  • Diagnóstico y resolución de problemas con Stable Diffusion modelos
  • Técnicas avanzadas de visualización Stable Diffusion

Casos de estudio y mejores prácticas

  • Aplicaciones en el mundo real de Stable Diffusion
  • Prácticas recomendadas para la generación de imágenes Stable Diffusion
  • Métricas de evaluación para Stable Diffusion modelos
  • Direcciones futuras para Stable Diffusion la investigación

Resumen y próximos pasos

  • Revisión de conceptos y temas clave
  • Sesión de preguntas y respuestas
  • Pasos siguientes para usuarios avanzados Stable Diffusion

Requerimientos

  • Experiencia en deep learning y visión artificial
  • Familiaridad con los modelos de generación de imágenes (p. ej., GAN, VAE)
  • Competencia en Python programación

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Computer Investigadores de la visión
 21 horas

Número de participantes



Precio por participante

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