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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 estilo
- Trabajar con otros modelos de aprendizaje profundo junto con Stable Diffusion
Optimización Stable Diffusion de modelos
- Mejora del rendimiento y la estabilidad
- Manejo de conjuntos de datos de imágenes a gran escala
- Diagnóstico y resolución de problemas con modelos Stable Diffusion
- Técnicas de visualización avanzadas Stable Diffusion
Estudios de casos y mejores prácticas
- Aplicaciones en el mundo real de Stable Diffusion
- Prácticas recomendadas para la generación de imágenes Stable Diffusion
- Métricas de evaluación para modelos Stable Diffusion
- Orientaciones 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
- Investigadores en visión artificial
21 horas