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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 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
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.