Kurzusleírás
Bevezetés a haladókba Stable Diffusion
- Az Stable Diffusion architektúra és összetevők áttekintése
- Mély tanulás a szövegből képpé generáláshoz: a legmodernebb modellek és technikák áttekintése
- Speciális Stable Diffusion forgatókönyvek és használati esetek
Fejlett szöveg-kép létrehozási technikák a Stable Diffusion segítségével
- Generatív modellek képszintézishez: GAN-ok, VAE-k és ezek variációi
- Feltételes képgenerálás szövegbevitellel: modellek és technikák
- Multimodális generálás több bemenettel: modellek és technikák
- A képalkotás finomszemcsés szabályozása: modellek és technikák
Teljesítményoptimalizálás és méretezés a Stable Diffusion számára
- Optimalizálás és méretezés Stable Diffusion nagy adatkészletekhez
- Modellpárhuzamosság és adatpárhuzamosság a nagy teljesítményű képzéshez
- A memóriafelhasználás csökkentésére szolgáló technikák edzés közben és következtetések
- Kvantizálási és metszési technikák a hatékony modelltelepítéshez
Hiperparaméter hangolás és általánosítás az Stable Diffusion segítségével
- Hiperparaméter-hangolási technikák Stable Diffusion modellekhez
- Regularizációs technikák a modelláltalánosítás javítására
- Fejlett technikák az elfogultság és az igazságosság kezelésére Stable Diffusion modellekben
Az Stable Diffusion integrálása más Deep Learning keretrendszerekkel és eszközökkel
- Az Stable Diffusion integrálása PyTorch, TensorFlow és más mély tanulási keretrendszerekkel
- Fejlett telepítési technikák Stable Diffusion modellekhez
- Fejlett következtetési technikák Stable Diffusion modellekhez
Hibakeresés és hibaelhárítás Stable Diffusion Modellek
- A problémák diagnosztizálásának és megoldásának technikái Stable Diffusion modellekben
- Hibakeresési Stable Diffusion modellek: tippek és bevált gyakorlatok
- Modellek megfigyelése és elemzése Stable Diffusion
Összegzés és a következő lépések
- A kulcsfogalmak és témák áttekintése
- Kérdések és válaszok munkamenet
- Következő lépések haladó Stable Diffusion felhasználók számára.
Követelmények
- A mély tanulási koncepciók és architektúrák jó megértése Stabil diffúzió és szöveg-kép generálás ismerete PyTorch és Python programozási tapasztalat
Közönség
- Adattudósok és gépi tanulási mérnökök Deep learning kutatók Computer látásszakértők.
Vélemények (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
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurzus - 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
Kurzus - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.