Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Stable Diffusionba
- A Stable Diffusion áttekintése és alkalmazásai
- A Stable Diffusion összehasonlítása más képgenerálási modellekkel (pl. GANs, VAEs)
- A Stable Diffusion fejlett funkciói és architektúrája
- Az alapokon túl: Stable Diffusion komplex képgenerálási feladatokhoz
Stable Diffusion modellek építése
- Fejlesztői környezet beállítása
- Adatelőkészítés és előfeldolgozás
- Stable Diffusion modellek betanítása
- Stable Diffusion hiperparaméterek hangolása
Fejlett Stable Diffusion technikák
- Inpainting és outpainting a Stable Diffusion segítségével
- Kép-kép fordítás a Stable Diffusion segítségével
- Stable Diffusion alkalmazása adatbővítésre és stílusátvitelre
- Egyéb mélytanulási modellek használata a Stable Diffusion mellett
Stable Diffusion modellek optimalizálása
- Teljesítmény és stabilitás javítása
- Nagy méretű képadatkészletek kezelése
- Problémák diagnosztizálása és megoldása Stable Diffusion modelleknél
- Fejlett Stable Diffusion vizualizációs technikák
Esettanulmányok és ajánlott eljárások
- A Stable Diffusion valós alkalmazásai
- Ajánlott eljárások Stable Diffusion képgeneráláshoz
- Értékelési metrikák Stable Diffusion modellekhez
- A Stable Diffusion kutatásának jövőbeli irányai
Összefoglalás és következő lépések
- Kulcsfogalmak és témák áttekintése
- Kérdések és válaszok
- Következő lépések haladó Stable Diffusion felhasználók számára
Követelmények
- Tapasztalat mélytanulásban és számítógépes látásban
- Ismeret a képgenerálási modellekben (pl. GANs, VAEs)
- Python programozási ismeretek
Közönség
- Adatelemzők
- Gépi tanulás mérnökök
- Számítógépes látáskutatók
21 Órák
