Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в напредналите Stable Diffusion
- Преглед на Stable Diffusion архитектура и компоненти
- Задълбочено обучение за генериране на текст към изображение: преглед на най-съвременни модели и техники
- Разширени Stable Diffusion сценарии и случаи на употреба
Усъвършенствани техники за генериране на текст към изображение с Stable Diffusion
- Генеративни модели за синтез на изображения: GAN, VAE и техните вариации
- Генериране на условно изображение с въвеждане на текст: модели и техники
- Мултимодално генериране с множество входове: модели и техники
- Фино управление на генерирането на изображения: модели и техники
Оптимизиране на производителността и мащабиране за Stable Diffusion
- Оптимизиране и мащабиране Stable Diffusion за големи набори от данни
- Паралелизъм на модела и паралелизъм на данни за обучение с висока производителност
- Техники за намаляване на потреблението на памет по време на обучение и извод
- Техники за квантуване и съкращаване за ефективно внедряване на модела
Хиперпараметрична настройка и обобщение с Stable Diffusion
- Хиперпараметрични техники за настройка за Stable Diffusion модели
- Техники за регулиране за подобряване на обобщаването на модела
- Усъвършенствани техники за справяне с пристрастия и справедливост в Stable Diffusion модели
Интегриране Stable Diffusion с други Deep Learning рамки и инструменти
- Интегриране на Stable Diffusion с PyTorch, TensorFlow и други рамки за дълбоко обучение
- Разширени техники за внедряване за Stable Diffusion модели
- Разширени техники за извод за Stable Diffusion модели
Отстраняване на грешки и отстраняване на неизправности Stable Diffusion Модели
- Техники за диагностициране и разрешаване на проблеми в Stable Diffusion модели
- Модели за отстраняване на грешки Stable Diffusion: съвети и най-добри практики
- Мониторинг и анализ на Stable Diffusion модели
Обобщение и следващи стъпки
- Преглед на ключови понятия и теми
- Сесия за въпроси и отговори
- Следващи стъпки за напреднали Stable Diffusion потребители.
Изисквания
- Goот разбиране на концепции и архитектури за дълбоко обучение
- Познаване на Stable Diffusion и генериране на текст към изображение
- Опит с програмирането на PyTorch и Python.
Публика
- Учени по данни и инженери по машинно обучение
- Изследователи на дълбоко обучение
- Експерти по компютърно зрение.
21 Часа
