Kursplan
Introduksjon til avansert Stable Diffusion
- Oversikt over Stable Diffusion arkitektur og komponenter Dyplæring for tekst-til-bilde generering: gjennomgang av toppmoderne modeller og teknikker Avanserte Stable Diffusion scenarier og brukssaker
Avanserte tekst-til-bilde-genereringsteknikker med Stable Diffusion
- Generative modeller for bildesyntese: GAN-er, VAE-er og deres variasjoner Betinget bildegenerering med tekstinndata: modeller og teknikker Multimodal generering med flere innganger: modeller og teknikker Finmasket kontroll av bildegenerering: modeller og teknikker
Ytelsesoptimalisering og skalering for Stable Diffusion
- Optimalisering og skalering Stable Diffusion for store datasett Modellparallellisme og dataparallellisme for trening med høy ytelse Teknikker for å redusere minneforbruk under trening og inferens Kvantiserings- og beskjæringsteknikker for effektiv modelldistribusjon
Hyperparameterjustering og generalisering med Stable Diffusion
- Hyperparameterjusteringsteknikker for Stable Diffusion-modeller Regulariseringsteknikker for å forbedre modellgeneralisering Avanserte teknikker for håndtering av skjevheter og rettferdighet i Stable Diffusion-modeller
Integrering Stable Diffusion med andre dyplæringsrammer og verktøy
- Integrering av stabil diffusjon med PyTorch, TensorFlow og andre rammeverk for dyp læring Avanserte distribusjonsteknikker for stabile diffusjonsmodeller Avanserte slutningsteknikker for stabile diffusjonsmodeller
Feilsøking og feilsøking Stable Diffusion Modeller
- Teknikker for å diagnostisere og løse problemer i Stable Diffusion-modeller Feilsøking Stable Diffusion-modeller: tips og beste praksis Overvåking og analyse av Stable Diffusion-modeller
Sammendrag og neste trinn
- Gjennomgang av nøkkelkonsepter og emner Q&A-økt Neste trinn for avanserte Stable Diffusion brukere.
Krav
- God forståelse av dyplæringskonsepter og arkitekturer Kjennskap til stabil diffusjon og tekst-til-bilde generering Erfaring med PyTorch og Python programmering
Publikum
- Dataforskere og maskinlæringsingeniører Dyplæringsforskere Computer synseksperter.
Testimonials (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
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurs - 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
Kurs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.