Schița de curs

Introducere în avansați Stable Diffusion

  • Prezentare generală a arhitecturii și componentelor Stable Diffusion
  • Învățarea profundă pentru generarea textului în imagini: trecere în revistă a modelelor și tehnicilor de ultimă oră
  • Scenarii și cazuri de utilizare avansate ale Stable Diffusion

Tehnici avansate de generare a textului în imagini cu Stable Diffusion

  • Modele generative pentru sinteza imaginilor: GAN-uri, VAE-uri și variațiile lor
  • Generarea de imagini condiționate cu intrări de text: modele și tehnici
  • Generarea multimodală cu intrări multiple: modele și tehnici
  • Controlul fin al generării de imagini: modele și tehnici.

Optimizarea performanței și scalarea pentru Stable Diffusion

  • Optimizarea și scalarea Stable Diffusion pentru seturi mari de date
  • Paralelismul modelului și paralelismul datelor pentru o instruire de înaltă performanță
  • Tehnici de reducere a consumului de memorie în timpul instruirii și al inferenței
  • Tehnici de cuantificare și tăiere pentru implementarea eficientă a modelelor

Reglarea și generalizarea hiperparametrului cu Stable Diffusion

  • Tehnici de reglare a hiperparametrilor pentru modelele Stable Diffusion
  • Tehnici de regularizare pentru îmbunătățirea generalizării modelelor
  • Tehnici avansate pentru manipularea prejudecăților și corectitudinii în modelele Stable Diffusion.

Integrarea Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă

  • Integrarea difuziei stabile cu PyTorch, TensorFlow și alte cadre de învățare profundă
  • Tehnici avansate de implementare pentru modelele de difuzie stabilă
  • Tehnici avansate de inferență pentru modelele Stable Diffusion

Depanare și depanare Stable Diffusion Modele

  • Tehnici de diagnosticare și rezolvare a problemelor din modelele Stable Diffusion.
  • Depanarea modelelor Stable Diffusion: sfaturi și cele mai bune practici
  • Monitorizarea și analizarea modelelor Stable Diffusion

Rezumat și etapele următoare

  • Trecerea în revistă a conceptelor și subiectelor cheie
  • Sesiune de întrebări și răspunsuri
  • Următorii pași pentru utilizatorii avansați Stable Diffusion.

Cerințe

    O bună înțelegere a conceptelor și arhitecturilor de învățare profundă Familiaritate cu difuzarea stabilă și generarea textului în imagine Experiență cu PyTorch și programare Python

Audiență

    Cercetători de date și ingineri de învățare automată Cercetători în domeniul învățării profunde Computer experți în viziune.
  21 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 ore

Deep Learning for Medicine

  14 ore

Categorii înrudite