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.
Mărturii (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
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curs - 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
Curs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.