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.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в усъвършенствания Stable Diffusion
- Общ преглед на архитектурата и компонентите на Stable Diffusion
- Задълбочено обучение за генериране на изображения от текст: преглед на най-съвременните модели и техники
- Сценарии и приложения на усъвършенствания Stable Diffusion
Усъвършенствани техники за генериране на изображения от текст със Stable Diffusion
- Генеративни модели за синтез на изображения: GAN, VAE и техните варианти
- Условно генериране на изображения с текстови входове: модели и техники
- Мултимодално генериране с множество входове: модели и техники
- Фин контрол върху генерирането на изображения: модели и техники
Оптимизиране на производителността и мащабиране за Stable Diffusion
- Оптимизиране и мащабиране на Stable Diffusion за големи набори от данни
- Паралелизъм на модела и паралелизъм на данните за високопроизводително обучение
- Техники за намаляване на консумацията на памет по време на обучение и инференция
- Техники за квантуване и прунинг за ефективно внедряване на модела
Настройка на хиперпараметри и генерализация със Stable Diffusion
- Техники за настройка на хиперпараметри за моделите Stable Diffusion
- Техники за регуларизация за подобряване на генерализацията на модела
- Усъвършенствани техники за справяне с отклонения и осигуряване на справедливост в моделите Stable Diffusion
Интегриране на Stable Diffusion с други рамки и инструменти за задълбочено обучение
- Интегриране на Stable Diffusion с PyTorch, TensorFlow и други рамки за задълбочено обучение
- Усъвършенствани техники за внедряване на модели Stable Diffusion
- Усъвършенствани техники за инференция на модели Stable Diffusion
Дебъгване и отстраняване на проблеми в модели Stable Diffusion
- Техники за диагностициране и разрешаване на проблеми в модели Stable Diffusion
- Дебъгване на модели Stable Diffusion: съвети и най-добри практики
- Мониторинг и анализ на модели Stable Diffusion
Обобщение и следващи стъпки
- Преговор на ключови концепции и теми
- Сесия за въпроси и отговори
- Следващи стъпки за напреднали потребители на Stable Diffusion.
Изисквания
- Добро разбиране на концепциите и архитектурите за задълбочено обучение
- Запознатост със Stable Diffusion и генерирането на изображения от текст
- Опит с програмирането на Python и PyTorch
Аудитория
- Специалисти по данни и инженери по машинно обучение
- Изследователи в областта на задълбоченото обучение
- Експерти по компютърно зрение.
21 Часа
