Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение в Stable Diffusion
- Общ преглед на Stable Diffusion и неговите приложения Как Stable Diffusion се сравнява с други модели за генериране на изображения (напр. GAN, VAE) Разширени функции и архитектура на Stable Diffusion Отвъд основите: Stable Diffusion за сложни задачи за генериране на изображения
Сградни Stable Diffusion Модели
- Настройка на средата за разработка Подготовка на данни и предварителна обработка Обучение Stable Diffusion модели Stable Diffusion настройка на хиперпараметри
Напреднали Stable Diffusion техники
- Inpainting и outpainting с Stable Diffusion Превод от изображение към изображение с Stable Diffusion Използване на Stable Diffusion за увеличаване на данни и трансфер на стилове Работа с други модели за дълбоко обучение заедно с Stable Diffusion
Оптимизиране на Stable Diffusion модели
- Подобряване на производителността и стабилността Работа с мащабни масиви от изображения Диагностициране и разрешаване на проблеми с Stable Diffusion модели Усъвършенствани Stable Diffusion техники за визуализация
Казуси и най-добри практики
- Приложения в реалния свят на Stable Diffusion Най-добри практики за Stable Diffusion генериране на изображения Показатели за оценка за Stable Diffusion модели Бъдещи насоки за Stable Diffusion изследвания
Обобщение и следващи стъпки
- Преглед на ключови концепции и теми Сесия за въпроси и отговори Следващи стъпки за напреднали Stable Diffusion потребители
Изисквания
- Опит в дълбокото обучение и компютърното зрение
- Познаване на моделите за генериране на изображения (напр. GAN, VAE)
- Владеене на Python програмиране
Публика
- Учени по данни
- Инженери за машинно обучение
- Computer изследователи на зрението
21 Hours
Oтзиви от потребители (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
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - 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
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.