Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Advanced Stable Diffusion
- Przegląd architektury i komponentów Stable Diffusion
- Głębokie uczenie do generowania tekstu na obraz: przegląd najnowocześniejszych modeli i technik
- Zaawansowane Stable Diffusion scenariusze i przypadki użycia
Zaawansowane techniki generowania tekstu na obraz z Stable Diffusion
- Modele generatywne do syntezy obrazów: GAN, VAE i ich odmiany
- Warunkowe generowanie obrazów z danymi tekstowymi: modele i techniki
- Generowanie multimodalne z wieloma danymi wejściowymi: modele i techniki
- Szczegółowa kontrola generowania obrazu: modele i techniki
Optymalizacja wydajności i skalowanie dla Stable Diffusion
- Optymalizacja i skalowanie Stable Diffusion dla dużych zbiorów danych
- Równoległość modeli i równoległość danych dla wysokowydajnego szkolenia
- Techniki zmniejszania zużycia pamięci podczas uczenia i wnioskowania
- Techniki kwantyzacji i przycinania dla wydajnego wdrażania modeli
Dostrajanie hiperparametrów i uogólnianie za pomocą Stable Diffusion
- Techniki dostrajania hiperparametrów dla modeli Stable Diffusion
- Techniki regularyzacji poprawiające uogólnianie modeli
- Zaawansowane techniki obsługi stronniczości i uczciwości w modelach Stable Diffusion
Integracja Stable Diffusion z innymi frameworkami i narzędziami Deep Learning
- Integracja Stable Diffusion z PyTorch, TensorFlow i innymi frameworkami głębokiego uczenia się
- Zaawansowane techniki wdrażania modeli Stable Diffusion
- Zaawansowane techniki wnioskowania dla modeli Stable Diffusion
Debugowanie i rozwiązywanie problemów z modelami Stable Diffusion
- Techniki diagnozowania i rozwiązywania problemów w modelach Stable Diffusion
- Debugowanie modeli Stable Diffusion: wskazówki i najlepsze praktyki
- Monitorowanie i analizowanie modeli Stable Diffusion
Podsumowanie i kolejne kroki
- Przegląd kluczowych pojęć i tematów
- Sesja pytań i odpowiedzi
- Kolejne kroki dla zaawansowanych Stable Diffusion użytkowników.
Wymagania
- Good zrozumienia koncepcji i architektur głębokiego uczenia się
- Znajomość Stable Diffusion i generowania tekstu na obraz
- Doświadczenie w programowaniu PyTorch i Python
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze głębokiego uczenia
- Eksperci w dziedzinie wizji komputerowej.
21 godzin
