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.
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
