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 Stable Diffusion
- Przegląd Stable Diffusion i jego zastosowań
- Porównanie Stable Diffusion z innymi modelami generowania obrazów (np. GAN, VAE)
- Zaawansowane funkcje i architektura Stable Diffusion
- Poza podstawami: Stable Diffusion dla złożonych zadań generowania obrazów
Tworzenie modeli Stable Diffusion
- Konfiguracja środowiska programistycznego
- Przygotowanie i wstępne przetwarzanie danych
- Trenowanie Stable Diffusion modeli
- Strojenie hiperparametrów Stable Diffusion
Zaawansowane techniki Stable Diffusion
- Inpainting i outpainting z Stable Diffusion
- Tłumaczenie między obrazami za pomocą Stable Diffusion
- Używanie Stable Diffusion do rozszerzania danych i przenoszenia stylu
- Praca z innymi modelami głębokiego uczenia wraz z Stable Diffusion
Optymalizacja modeli Stable Diffusion
- Poprawa wydajności i stabilności
- Obsługa dużych zbiorów danych obrazów
- Diagnozowanie i rozwiązywanie problemów z modelami Stable Diffusion
- Zaawansowane techniki wizualizacji Stable Diffusion
Studia przypadków i najlepsze praktyki
- Rzeczywiste zastosowania Stable Diffusion
- Najlepsze praktyki generowania obrazów Stable Diffusion
- Metryki oceny modeli Stable Diffusion
- Przyszłe kierunki badań nad Stable Diffusion
Podsumowanie i kolejne kroki
- Przegląd kluczowych pojęć i tematów
- Sesja pytań i odpowiedzi
- Kolejne kroki dla zaawansowanych użytkowników Stable Diffusion
Wymagania
- Doświadczenie w głębokim uczeniu się i wizji komputerowej
- Znajomość modeli generowania obrazów (np. GAN, VAE)
- Biegła znajomość programowania Python
Publiczność
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze zajmujący się wizją komputerową
21 godzin
