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 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
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze zajmujący się wizją komputerową
21 godzin
