Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

• 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

Stable Diffusion to potężny model głębokiego uczenia się, który może generować szczegółowe obrazy na podstawie opisów tekstowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów dla różnych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Stable Diffusion i jak to działa w przypadku generowania obrazów.
• Budować i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Zastosować Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
• Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zorganizować

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