Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

• 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.

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 średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów od wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się w celu generowania tekstu na obraz.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
• Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezy obrazu.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostrajanie hiperparametrów w celu uzyskania lepszej wydajności i uogólnienia modelu.
• Integracja Stable Diffusion z innymi strukturami i narzędziami głębokiego uczenia się.

Format kursu

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

Opcje dostosowywania kursu

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

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.