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

• Go对深度学习概念和架构的理解
• 熟悉 Stable Diffusion 和文本到图像的生成
• 具有 PyTorch 和 Python 程式设计经验

观众

• 数据科学家和机器学习工程师
• 深度学习研究人员
• 计算机视觉专家。

Stable Diffusion 是一个强大的深度学习模型，可以根据文本描述生成详细的图像。 

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向中高级数据科学家、机器学习工程师、深度学习研究人员和计算机视觉专家，他们希望扩展其在深度学习以生成文本到图像方面的知识和技能。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解用于文字到图像生成的高级深度学习架构和技术。
• 实施复杂模型和优化，以实现高品质的图像合成。
• 优化大型数据集和复杂模型的性能和可扩充性。
• 优化超参数以获得更好的模型性能和泛化。
• 与其他深度学习框架和工具集成 Stable Diffusion。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排

进阶简介Stable Diffusion

• Stable Diffusion 架构和元件概述
• 用于文本到图像生成的深度学习：最先进的模型和技术回顾
• 高级 Stable Diffusion 场景和用例

进阶文字到影像生成技术Stable Diffusion

• 图像合成的生成模型：GAN、VAE 及其变体
• 使用文本输入生成条件图像：模型和技术
• 具有多个输入的多模态生成：模型和技术
• 图像生成的精细控制：模型和技术

效能优化和扩展Stable Diffusion

• 优化和扩展大型资料集Stable Diffusion
• 用于高性能训练的模型并行和数据并行
• 在训练和推理期间减少记忆体消耗的技术
• 用于高效模型部署的量化和修剪技术

超参数调整和泛化 Stable Diffusion

• Stable Diffusion 模型的超参数调整技术
• 用于改进模型泛化的正则化技术
• 在 Stable Diffusion 模型中处理偏差和公平性的高级技术

将 Stable Diffusion 与其他 Deep Learning 框架和工具集成

• 将 Stable Diffusion 与 PyTorch、TensorFlow 和其他深度学习框架集成
• 适用于 Stable Diffusion 模型的高级部署技术
• 适用于 Stable Diffusion 模型的高级推理技术

调试和故障排除 Stable Diffusion 模型

• 用于诊断和解决 Stable Diffusion 模型中问题的技术
• 调试 Stable Diffusion 模型：提示和最佳实践
• 监控和分析 Stable Diffusion 模型

总结和后续步骤

• 关键概念和主题回顾
• Q&A 环节
• 高级 Stable Diffusion 使用者的后续步骤。