Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

• 深度學習和計算機視覺方面的經驗
• 熟悉影像產生模型（例如 GAN、VAE）
• 精通 Python 個程式設計

觀眾

• 數據科學家
• 機器學習工程師
• 計算機視覺研究人員

Stable Diffusion 是一個強大的深度學習模型，可以根據文本描述生成詳細的圖像。 

這種講師指導的即時培訓（在線或現場）面向希望 利用 Stable Diffusion 為各種使用案例生成高品質圖像的數據科學家、機器學習工程師和計算機視覺研究人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Stable Diffusion 的原理以及它如何用於圖像生成。
• 為圖像生成任務構建和訓練 Stable Diffusion 模型。
• 將 Stable Diffusion 應用於各種圖像生成方案，例如修復、出海和圖像到圖像的轉換。
• 優化 Stable Diffusion 模型的性能和穩定性。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們安排

Stable Diffusion 簡介

• Stable Diffusion 及其應用概述
• Stable Diffusion 與其他圖像生成模型（例如 GAN、VAE）的比較
• 進階功能和架構Stable Diffusion
• 超越基礎知識：Stable Diffusion 用於複雜的圖像生成任務

構建 Stable Diffusion 模型

• 設置開發環境
• 數據準備和預處理
• 訓練 Stable Diffusion 個模型
• Stable Diffusion 超參數調整

高級 Stable Diffusion 技術

• 使用 Stable Diffusion 進行修復和出漆
• 使用 Stable Diffusion 進行圖像到圖像轉換
• 使用 Stable Diffusion 進行數據增強和樣式傳輸
• 與其他深度學習模型一起工作 Stable Diffusion

優化 Stable Diffusion 模型

• 提高性能和穩定性
• 處理大規模圖像數據集
• 診斷和解決 Stable Diffusion 模型的問題
• 高級 Stable Diffusion 視覺化技術

案例研究和最佳實踐

• Stable Diffusion 的實際應用
• Stable Diffusion 映射生成的最佳實踐
• Stable Diffusion 模型的評估指標
• Stable Diffusion 研究的未來方向

總結和後續步驟

• 關鍵概念和主題回顧
• Q&A 環節
• 高級 Stable Diffusion 使用者的後續步驟