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

• Go對深度學習概念和架構的理解
• 熟悉 Stable Diffusion 和文本到圖像的生成
• 具有 PyTorch 和 Python 程式設計經驗

觀眾

• 數據科學家和機器學習工程師
• 深度學習研究人員
• 計算機視覺專家。

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。 

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向中高級數據科學家、機器學習工程師、深度學習研究人員和計算機視覺專家，他們希望擴展其在深度學習以生成文本到圖像方面的知識和技能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解用於文字到圖像生成的高級深度學習架構和技術。
• 實施複雜模型和優化，以實現高品質的圖像合成。
• 優化大型數據集和複雜模型的性能和可擴充性。
• 優化超參數以獲得更好的模型性能和泛化。
• 與其他深度學習框架和工具集成 Stable Diffusion。

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

進階簡介Stable Diffusion

• Stable Diffusion 架構和元件概述
• 用於文本到圖像生成的深度學習：最先進的模型和技術回顧
• 高級 Stable Diffusion 場景和用例

進階文字到影像生成技術Stable Diffusion

• 圖像合成的生成模型：GAN、VAE 及其變體
• 使用文本輸入生成條件圖像：模型和技術
• 具有多個輸入的多模態生成：模型和技術
• 圖像生成的精細控制：模型和技術

效能優化和擴展Stable Diffusion

• 優化和擴展大型資料集Stable Diffusion
• 用於高性能訓練的模型並行和數據並行
• 在訓練和推理期間減少記憶體消耗的技術
• 用於高效模型部署的量化和修剪技術

超參數調整和泛化 Stable Diffusion

• Stable Diffusion 模型的超參數調整技術
• 用於改進模型泛化的正則化技術
• 在 Stable Diffusion 模型中處理偏差和公平性的高級技術

將 Stable Diffusion 與其他 Deep Learning 框架和工具集成

• 將 Stable Diffusion 與 PyTorch、TensorFlow 和其他深度學習框架集成
• 適用於 Stable Diffusion 模型的高級部署技術
• 適用於 Stable Diffusion 模型的高級推理技術

調試和故障排除 Stable Diffusion 模型

• 用於診斷和解決 Stable Diffusion 模型中問題的技術
• 調試 Stable Diffusion 模型：提示和最佳實踐
• 監控和分析 Stable Diffusion 模型

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。