Kursplan

Introduktion till Stable Diffusion

  • Översikt över Stable Diffusion och dess tillämpningar
  • Hur Stable Diffusion kan jämföras med andra bildgenereringsmodeller (t.ex. GAN, VAE)
  • Avancerade funktioner och arkitektur för Stable Diffusion
  • Utöver grunderna: Stable Diffusion för komplexa bildgenereringsuppgifter

Byggnad Stable Diffusion Modeller

  • Konfigurera utvecklingsmiljön
  • Förberedelse och förbehandling av data
  • Träningsmodeller Stable Diffusion
  • Stable Diffusion Justering av hyperparametrar

Avancerade Stable Diffusion tekniker

  • Inmålning och utmålning med Stable Diffusion
  • Bild-till-bild-översättning med Stable Diffusion
  • Använda Stable Diffusion för dataförstoring och stilöverföring
  • Arbeta med andra djupinlärningsmodeller tillsammans med Stable Diffusion

Optimera Stable Diffusion-modeller

  • Förbättra prestanda och stabilitet
  • Hantera storskaliga bilddatauppsättningar
  • Diagnostisera och lösa problem med Stable Diffusion-modeller
  • Avancerade Stable Diffusion visualiseringstekniker

Fallstudier och bästa praxis

  • Verkliga tillämpningar av Stable Diffusion
  • Metodtips för Stable Diffusion bildgenerering
  • Utvärderingsmått för Stable Diffusion modeller
  • Framtida inriktningar för Stable Diffusion forskning

Sammanfattning och nästa steg

  • Genomgång av centrala begrepp och ämnen
  • Frågestund
  • Nästa steg för avancerade Stable Diffusion användare

Krav

  • Erfarenhet av djupinlärning och datorseende
  • Kännedom om bildgenereringsmodeller (t.ex. GAN, VAE)
  • Kunskaper i Python programmering

Publik

  • Datavetare
  • Ingenjörer inom maskininlärning
  • Forskare inom datorseende
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses