Course Outline
Εισαγωγή στα Προχωρημένα Stable Diffusion
- Επισκόπηση Stable Diffusion αρχιτεκτονικής και στοιχείων Βαθιά μάθηση για δημιουργία κειμένου σε εικόνα: ανασκόπηση μοντέλων και τεχνικών τελευταίας τεχνολογίας Προηγμένα Stable Diffusion σενάρια και περιπτώσεις χρήσης
Προηγμένες τεχνικές δημιουργίας κειμένου σε εικόνα με Stable Diffusion
- Μοντέλα δημιουργίας για σύνθεση εικόνας: GAN, VAE και οι παραλλαγές τους Δημιουργία εικόνας υπό όρους με εισόδους κειμένου: μοντέλα και τεχνικές Πολυτροπική δημιουργία με πολλαπλές εισόδους: μοντέλα και τεχνικές Λεπτός έλεγχος δημιουργίας εικόνας: μοντέλα και τεχνικές
Βελτιστοποίηση απόδοσης και κλιμάκωση για Stable Diffusion
- Βελτιστοποίηση και κλιμάκωση Stable Diffusion για μεγάλα σύνολα δεδομένων Παραλληλισμός μοντέλων και παραλληλισμός δεδομένων για εκπαίδευση υψηλής απόδοσης Τεχνικές για τη μείωση της κατανάλωσης μνήμης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και εξαγωγή συμπερασμάτων Τεχνικές κβαντισμού και κλαδέματος για αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλων
Συντονισμός και γενίκευση υπερπαραμέτρων με Stable Diffusion
- Τεχνικές συντονισμού υπερπαραμέτρων για μοντέλα Stable Diffusion Τεχνικές τακτοποίησης για τη βελτίωση της γενίκευσης μοντέλων Προηγμένες τεχνικές για τον χειρισμό της μεροληψίας και της δικαιοσύνης στα Stable Diffusion μοντέλα
Ενσωμάτωση του Stable Diffusion με άλλα πλαίσια και εργαλεία Deep Learning
- Ενσωμάτωση Stable Diffusion με PyTorch, TensorFlow και άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης Προηγμένες τεχνικές ανάπτυξης για μοντέλα Stable Diffusion Προηγμένες τεχνικές συμπερασμάτων για μοντέλα Stable Diffusion
Εντοπισμός σφαλμάτων και αντιμετώπιση προβλημάτων Stable Diffusion Μοντέλα
- Τεχνικές για τη διάγνωση και την επίλυση προβλημάτων σε Stable Diffusion μοντέλα Εντοπισμός σφαλμάτων Stable Diffusion μοντέλων: συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές Παρακολούθηση και ανάλυση Stable Diffusion μοντέλων
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
- Ανασκόπηση βασικών εννοιών και θεμάτων Συνεδρία Q&A Επόμενα βήματα για προχωρημένους Stable Diffusion χρήστες.
Requirements
- Καλή κατανόηση εννοιών και αρχιτεκτονικών βαθιάς μάθησης Εξοικείωση με τη σταθερή διάχυση και δημιουργία κειμένου σε εικόνα Εμπειρία με προγραμματισμό PyTorch και Python
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων και μηχανικοί μηχανικής μάθησης Ερευνητές βαθιάς μάθησης Computer Ειδικοί στην όραση.
Testimonials (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.