Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Εισαγωγή στο Stable Diffusion
- Επισκόπηση του Stable Diffusion και των εφαρμογών του Πώς το Stable Diffusion συγκρίνεται με άλλα μοντέλα δημιουργίας εικόνας (π.χ. GAN, VAE) Προηγμένες δυνατότητες και αρχιτεκτονική του Stable Diffusion Πέρα από τα βασικά: Stable Diffusion για σύνθετες εργασίες δημιουργίας εικόνας
Κτίριο Stable Diffusion Μοντέλα
- Ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης Προετοιμασία δεδομένων και προεπεξεργασία Εκπαίδευση Stable Diffusion μοντέλα Stable Diffusion συντονισμός υπερπαραμέτρων
Προηγμένες Stable Diffusion Τεχνικές
- Inpainting και outpainting με Stable Diffusion Μετάφραση εικόνας σε εικόνα με Stable Diffusion Χρήση Stable Diffusion για αύξηση δεδομένων και μεταφορά στυλ Εργασία με άλλα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης παράλληλα με το Stable Diffusion
Βελτιστοποίηση Stable Diffusion μοντέλων
- Βελτίωση απόδοσης και σταθερότητας Χειρισμός συνόλων δεδομένων εικόνας μεγάλης κλίμακας Διάγνωση και επίλυση προβλημάτων με Stable Diffusion μοντέλα Προηγμένες Stable Diffusion τεχνικές οπτικοποίησης
Μελέτες περίπτωσης και βέλτιστες πρακτικές
- Πραγματικές εφαρμογές Stable Diffusion Βέλτιστες πρακτικές για Stable Diffusion δημιουργία εικόνων Μετρήσεις αξιολόγησης για Stable Diffusion μοντέλα Μελλοντικές οδηγίες για Stable Diffusion έρευνα
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
- Ανασκόπηση βασικών εννοιών και θεμάτων Συνεδρία Q&A Επόμενα βήματα για προχωρημένους Stable Diffusion χρήστες
Requirements
- Εμπειρία στη βαθιά μάθηση και στην όραση υπολογιστών
- Εξοικείωση με μοντέλα δημιουργίας εικόνων (π.χ. GAN, VAE)
- Ικανότητα στον προγραμματισμό Python
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
- Computer ερευνητές όρασης
21 Hours
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.
