Struttura del corso
Introduzione all'avanzato Stable Diffusion
- Panoramica dell'architettura e dei componenti Stable Diffusion
- Deep learning per la generazione di text-to-image: revisione di modelli e tecniche allo stato dell'arte
- Scenari e casi d'uso avanzati Stable Diffusion
Tecniche avanzate di generazione da testo a immagine con Stable Diffusion
- Modelli generativi per la sintesi di immagini: GAN, VAE e loro variazioni
- Generazione condizionale di immagini con input di testo: modelli e tecniche
- Generazione multimodale con input multipli: modelli e tecniche
- Controllo granulare della generazione di immagini: modelli e tecniche
Ottimizzazione delle prestazioni e scalabilità per Stable Diffusion
- Ottimizzazione e scalabilità Stable Diffusion per set di dati di grandi dimensioni
- Parallelismo dei modelli e parallelismo dei dati per l'addestramento ad alte prestazioni
- Tecniche per ridurre il consumo di memoria durante il training e l'inferenza
- Tecniche di quantizzazione e sfoltimento per una distribuzione efficiente del modello
Regolazione e generalizzazione degli iperparametri con Stable Diffusion
- Tecniche di ottimizzazione degli iperparametri per Stable Diffusion modelli
- Tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione del modello
- Tecniche avanzate per la gestione di bias e fairness nei modelli Stable Diffusion
Integrazione Stable Diffusion con altri framework e strumenti di deep learning
- Integrazione di Stable Diffusion con PyTorch, TensorFlow e altri framework di deep learning
- Tecniche di distribuzione avanzate per i modelli di diffusione stabile
- Tecniche avanzate di inferenza per modelli di diffusione stabile
Debug e risoluzione dei problemi Stable Diffusion Modelli
- Tecniche per la diagnosi e la risoluzione dei problemi nei modelli Stable Diffusion
- Modelli di debug Stable Diffusion: suggerimenti e best practice
- Monitoraggio e analisi Stable Diffusion dei modelli
Riepilogo e prossime tappe
- Ripasso dei concetti e degli argomenti chiave
- Sessione di domande e risposte
- Passaggi successivi per utenti avanzati Stable Diffusion.
Requisiti
-
Buona comprensione dei concetti e delle architetture di deep learning
Familiarità con Stable Diffusion e generazione di testo in immagine
Esperienza con la programmazione PyTorch e Python
Pubblico
-
Data scientist e ingegneri dell'apprendimento automatico
Ricercatori di deep learning
Computer Esperti di visione.
Recensioni (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
Corso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Corso - 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
Corso - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.