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Struttura del corso
Introduzione all'avanzato Stable Diffusion
- Panoramica dell'architettura e dei componenti Stable Diffusion
- Deep learning per la generazione di testo in immagine: revisione di modelli e tecniche all'avanguardia
- Scenari e casi d'uso avanzati Stable Diffusion
Tecniche avanzate di generazione di testo in 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 e scalabilità delle prestazioni 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 l'addestramento e l'inferenza
- Tecniche di quantizzazione e sfoltimento per un'implementazione efficiente del modello
Ottimizzazione e generalizzazione degli iperparametri con Stable Diffusion
- Tecniche di ottimizzazione degli iperparametri per i modelli Stable Diffusion
- Tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione dei modelli
- Tecniche avanzate per la gestione di pregiudizi e correttezza nei modelli Stable Diffusion
Integrazione di Stable Diffusion con altri Deep Learning framework e strumenti
- Integrazione di Stable Diffusion con PyTorch, TensorFlow e altri framework di deep learning
- Tecniche avanzate di distribuzione per i modelli Stable Diffusion
- Tecniche avanzate di inferenza per modelli Stable Diffusion
Debug e risoluzione dei problemi Stable Diffusion Modelli
- Tecniche per la diagnosi e la risoluzione di problemi in modelli Stable Diffusion
- Debug dei modelli Stable Diffusion: suggerimenti e best practice
- Monitoraggio e analisi dei modelli Stable Diffusion
Riepilogo e passaggi successivi
- Revisione dei concetti e degli argomenti chiave
- Sessione di domande e risposte
- Passaggi successivi per utenti avanzati Stable Diffusion.
Requisiti
- GoComprensione dei concetti e delle architetture di deep learning
- Familiarità con Stable Diffusion e la generazione di testo in immagine
- Esperienza con la programmazione PyTorch e Python
Pubblico
- Data scientist e ingegneri di machine learning
- Ricercatori di deep learning
- Esperti di computer vision.
21 ore