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.
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.
21 ore
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.
