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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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