Kurzusleírás

Bevezetés a Stable Diffusion-ba

  • A Stable Diffusion és alkalmazásai áttekintése
  • Hogyan viszonyul a Stable Diffusion más képgeneráló modellekhez (pl. GAN-okhoz, VAE-ekhez)
  • A Stable Diffusion speciális szolgáltatásai és architektúrája
  • Az alapokon túl: Stable Diffusion összetett képgenerálási feladatokhoz

Épület Stable Diffusion modellek

  • A fejlesztői környezet kialakítása
  • Adatok előkészítése és előfeldolgozása
  • Képzés Stable Diffusion modellek
  • Stable Diffusion hiperparaméter hangolás

Haladó Stable Diffusion technikák

  • Befestés és kifestés a Stable Diffusion segítségével
  • Képről képre fordítás a következővel: Stable Diffusion
  • A Stable Diffusion használata adatbővítéshez és stílusátvitelhez
  • Más mély tanulási modellekkel való munka a Stable Diffusion mellett

Stable Diffusion modellek optimalizálása

  • A teljesítmény és a stabilitás javítása
  • Nagyméretű képadatkészletek kezelése
  • A Stable Diffusion modellekkel kapcsolatos problémák diagnosztizálása és megoldása
  • Fejlett Stable Diffusion vizualizációs technikák

Esettanulmányok és bevált gyakorlatok

  • Stable Diffusion valós alkalmazásai
  • A Stable Diffusion képgenerálás legjobb gyakorlatai
  • Értékelési mérőszámok Stable Diffusion modellhez
  • A Stable Diffusion kutatás jövőbeli irányai

Összegzés és a következő lépések

  • A kulcsfogalmak és témák áttekintése
  • Kérdések és válaszok munkamenet
  • Következő lépések haladó Stable Diffusion felhasználók számára

Követelmények

  • Mélytanulásban és számítógépes látásban szerzett tapasztalat
  • Képgeneráló modellek (pl. GAN, VAE) ismerete
  • Jártasság a Python programozásban

Közönség

  • Adattudósok
  • Gépi tanulási mérnökök
  • Számítógépes látás kutatói
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák