Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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