Course Outline

Εισαγωγή στα Προχωρημένα Stable Diffusion

  • Επισκόπηση της αρχιτεκτονικής και των στοιχείων Stable Diffusion
  • Βαθιά μάθηση για δημιουργία κειμένου σε εικόνα: ανασκόπηση μοντέλων και τεχνικών τελευταίας τεχνολογίας
  • Προηγμένα Stable Diffusion σενάρια και περιπτώσεις χρήσης

Προηγμένες τεχνικές δημιουργίας κειμένου σε εικόνα με Stable Diffusion

  • Δημιουργικά μοντέλα για σύνθεση εικόνας: GAN, VAE και οι παραλλαγές τους
  • Παραγωγή εικόνων υπό όρους με εισαγωγή κειμένου: μοντέλα και τεχνικές
  • Πολυτροπική παραγωγή με πολλαπλές εισόδους: μοντέλα και τεχνικές
  • Λεπτός έλεγχος δημιουργίας εικόνας: μοντέλα και τεχνικές

Βελτιστοποίηση απόδοσης και κλιμάκωση για Stable Diffusion

  • Βελτιστοποίηση και κλιμάκωση Stable Diffusion για μεγάλα σύνολα δεδομένων
  • Παραλληλισμός μοντέλων και παραλληλισμός δεδομένων για εκπαίδευση υψηλών επιδόσεων
  • Τεχνικές μείωσης της κατανάλωσης μνήμης κατά την προπόνηση και συμπεράσματα
  • Τεχνικές κβαντοποίησης και κλαδέματος για αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλου

Συντονισμός και γενίκευση υπερπαραμέτρων με Stable Diffusion

  • Τεχνικές συντονισμού υπερπαραμέτρων για Stable Diffusion μοντέλα
  • Τεχνικές τακτοποίησης για τη βελτίωση της γενίκευσης του μοντέλου
  • Προηγμένες τεχνικές χειρισμού μεροληψίας και δικαιοσύνης σε Stable Diffusion μοντέλα

Ενσωμάτωση Stable Diffusion με άλλα Deep Learning πλαίσια και εργαλεία

  • Ενσωμάτωση του Stable Diffusion με τα PyTorch, TensorFlow και άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης
  • Προηγμένες τεχνικές ανάπτυξης για Stable Diffusion μοντέλα
  • Προηγμένες τεχνικές συμπερασμάτων για Stable Diffusion μοντέλα

Εντοπισμός σφαλμάτων και αντιμετώπιση προβλημάτων Stable Diffusion Μοντέλα

  • Τεχνικές διάγνωσης και επίλυσης προβλημάτων σε Stable Diffusion μοντέλα
  • Εντοπισμός σφαλμάτων Stable Diffusion μοντέλων: συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές
  • Παρακολούθηση και ανάλυση Stable Diffusion μοντέλων

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

  • Ανασκόπηση βασικών εννοιών και θεμάτων
  • Συνεδρία Q&A
  • Επόμενα βήματα για προχωρημένους Stable Diffusion χρήστες.

Requirements

  • Goη κατανόηση εννοιών και αρχιτεκτονικών βαθιάς μάθησης
  • Εξοικείωση με το Stable Diffusion και δημιουργία κειμένου σε εικόνα
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό PyTorch και Python

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων και μηχανικοί μηχανικής μάθησης
  • Ερευνητές βαθιάς μάθησης
  • Ειδικοί στην όραση υπολογιστών.
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories