Kursplan

Introduksjon til Stable Diffusion

  • Oversikt over Stable Diffusion og dens applikasjoner
  • Hvordan Stable Diffusion sammenlignes med andre bildegenereringsmodeller (f.eks. GAN-er, VAE-er)
  • Avanserte funksjoner og arkitektur til Stable Diffusion
  • Utover det grunnleggende: Stable Diffusion for komplekse bildegenereringsoppgaver

Bygg Stable Diffusion Modeller

  • Sette opp utviklingsmiljøet
  • Dataforberedelse og forbehandling
  • Treningsmodeller Stable Diffusion
  • Stable Diffusion hyperparameterinnstilling

Avanserte Stable Diffusion teknikker

  • Maling og utmaling med Stable Diffusion
  • Bilde-til-bilde oversettelse med Stable Diffusion
  • Bruker Stable Diffusion for dataforsterkning og stiloverføring
  • Arbeide med andre dyplæringsmodeller ved siden av Stable Diffusion

Optimalisering av Stable Diffusion modeller

  • Forbedrer ytelse og stabilitet
  • Håndtering av store bildedatasett
  • Diagnostisere og løse problemer med Stable Diffusion-modeller
  • Avanserte Stable Diffusion visualiseringsteknikker

Kasusstudier og beste praksis

  • Virkelige applikasjoner av Stable Diffusion
  • Gode fremgangsmåter for Stable Diffusion bildegenerering
  • Evalueringsberegninger for Stable Diffusion modeller
  • Fremtidige retninger for Stable Diffusion forskning

Sammendrag og neste trinn

  • Gjennomgang av sentrale begreper og emner
  • Q&A økt
  • Neste trinn for avanserte Stable Diffusion brukere

Krav

  • Erfaring innen dyp læring og datasyn
  • Kjennskap til bildegenereringsmodeller (f.eks. GAN-er, VAE-er)
  • Ferdighet i Python programmering

Publikum

  • Dataforskere
  • Maskinlæringsingeniører
  • Datasynsforskere
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories