Návrh Školení
Úvod do pokročilého Stable Diffusion
- Přehled Stable Diffusion architektury a komponent Hluboké učení pro generování textu na obrázek: přehled nejmodernějších modelů a technik Pokročilé Stable Diffusion scénáře a případy použití
Pokročilé techniky generování textu na obrázek s Stable Diffusion
- Generativní modely pro syntézu obrazu: GAN, VAE a jejich variace Podmíněné generování obrazu s textovými vstupy: modely a techniky Multimodální generování s více vstupy: modely a techniky Jemné řízení generování obrazu: modely a techniky
Optimalizace výkonu a škálování pro Stable Diffusion
- Optimalizace a škálování Stable Diffusion pro velké datové sady Paralelismus modelů a datový paralelismus pro vysoce výkonné školení Techniky pro snížení spotřeby paměti během trénování a odvození Techniky kvantifikace a ořezávání pro efektivní nasazení modelu
Ladění a zobecňování hyperparametrů pomocí Stable Diffusion
- Techniky ladění hyperparametrů pro modely Stable Diffusion Regularizační techniky pro zlepšení zobecnění modelu Pokročilé techniky pro zvládnutí zkreslení a spravedlnosti v modelech Stable Diffusion
Integrace Stable Diffusion s dalšími rámci a nástroji hlubokého učení
- Integrace Stable Diffusion s PyTorch, TensorFlow a dalšími frameworky pro hluboké učení Pokročilé techniky nasazení pro modely Stable Diffusion Pokročilé techniky odvození pro modely Stable Diffusion
Ladění a odstraňování problémů Stable Diffusion Modely
- Techniky pro diagnostiku a řešení problémů v modelech Stable Diffusion Ladění modelů Stable Diffusion: tipy a osvědčené postupy Monitorování a analýza modelů Stable Diffusion
Shrnutí a další kroky
- Přehled klíčových pojmů a témat Q&A session Další kroky pro pokročilé Stable Diffusion uživatele.
Požadavky
- Dobrá znalost konceptů a architektur hlubokého učení Znalost stabilní difúze a generování textu na obrázek Zkušenosti s programováním v PyTorch a Pythonu
Publikum
- Datoví vědci a inženýři strojového učení Výzkumníci hlubokého učení Computer experti na vidění.
Reference (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.