Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do Stable Diffusion
- Přehled Stable Diffusion a jeho aplikací
- Jak je Stable Diffusion ve srovnání s jinými modely generování obrázků (např. GAN, VAE)
- Pokročilé funkce a architektura Stable Diffusion
- Nad rámec základů: Stable Diffusion pro složité úlohy generování obrázků
Modely budov Stable Diffusion
- Nastavení vývojového prostředí
- Příprava a předzpracování dat
- Tréninkové Stable Diffusion modely
- Stable Diffusion ladění hyperparametrů
Pokročilé Stable Diffusion techniky
- Malování a malování pomocí Stable Diffusion
- Překlad z obrázku na obrázek pomocí Stable Diffusion
- Použití Stable Diffusion pro rozšíření dat a přenos stylu
- Spolupráce s dalšími modely hlubokého učení Stable Diffusion
Optimalizace Stable Diffusion modelů
- Zlepšení výkonu a stability
- Zpracování rozsáhlých obrazových datových sad
- Diagnostika a řešení problémů s modely Stable Diffusion
- Pokročilé Stable Diffusion vizualizační techniky
Případové studie a osvědčené postupy
- Aplikace v reálném světě Stable Diffusion
- Doporučené postupy pro generování obrázků Stable Diffusion
- Metriky hodnocení pro modely Stable Diffusion
- Budoucí směry Stable Diffusion výzkumu
Shrnutí a další kroky
- Přehled klíčových pojmů a témat
- Sezení otázek a odpovědí
- Další kroky pro pokročilé uživatele Stable Diffusion
Požadavky
- Zkušenosti s hlubokým učením a počítačovým viděním
- Znalost modelů generování obrázků (např. GAN, VAE)
- Znalost programování Python
Publikum
- Datoví vědci
- Inženýři strojového učení
- Výzkumníci počítačového vidění
21 hodiny